玩大型游戏的软件

本書以VisualFoxpro9.0為例，詳細介紹了VisualFoxpro9.0的特點、功能以及如何使用VisualFoxpro9.0進行程序設計與項目設計，并按照使用數據庫的邏輯順序，從數據庫的交互操作、數據庫程序設計和數據庫應用系統開發3個方面組織教材內容，精心設計豐富恰當的實例，引導讀者循序漸進的掌握數據庫的基本理論和數據庫應用系統開發的方法。

·14.3萬字

會員

工業大數據分析指南

如今，全球掀起了以制造業轉型升級為首要任務的新一輪工業變革，工業大數據通過云計算、物聯網、人工智能等技術引領新一輪科技革命，拉動工業經濟的創新發展。工業大數據分析技術作為工業大數據的核心技術之一，可使工業大數據產品具備海量數據的挖掘能力、多源數據的集成能力、多類型知識的建模能力、多業務場景的分析能力、多領域知識的發掘能力等，對驅動企業業務創新和轉型升級具有重大的作用。本書圍繞著"工業大數據分析”這一重要議題，對通用的工業大數據分析方法和分析流程進行歸納總結，對其關鍵共性進行辨識、抽象和提升，而非針對某一特定行業、企業或產品進行闡述。本書從工業大數據分析的概念、特殊性以及常見的問題入手，提出了工業大數據分析框架，并詳細闡述了業務理解、數據理解、數據準備、數據建模、模型驗證與評估、模型部署這6個工業大數據分析的基本步驟，最后對工業大數據分析的未來進行了展望，為工業大數據分析相關技術研發、設計建模和應用落地提供了理論依據和標準化方法。

·4.1萬字

會員

數亦有道：Python數據科學指南

本書結合數據科學的具體應用場景，由淺入深、循序漸進地引導讀者入門數據科學，覆蓋了數據獲取、數據預處理、數據分析等方面的內容，共10章。本書首先概括性地介紹各章的主要內容，然后通過一個個生動的案例講解數據獲取、數據預處理、自然語言處理、機器學習和深度學習等方面的典型應用，最后通過答疑部分為讀者提供進一步學習的方向和方法的建議。本書各章的案例均基于具體應用場景，以簡單、清晰的方式對數據科學相關的技術原理和實際操作進行講解。

·13.8萬字

會員

云計算虛擬化技術與應用

全書共11章，分為理論篇、技術篇和實戰篇三個部分。本書將虛擬化技術與應用融為一體，較為系統地介紹了虛擬化技術發展史、虛擬化技術的分類、虛擬化架構特性、主流虛擬化技術、服務器虛擬化應用、桌面虛擬化應用、網絡虛擬化應用、虛擬化架構軟/硬件方案等內容，基本涵蓋了目前主流的虛擬化技術及其應用。

·8.6萬字

會員

突出重圍：Transact-SQL管理與開發實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數據庫管理和開發經驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數據庫管理，也可以用于數據庫系統開發。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

·14.7萬字

會員

實戰大數據：分布式大數據分析處理系統開發與應用

實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，從大數據技術基礎概念出發，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，以及大數據集群的搭建，并在此基礎上講解了多種不同技術構成的離線/實時數據分析系統實戰項目。全書共10章，包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、分布式大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基于LayUI的集群管理系統、基于HBase的大數據離線分析系統、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統。實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，適合從事大數據系統搭建與運維、大數據分析等崗位的技術人員閱讀，也適合高等院校大數據相關專業的學生使用。

·7.2萬字

會員

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。

·6.9萬字

會員

計算機視覺特征檢測及應用

本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經濟生活領域的應用和發展。本書內容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區域檢測方法，第7~9章介紹規則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。

·10.6萬字

會員

數據科學實戰指南

在越來越多的企業開始利用數據科學來驅動業務，本書將依托TalkingData公司在大數據領域的多年實際經驗，從數據、人才、工具三個維度幫助企業數據團隊完成端到端的數據科學項目部署。本書的內容包括數據科學項目的基礎概念、準備工作、團隊人才及端到端的實戰案例等，適合正面臨數字化轉型的企業決策者、數據團隊負責人，以及從事數據科學工作的數據工程師、數據科學家、數據工程師等閱讀。

·5.8萬字

會員

PySpark大數據分析與應用

本書以Python作為開發語言，系統介紹PySpark開發環境搭建流程及基于PySpark進行大數據分析的相關知識。本書條理清晰、重點突出，理論敘述循序漸進、由淺入深。本書共7章，第1？5章包括PySpark大數據分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數據處理、基于PySpark的機器學習庫，內容介紹注重理論與實踐相結合，通過典型示例強化PySpark在大數據分析中的實際應用；第6、7章通過基于PySpark的網絡招聘信息的職業類型劃分和基于PySpark的信用貸款風險分析兩個完整的案例實戰，結合前5章的PySpark編程知識，實現完整的大數據分析過程。本書大部分章包含實訓和課后習題，讀者通過練習和操作實踐，能夠鞏固所學的內容。本書可作為高校數據科學或大數據相關專業的教材，也可作為機器學習愛好者的自學用書。

·10.4萬字

會員

劍指大數據：Flink學習精要（Scala版）

本書基于流行穩定版Flink1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發常用的FlinkSQL、CEP等高層級API進行了細致講解，以電商網站中的實際應用為場景，提供了大量的代碼實現。本書分為12章：第1～5章，帶領讀者初步認識Flink并編寫基本的Flink程序。第6～10章，深入探討了Flink內部的高級應用。第11～12章，講解了Flink提供的擴展功能。

·19.9萬字

會員

數據中心數字孿生應用實踐

本書以數字孿生在數據中心的應用為主題，從采用的方案、遇到的問題、解決的方法及對未來的思考等全面介紹技術實踐的細節。本書共分為5章：第1章介紹數字孿生相關的知識和應用場景；第2章主要闡述數字孿生在數據中心的應用和數據中心的行業知識；第3～5章篇幅較多，主要介紹數字孿生使用的技術，并配套完整的項目代碼，其中第3章介紹數據分析算法相關的技術知識，第4、5章闡述3D可視化框架ThreeJS相關的知識。本書適合對數字孿生有興趣的技術團隊、開發和研究人員閱讀。

·6萬字

會員

達夢數據庫集群

本書以達夢數據庫管理系統DM8為藍本，在介紹數據庫集群技術現狀及實現原理的基礎上，分別介紹達夢數據庫守護、讀寫分離、大規模并行處理（DMMPP）和數據共享（DMDSC）等數據庫集群構建方法和實施步驟。全書包括5章，主要內容包括數據庫集群技術、達夢數據庫數據守護集群、達夢數據庫讀寫分離集群、達夢數據庫大規模并行處理集群和達夢數據庫數據共享集群。本書內容實用、操作性強，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。

·11.4萬字

會員

Oracle J.D.Edwards技術與應用：基礎篇

本書是《OracleJ.D.Edwards技術與應用叢書》系列叢書的基礎篇，全書共分五章，通過介紹信息化的概念和內容，從而引出企業信息化的ERP的概念，及在企業實現ERP的軟件應用系統OracleJDE系統。進而以企業應用JDE為主線，通過一些模擬企業的使用場景，讓讀者學習JDE的基本應用功能、財務、分銷和生產管理的使用方法、JDE的項目實施方法學和JDEOBA(OracleBusinessAccelerated)(Oracle業務加速器)。

·15.1萬字

會員

Python數據分析入門與實戰

本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數據的世界。全書從理論到實踐、從基礎語法到科學計算庫，循序漸進地講解了Python數據分析所需要學習的技能。搭配項目實戰幫助讀者更好、更快地掌握Python數據分析知識點。此外，還全面介紹了數據分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎喜歡數據分析的入門級讀者，還可助力數據分析從業者進行技術進階。

·7.7萬字

會員

可視化分析與SAS實現

本書比較全面地介紹了可視化分析的基本概念、技術組成和產品的架構。通過本書的學習，讀者除了可以了解可視化的知識以外，還可以學習可視化分析的基本方法。本書特別適合于那些希望通過簡潔、快速的方法就能夠進行數據管理，進行數據探索；無須寫代碼就能進行數學建模；設計各種實用報表方便決策的數據分析人員和相應的管理人員。對于進入數據分析的初級人員，本書也是一本不錯的指南。

·11萬字

會員

Hadoop與大數據挖掘（第2版）

這是一本講解如何基于Hadoop技術棧進行大數據挖掘和分析的著作。它能帶領你零基礎快速掌握Hadoop技術棧，以及基于它的大數據挖掘與分析的流程和方法。全書核心內容分為兩部分。1.Hadoop技術棧：詳細講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數據技術的基礎、原理、應用，通過這部分內容讀者能對Hadoop技術棧有從宏觀到微觀的了解。2.Hadoop大數據挖掘：通過3個綜合案例，逐步展示了基于Hadoop的大數據挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數據項目研發、教育、咨詢等領域有10余年的豐富經驗，對教育界和企業界供需兩端的了解非常深入，全書的結構和內容圍繞這兩端的需求盡心設計，能讓Hadoop大數據挖掘與分析的教育和學習事半功倍。本書第1版出版后，獲得了教育界和企業界的良好反饋，其中數十家高等院校采用本書作為教材或參考書。第2版在第1版的基礎上，在技術適應性、案例實用性等方面做了大量更新，與時俱進，更有競爭力！為了便于學習和教學，本書配套數據文件、實現代碼、課后習題、教學PPT。

·14.7萬字

會員

短文本數據理解

短文本理解是伴隨著搜索引擎、社交網絡及聊天機器人等應用場景而興起的一個研究課題。它是近些年的一個研究熱點，且對未來人工智能的發展有重要的影響。由于短文本字詞少、歧義大、不遵守語法規則等特點，傳統自然語言處理技術如句法分析器等難以直接應用于短文本。因此，研究人員不得不另辟蹊徑來解決機器理解短文本的問題。

·6.8萬字

會員

Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

會員

大數據定義智能運維

無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎數據資源平臺管理，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平臺之一。構建數據平臺需要數據治理工作的保駕護航。然而在運維數據治理領域開展數據治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經驗。本書在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點基礎上，對于數據治理的DAMA理論體系在運維數據管理領域實現了在廣義元數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等理論突破，創造性的提出運維數據模型建設，為運維數據治理構建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，就運維數據平臺建設本書也分享了基于數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規劃。本書還在工業運維領域略作延展，分析工業運維數據模型的差異化特點，就包括數字孿生、時空數據等關鍵工業技術為核心的物理融合技術做了介紹，提出了開展智能工業運維的必要內容。

·7.8萬字

跳轉至頁

官术网_书友最值得收藏!

數據庫

分類

狀態

屬性

字數

更新時間

Visual FoxPro數據庫技術基礎