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虛擬化與云計算
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虛擬化與云計算

本書以在數據中心采用服務器虛擬化技術構建云計算平臺為主題，討論了：1)數據中心的基本概念，構建、管理、維護數據中心的最佳實踐方法，以及未來數據中心的需求和挑戰；2)虛擬化技術的基本概念，常見的虛擬化技術，采用虛擬器件創建、部署、激活虛擬化解決方案的方法，以及業界幾家重要的虛擬化廠商的產品及特性；3)云計算的基本概念，云計算的優勢和它為信息產業帶來的變革，云架構以及架構中各個層次的核心功能與示例，云計算中的關鍵技術和挑戰，業界領先的云計算廠商的產品及特點等。

《虛擬化與云計算》小組 ·數據庫 ·18萬字

Internet of Things with Python
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Internet of Things with Python

InteractwiththeworldandrapidlyprototypeIoTapplicationsusingPythonAboutThisBook?RapidlyprototypeevencomplexIoTapplicationswithPythonandputthemtopracticaluse?EnhanceyourIoTskillswiththemostup-to-dateapplicabilityinthefieldofwearabletech,smartenvironments,andhomeautomation?Interactwithhardware,sensors,andactuatorsandcontrolyourDIYIoTprojectsthroughPythonWhoThisBookIsForThebookisidealforPythondeveloperswhowanttoexplorethetoolsinthePythonecosysteminordertobuildtheirownIoTapplicationsandworkonIoT-relatedprojects.ItisalsoaveryusefulresourcefordeveloperswithexperienceinotherprogramminglanguagesthatwanttoeasilyprototypeIoTapplicationswiththeIntelGalileoGen2board.WhatYouWillLearn?PrototypeanddevelopIoTsolutionsfromscratchwithPythonastheprogramminglanguage?DevelopIoTprojectswithIntelGalileoGen2boardalongwithPython?WorkwiththedifferentcomponentsincludedintheboardsusingPythonandtheMRAAlibrary?Interactwithsensors,actuators,andshields?WorkwithUARTandlocalstorage?InteractwithanyelectronicdevicethatsupportstheI2Cbus?Allowmobiledevicestointeractwiththeboard?Workwithreal-timeIoTandcloudservices?UnderstandBigDataandIoTanalyticsInDetailInternetofThings(IoT)isrevolutionizingthewaydevices/thingsinteractwitheachother.AndwhenyouhaveIoTwithPythononyourside,you'llbeabletobuildinteractiveobjectsanddesignthem.Thisbookletsyoustayattheforefrontofcutting-edgeresearchonIoT.We'llopenupthepossibilitiesusingtoolsthatenableyoutointeractwiththeworld,suchasIntelGalileoGen2,sensors,andotherhardware.Youwilllearnhowtoread,write,andconvertdigitalvaluestogenerateanalogoutputbyprogrammingPulseWidthModulation(PWM)inPython.Youwillgetfamiliarwiththecomplexcommunicationsystemincludedintheboard,soyoucaninteractwithanyshield,actuator,orsensor.Lateron,youwillnotonlyseehowtoworkwithdatareceivedfromthesensors,butalsoperformactionsbysendingthemtoaspecificshield.You'llbeabletoconnectyourIoTdevicetotheentireworld,byintegratingWiFi,Bluetooth,andInternetsettings.Witheverythingready,youwillseehowtoworkinrealtimeonyourIoTdeviceusingtheMQTTprotocolinpython.Bytheendofthebook,youwillbeabletodevelopIoTprototypeswithPython,libraries,andtools.StyleandapproachThisbooktakesatutorial-likeapproachwithmissioncriticalchapters.Theinitialchaptersareintroductionsthatsetthepremiseforusefulexamplescoveredinlaterchapters.

Gastón C. Hillar ·數據庫 ·8.6萬字

達夢數據庫編程指南
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達夢數據庫編程指南

本書以達夢數據庫DM8為藍本，介紹達夢數據庫的存儲過程、存儲函數、觸發器等服務器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高級語言基于達夢數據庫的應用程序設計方法。本書主要包括：DMSQL程序結構、基本語法；存儲過程、存儲函數、觸發器、包等高級對象的基本語法及應用方法；嵌入式SQL程序Pro*c組成、基本語法及應用方法；基于ODBC、JDBC、.NETDataProvider數據庫訪問接口標準的應用程序設計方法；PHP、Python、Go等高級語言訪問達夢數據庫的程序設計方法；達夢數據庫數據裝載及日志分析接口的程序設計方法。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

戴劍偉等編著 ·數據庫 ·6.9萬字

大數據：從海量到精準
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大數據：從海量到精準

本書主要有兩個特色：一是容易懂，讓抽象的大數據落地到具體行業上；二是接地氣，將宏觀的大數據與現實相結合，講解詳細，實用性強。本書細節特色：12大行業領域應用＋15章大數據專題精講＋110多個經典專家提醒＋120個大數據應用案例＋150多張圖片全程圖解，幫助讀者在最短的時間內掌控大數據的秘密。適合閱讀本書的讀者：對數據、數據挖掘、數據分析感興趣的IT技術人員和決策者，以及實業家、企業高管、營銷人員、政府媒體工作人員、創業者、想創業的人和相關專業的學生等。

李軍 ·數據庫 ·18.6萬字

文本數據挖掘：基于R語言
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文本數據挖掘：基于R語言

文本是一種特殊的非結構化數據，在當今的大數據時代，其價值日趨凸顯。本書利用開源而強大的R軟件，對文本數據挖掘的概念、技術及技巧進行了系統的介紹。本書共11章，內容包括：走進文本數據挖掘，R語言快速入門，字符串的基本處理，用好正則表達式，導入各類文本數據，對各類文本數據進行預處理，文本特征提取的4種方法，基于機器學習的文本分類方法，文本情感分析，文本可視化，文本數據挖掘項目實踐。本書還提供了豐富的應用案例和程序源代碼引導讀者高效學習。本書適合對文本數據挖掘感興趣的學生、科研人員和數據科學從業者閱讀。同時，本書還可以作為工具書，為需要經常進行文本數據挖掘的讀者提供快速檢索。

黃天元編著 ·數據庫 ·6.6萬字

用戶畫像：平臺構建與業務實踐
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用戶畫像：平臺構建與業務實踐

這是一本從功能模塊、技術實現、平臺構建、業務應用4個層次由淺入深地講解用戶畫像的著作。作者在某頭部互聯網公司經歷了其用戶畫像平臺從0到1并發展為畫像中臺的全過程，打下了扎實的技術功底，積累了豐富的業務經驗，本書從技術和業務雙重維度對整個過程進行了復盤。具體來講，本書主要包含如下內容：畫像的作用、業界主流的4種商用畫像平臺的核心功能和實現邏輯；畫像平臺的主要功能、畫像平臺的技術架構與技術選型、畫像平臺的數據模型；畫像平臺4大功能模塊：標簽管理、標簽服務、分群功能、畫像分析的實現方案；從0到1搭建用戶畫像平臺，包括環境搭建和前、后端工程框架搭建；畫像平臺在用戶的不同生命周期階段和各種業務場景中如何為業務賦能；畫像平臺的優化和最佳實踐。書中有200+設計圖和原型圖，可以幫助讀者更加直觀地了解平臺的實現原理及功能形態。20+真實應用案例，技術方案和案例均來自真實的項目。本書提供可運行的代碼，能幫助讀者快速搭建并部署用戶畫像平臺。

張型龍 ·數據庫 ·16.4萬字

Learning Software Testing with Test Studio
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Learning Software Testing with Test Studio

LearningSoftwareTestingwithTestStudioisapractical,hands-onguidethatwillhelpyougetstartedwithTestStudiotodesignyourautomatedsolutionandtests.Allthroughthebook,therearebestpracticesandtipsandtricksinsideTestStudiowhichcanbeemployedtoimproveyoursolutionjustlikeanexperiencedQA.IfyouareabeginneroraprofessionalQAwhoisseekingafast,clear,anddirecttothepointstartinautomatedsoftwaretestinginsideTestStudio,thisbookisforyou.Youshouldbefamiliarwiththe.NETframework,mainlyVisualStudio,C#,andSQL,asthebook'sexamplesrelyonthem.Priortestingknowledgewillalsobehelpful.

Rawane Madi ·數據庫 ·7.5萬字

數據指標體系：構建方法與應用實踐
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數據指標體系：構建方法與應用實踐

這是一套數據指標體系全流程構建（從規劃、框架設計、數據采集加工到應用）方法論與實踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數據指標體系構建策略，還通過多個行業實例展示了具體操作方法。書中從數據采集入手，借助BI工具Superset實踐構建過程。本著“一切技術都是為業務服務的”這一宗旨，本書除了包含數據指標體系構建相關內容外，還結合統計學原理及Excel、Python等工具，深入剖析數據指標波動對業務的影響，旨在幫助讀者深入理解數據指標與實際業務的底層關聯，把數據指標體系落地到業務中。

李渝方 ·數據庫 ·12.7萬字

InfluxDB原理與實戰
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InfluxDB原理與實戰

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內容如下：第一部分為準備篇（第1～2章），簡單地介紹了InfluxDB的歷史發展、社區生態、優勢等背景知識和安裝部署、軟件包各程序功能等基礎知識，并以安裝部署DevOps實戰為例，幫助讀者快速開始使用InfluxDB。第二部分為基礎篇（第3～8章），著重講解了InfluxDB的核心功能，包括基礎操作、連續查詢、保留策略、認證授權、集群和可用性、備份管理、節點管理、第三方協議等，并以多個DevOps實戰為例，幫助讀者全面理解InfluxDB的功能原理并掌握InfluxDB核心功能的實戰技巧。第三部分為實戰篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業級監控系統的構建方法和實戰技巧。第四部分為擴展篇（第11章），著重講解InfluxDB的源碼編譯方法，并對啟動流程、配置模塊、HTTP寫入和查詢流程進行了源碼分析，幫助讀者打開探索和研究InfluxDB源碼的精彩之門。

韓健 ·數據庫 ·8.7萬字

云原生數據中臺：架構、方法論與實踐
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云原生數據中臺：架構、方法論與實踐

本書中討論了云原生架構對于數據中臺的必要性。數據中臺的一個天然特性是支持多元異構的數據以及處理這些數據的工具。雖然很多時候孤島的產生有組織架構的原因，但是缺乏統一的數據平臺，無法快速支持不同部門對數據的不同需求，這些也是產生孤島的重要原因—因為業務部門需要不斷建設獨立的系統以滿足眼前的緊迫需求。在Twitter的大數據平臺建設過程中，公司規模從300人發展到4000人，集群規模從80臺服務器擴展到8000臺服務器，利用云原生架構我們快速滿足了各個部門對不同數據的需求，并極大簡化了統一數據規范的工作。各個業務部門可以快速自主地在平臺上開發自己的數據應用，很少需要額外的系統支持，從而大大降低了出現孤島的可能性。隨著云平臺及容器技術的不斷成熟，我們認為云原生架構一定是未來數據平臺建設的必然選擇。

彭鋒 宋文欣 孫浩峰 ·數據庫 ·19.4萬字

標簽類目體系：面向業務的數據資產設計方法論
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標簽類目體系：面向業務的數據資產設計方法論

本書共9章，分為3篇。由來篇（第1～3章）首先分析了當前各企業在數據建設過程中會遇到的6大數據困局，然后重點介紹了為應對這些數據困局而逐漸發展出的標簽類目體系這一數據資產構建方法論及其定位、定義，最后闡述了采用該方法建設數據資產的3點必要性：資產可復用、業務可理解、價值可衡量。理論篇（第4～6章）詳細講解了標簽類目體系方法論的4個核心原理、從核心原理衍生出的3個構建前提和6個設計步驟，以及標簽方法論在實施落地過程中的具體使用技法與核心問題。實踐篇（第7～9章）重點介紹了當前可用來提升標簽類目體系的設計、使用、運營效率的標簽工具和經典模板，列舉了從標簽到應用的5個最佳實踐方案，并總結了標簽化的價值、典型應用案例及標簽設計人才的培養經驗。

任寅姿 季樂樂 ·數據庫 ·15.5萬字

Configuration Management with Chef-Solo
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Configuration Management with Chef-Solo

Thisisastep-by-stepguide,fullofhands-onexamplesofreal-worlddeploymenttasks.Eachtopicisexplainedandplacedincontext,whilealsopointingoutthekeydetailsoftheconceptsused.Thisbookisaimedatsystemadministratorsandsystemengineerswhohaveanunderstandingofconfigurationmanagementtoolsandinfrastructure.Fornoviceadministrators,itcontainseasy-to-useapplicationrecipestogetstartedimmediately.

Naveed ur Rahman ·數據庫 ·2.2萬字

數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術
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數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統處理和優化管理各類數據的出發點。受到網絡環境、資源分布情況、服務形態，以及模式等因素的影響，數據的優化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰。在總結云計算中數據管理和優化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環境因素的影響和物理節點失效等角度，重點考慮了運營成本最優化的問題，從數據管理和優化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節點性能的綜合度量方法和應對節點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優化，具有較大的理論和現實意義。

王寧 ·數據庫 ·7.4萬字

讓Oracle跑得更快：Oracle 10g性能分析與優化思路
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讓Oracle跑得更快：Oracle 10g性能分析與優化思路

在這本書里讀者將會學到作者在性能優化方面的一些思路和思考，一些故障處理的方法和原則，這些東西是作者在實踐中長期積累的心得體會，當讀者掌握了一些處理問題的基本思路之后，成為一名合格的DBA就是一件輕而易舉的事情了。本書適合讀者：數據庫管理員和Oracle用戶。

譚懷遠 ·數據庫 ·16.4萬字

LabVIEW 完全自學手冊
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LabVIEW 完全自學手冊

《LabVIEW完全自學手冊》幫助讀者從實用角度學習LabVIEW，內容分為三篇。入門篇包括LabVIEW基本操作、基本數據類型及其相互轉換、程序結構、數據運算函數、控件及其用法、數據表達與顯示等；提高篇包括文件的輸入輸出、字符串操作、數學分析、信號處理、與其他軟件的通信、時間相關函數、應用程序控制、網絡編程、總線與儀器控制、數據庫訪問及程序發布；應用篇以兩個實例詳細介紹如何運用LabVIEW解決實際問題。本書按照初學者的學習順序安排內容，從入門到精通，從技巧到實際應用，使初學者一步一步掌握LabVIEW。本書適于從事測試與計量、電子開發等行業的工程技術人員閱讀，也可用作計算機、電子信息、通信工程、自動化等專業的本科生及研究生的教學參考。

李靜編著 ·數據庫 ·12.5萬字

實用數據結構
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實用數據結構

本教材共分11章，前10章主要介紹了數據結構的基本概念和算法描述；線性表；棧的相關知識及相應的實例；隊列知識及相應的實例。串；數組；樹和二叉樹；圖的知識及實際應用，如圖的最小生成樹、最短路徑問題等；查找；排序。第11章將前面各章的驗證實驗合并為一個綜合的數組結構實驗系統，介紹前面各主函數的修改及完整程序的文件包含。通過綜合性實驗加深學生對所學知識的理解，體現了應用型高職院校的高技能性人才的培養目標。

劉暢主編 ·數據庫 ·14.5萬字

Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用
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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

馮向科 鄧瑩編著 ·數據庫 ·18.7萬字

工業大數據分析實踐
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工業大數據分析實踐

本書以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的工程方法論，針對設備故障診斷與健康管理（Prognostics&HealthManagement，PHM）、生產質量分析（ProductQualityManagement，PQM）、生產效率優化（ProductionEfficiencyManagement，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場景和算法框架，并系統總結了工業大數據領域的常用分析算法（特別是時序挖掘算法），最后以6個實際案例從不同方面詮釋了工業大數據分析項目的復雜性和多樣性，包括純數據驅動、專家知識驅動、機器學習與機理模型結合等類型的分析課題，以期形成工業大數據分析的工程化方法體系。本書適合工業行業中從事數據分析、數字化轉型、數據平臺規劃的專業人員閱讀，也可為其他從事行業數據分析的專業人員及高等院校數據挖掘的研究人員提供參考。

田春華等 ·數據庫 ·16.3萬字

云存儲安全：大數據分析與計算的基石
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云存儲安全：大數據分析與計算的基石

本書系統而全面地介紹了云存儲安全相關的關鍵技術及其最新研究成果。首先對云存儲做一概述；然后從云存儲安全體系結構說起，按照云存儲安全的需求層次，依次介紹云存儲虛擬化安全、云存儲系統身份認證與訪問控制、加密云存儲系統、密文云存儲信息檢索、云存儲服務的數據完整性審計、云存儲數據備份與恢復等內容；最后介紹大數據時代的云存儲安全。云存儲服務是大數據時代數據存儲的基礎，保障云存儲安全是大數據分析與計算的基石。本書內容由淺入深，按照云存儲安全的需求層次以及保障數據安全的邏輯層次，對關鍵技術逐一進行介紹。全書共分9章，每章都是從概述開始，根據需求逐步介紹，主要是最前沿的成果，然后對相關領域的研究工作進行總結，指出存在的問題及將來的研究方向。本書作者長期從事云存儲安全的相關研究工作，對該領域的前沿科研成果比較熟悉。本書內容極具參考價值，對于信息安全相關專業的本科生及研究生具有很好的指導意義，可以幫助他們全面系統地學習云存儲安全領域的基礎知識和前沿成果，建立保障大數據安全的存儲體系。本書可作為高等院校信息安全、網絡空間安全、信息存儲、計算機科學與技術、密碼學與信息對抗等相關專業的本科生和研究生教材，也可作為通信工程師和計算機網絡工程師的參考讀物，對于從事信息安全領域研究工作的科研人員也有很好的指導意義和參考價值。

陳蘭香 ·數據庫 ·21.1萬字

Python數據分析：基于Plotly的動態可視化繪圖
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Python數據分析：基于Plotly的動態可視化繪圖

隨著信息技術的發展和硬件設備成本的降低，當今的互聯網存在海量的數據，想要快速從這些數據中獲取更多有效的信息，數據可視化是重要的一環。對Python語言來說，比較傳統的數據可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態性、不易分享等缺點，限制了Python在數據可視化中的發展。為了解決這個問題，新型的動態可視化開源模塊Plotly應運而生。由于Plotly具有動態、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經問世就受到開發人員的喜愛。

孫洋洋等 ·數據庫 ·8.7萬字

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