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本書從實用性和先進性出發，通過一個完整的數據庫應用實例，全面介紹數據庫的基本理論及數據庫的管理、設計與開發技術。全書共14章，主要內容包括：數據庫系統概論、關系數據模型、約束語言SQL、完整性約束、數據庫安全、數據庫恢復技術、并發控制、數據庫設計方法、數據庫高級開發技術、數據倉庫、數據挖掘、地理信息系統和空間數據庫、主流數據庫產品介紹等。

·27.8萬字

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DB2數據庫管理最佳實踐

IBMDB2作為業界主流的數據庫產品，廣泛應用于金融、通信、煙草等行業。本書側重于DB2數據庫管理，以實戰為主要目標，內容涵蓋軟件安裝配置、數據庫環境搭建、存儲規劃、數據遷移、備份恢復、鎖、性能監控調優和常見的問題診斷等。通過循序漸進、深入淺出的講解，力求讓讀者親自動手實驗，結合實際案例，快速掌握DB2知識，獨立完成日常運維管理工作。本書作者均有IBM原廠的工作經歷，實戰經驗非常豐富，本書將和大家分享他們的DB2數據庫管理的極佳實踐經驗。

·27.6萬字

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數據增長模型：數智時代的全棧產品運營思維、算法與技術

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全面，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然后按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最后講解了數據中臺和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

·25.9萬字

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PyTorch深度學習實戰

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用PyTorch創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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數據庫查詢優化器的藝術：原理解析與SQL性能優化

本書是數據庫查詢優化領域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球開發團隊、資深專家撰寫，作者有10余年數據庫內核和查詢優化器研究經驗。數據庫領域泰斗王珊教授親自作序推薦，PostgreSQL中國社區和中國用戶會發起人以及來自Oracle、新浪、網易、華為等企業的數位資深數據庫專家聯袂推薦。從原理角度深度解讀和展示數據庫查詢優化器的技術細節和全貌；從源碼實現角度全方位深入分析MySQL和PostgreSQL兩大主流開源數據庫查詢優化器的實現原理；從工程實踐的角度對比了兩大數據庫的查詢優化器的功能異同和實現異同。它是所有數據開發工程師、內核工程師、DBA以及其他數據庫相關工作人員值得反復研讀的一本書。

·25.2萬字

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數據庫程序員面試筆試真題庫

《數據庫程序員面試筆試真題庫》針對當前各大IT企業面試筆試中的特性與側重點，精心挑選了近3年來近百家典型IT企業的面試筆試真題，這些企業涉及業務包括系統軟件、搜索引擎、電子商務、手機APP、安全軟件等，面試筆試真題非常具有代表性與參考性。同時，《數據庫程序員面試筆試真題庫》對這些題目進行了合理的劃分與歸類，并且對其進行庖丁解牛式的分析與講解，針對試題中涉及的部分重難點問題，本書還進行了適當的擴展與延伸，力求對知識點的講解清晰而明了，全面而精練，使讀者通過本書不僅能夠獲取到求職的知識，同時更有針對性地進行求職準備，終能夠收獲一份滿意的工作。《數據庫程序員面試筆試真題庫》是一本計算機相關專業畢業生面試、筆試的求職用書，同時也適合期望在計算機軟、硬件行業大顯身手的計算機愛好者閱讀。

·25.2萬字

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由淺入深學SQL Server：基礎、進階與必做300題

本書由淺入深、全面、系統地介紹了SQLServer2008開發技術，提供了大量實例與習題，供讀者實戰演練。本書共分4篇。第1篇介紹SQLServer2008的安裝、管理工具SSMS的使用、基于SQLServer2008的數據庫創建、T-SQL語言基礎、基于SQLServer2008的數據表創建、索引創建和管理等；第2篇介紹基于SQLServer2008的數據庫查詢、T-SQL語言常用函數、事務與鎖管理、視圖創建與管理、存儲過程創建與管理、觸發器創建與管理、XML數據管理等；第3篇介紹基于SQLServer2008的數據庫維護與管理方法、數據庫備份與恢復管理、數據庫安全管理、SQLServer2008的服務及高級功能等；第4篇介紹使用VisualStudio2010與SQLServer2008的數據庫應用開發，以提高讀者實戰水平。

·25萬字

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大數據采集與處理

本書是一本專門論述大數據采集與處理相關技術及應用的著作，也是一線研發工程師的實戰經驗結晶。本書依次介紹了大數據采集、大數據預處理、大數據存儲與計算、大數據安全等相關內容，并結合大數據應用各行業背景，介紹了電商、煤炭、教育、醫療、電信、交通等行業的大數據采集與處理。最后，本書以某電商網站數據分析為背景，介紹一個完整的數據采集、清洗、處理的離線數據分析案例，以期給讀者展示一個系統的實踐操作過程。與本書所述技術相關的論著較少，所著內容新穎、系統全面、實踐指導性強。

·24.8萬字

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Sybase數據庫在UNIX、Windows上的實施和管理

本書就是用于為大家呈現一個完整的Sybase！本書站在服務器綜合系統的角度，以工程實現為出發點，綜合解析了SybaseASE的各項構成、運行環境的構造、在UNIX/Linux/Windows平臺的環境建設特點。同時，本書也以Sybase的ASE15.5/15.0版為主，兼顧傳統的ASE12.5版，全景展現了Sybase在系統構建和運維中的諸項技術，描述了系統可恢復性的實現，以及系統高性能運行的分析與調整。

·24.4萬字

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大數據技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統介紹了大數據的相關知識，分為大數據基礎篇、大數據存儲與管理篇、大數據處理與分析篇、大數據應用篇。全書共17章，內容包含大數據的基本概念、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據庫HBase、NoSQL數據庫、云數據庫、MapReduce、數據倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學領域和其他行業的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·24.4萬字

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Kafka權威指南（第2版）

本書介紹Kafka的技術原理和應用技巧。內容包括如何安裝和配置Kafka、如何使用KafkaAPI、Kafka的設計原則和可靠性保證，以及Kafka的一些架構細節，如復制協議、控制器和存儲層。本書列舉了一些非常流行的Kafka應用場景，比如基于事件驅動的微服務系統的消息總線、流式處理應用程序和大規模數據管道。通過學習本書，你不僅能夠深入理解這項大數據核心技術，還能夠將所學知識付諸實踐，在生產環境中更好地運行Kafka，并基于它構建穩健的高性能應用程序。

·24.3萬字

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Redis使用手冊

本書系統化介紹Redis命令及其應用場景，內容深入，圖文并茂，巨細靡遺，是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分，共20章。第一部分“數據結構與應用”介紹Redis最核心的九種數據結構，列舉了操作這些數據結構的眾多命令及其詳細信息，并在其中穿插介紹了多個使用Redis命令構建應用序的示例。通過這些程序示例，讀者可以進一步加深對命令的認識，并學會如何在實際中應用這些命令，從而達到學而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數據結構的基礎上為用戶提供的額外功能。其中包括數據庫管理、自動過期功能、流水線與事務、Lua腳本、持久化、發布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學會如何將Redis應用在更多場景中。第三部分“多機功能”介紹Redis的三項多機功能：復制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴展Redis讀寫性能的相關知識，并根據自己的情況為Redis系統選擇合適的擴展方式。

·24.2萬字

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科研統計思維與方法：SPSS實戰

本書以實際案例和具體應用為驅動，以培養科研統計思維為目標，借助SPSS，系統地講授了差異顯著性檢驗、方差分析、相關性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析，以及結構方程模型的概念、原理和具體使用。全書共8章。第1章系統地討論了科研統計思維及統計分析的相關概念，并以量化類典型論文為例拋出統計思維的核心問題。第2章介紹了數據的規范化及預處理，重點講解了基于數據做論證所必需的前置操作。第3章介紹了統計描述及數據加工。第4章講解了差異顯著性檢驗。第5章介紹了方差分析及其高級應用，闡述了單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、多因變量方差分析等內容，以及事后檢驗、均值邊際圖等高級應用的相關知識。第6章介紹了關聯性分析技術和回歸分析。第7章講解了聚類分析技術。第8章介紹了因子分析與降維，主要討論了探索性因子分析和驗證性因子分析（結構方程模型）等方法。本書可作為量化研究相關專業本科生、研究生，以及大中專院校學生的教學用書，還可作為有志于了解量化研究方法和科研統計思維的科研人員、工程技術人員以及商務人員的參考用書。

·24.2萬字

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反饋：化解不確定性的數字認知論

反饋數據規模、頻率、機制在二十一世紀已發生根本變化，這是數字化和智能的本質，也是影響未來商業最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現智能，基于簡單反饋規則的算法，結合海量的反饋數據，正在創造讓人驚奇的表現，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規模預訓練模型。在商業領域，新的商業模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數字化反饋流的算法自學習能力贏得優勢。這本書將為讀者介紹數字時代技術與商業的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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云原生架構：從技術演進到最佳實踐

云原生之路，漫漫而修遠，因為云在發展，應用也在發展。如何讓應用充分利用云的特性煥發全新面貌，這是每個云原生應用架構領域的人應該思考的問題。本書分為兩篇，從技術演進講起，讓讀者充分了解系統資源、應用架構和軟件工程的發展歷程，從而擁有技術角度的全局視野；然后介紹云原生應用的最佳實踐，手把手教你設計一個云原生應用。本書適合云原生應用開發人員、架構師、云計算從業者閱讀，部分章節對產品團隊、運維人員亦有一定的參考價值。

·23.7萬字

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MySQL 8.x從入門到精通（視頻教學版）

MySQL是比較受歡迎的開源關系型數據庫之一。本書通過大量實用的操作案例，詳細講解MySQL8.x數據庫操作方法和技巧。本書配套資源提供了所有例子的源代碼、PPT課件、培訓班形式的同步教學視頻、命令速查手冊、QQ群與微信群答疑，以方便讀者參考和自學。本書共分25章。主要內容包括MySQL8.x的安裝與配置、數據庫和數據表基本操作、數據類型和運算符、MySQL函數、數據的增刪改查、索引的設計和使用、存儲過程和函數、視圖、觸發器、存儲引擎的選擇、分區和事務控制、性能優化、鎖定機制、服務器性能優化、性能監控、數據備份與還原、日志、權限與安全管理、高可用架構、復制、MySQLUtilities、MySQLProxy。最后通過兩個案例系統的數據庫設計，進一步講解MySQL在系統開發中的應用。本書注重實戰操作，幫助讀者循序漸進地掌握MySQL的各項管理與開發技術。

·23.5萬字

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Oracle數據庫性能優化方法論和最佳實踐

近幾年，隨著美創科技公司開創并實踐的基于流程、資源和組件分析的性能優化方法論的成熟，筆者比以往有了更大的動機來完成本書，期望它可以在Oracle性能優化史甚至整個數據庫性能優化史上留下印跡，讓廣大的Oracle數據庫使用人員和從業人員可以更加簡單地完成Oracle性能優化工作，而不僅僅是個別高級DBA的專利工作。

·23.3萬字

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MySQL性能調優與架構設計

本書以MySQL數據庫的基礎及維護（基礎篇）為切入點，重點介紹了MySQL數據庫應用系統的性能調優（優化篇），以及高可用可擴展的架構設計（架構篇）。基礎篇的主要內容有：MySQL數據庫及存儲引擎介紹、架構組成、安全管理，以及基本的備份恢復知識。性能篇則從影響MySQL數據庫應用系統性能的因素開始進行調優分析，包括Schema設計、Query語句的性能優化、MySQLServer中SQL層和存儲引擎層的優化思路，以及MySQL數據庫鎖定機制的實現。

·23.2萬字

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云計算環境下的信息資源集成與服務

本書揭示了云計算環境下的信息資源的形成與演化規律，設計云計算環境下的信息資源集成和服務的頂層框架，提出對應的集成方法和服務模式，突破其中的若干關鍵技術，并通過驗證性應用本課題研究成果的推廣應用提供最佳實踐。

·23.1萬字

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Spark大數據處理與分析

本書是Spark技術入門的基礎類書籍，通過本書的學習實驗可以牢固掌握Spark編程技術的基本概念、原理和編程方法，能夠進行應用程序的實際開發。