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達夢數(shù)據(jù)庫應用基礎（第二版）

本書以達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DM8）為平臺，全面、系統(tǒng)地介紹了達夢數(shù)據(jù)庫常用操作和應用方法，包括達夢數(shù)據(jù)庫安裝與卸載、常用對象管理、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)操作、高級對象管理、安全管理、備份還原、作業(yè)管理等。本書突出對操作實踐的指導，為了使讀者更容易理解書中所介紹的內(nèi)容，列舉了大量詳細的例子，既介紹了SQL命令方式的管理方法，又介紹了可視化圖形界面的管理方法，便于讀者進行操作練習，使讀者輕松入門、快速提高，并能在較短時間內(nèi)基本掌握達夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及其應用技術(shù)。本書內(nèi)容全面、舉例豐富、操作性強、語言通俗、格式規(guī)范，可作為相關專業(yè)本科生的教材，也可作為如大專、高職學生，以及廣大數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)人員的參考用書。

·9.7萬字

低代碼極速物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)指南：基于阿里云IoT Studio快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發(fā)，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網(wǎng)關、物理鏈路層、通信協(xié)議和云端平臺等物聯(lián)網(wǎng)領域的全貌；結(jié)合實際案例，系統(tǒng)地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。本書內(nèi)容豐富、通信易懂，是一本物聯(lián)網(wǎng)領域的低代碼開發(fā)大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業(yè)人員閱讀。

·12.5萬字

Python醫(yī)學數(shù)據(jù)分析入門

數(shù)據(jù)分析是當今大數(shù)據(jù)時代最關鍵的技術(shù)，其廣泛應用于包括醫(yī)學在內(nèi)的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數(shù)據(jù)分析框架，深受廣大數(shù)據(jù)分析人員的青睞。本書涵蓋傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結(jié)合大量精選的實例，使用Python進行數(shù)據(jù)分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數(shù)據(jù)分析中的實際問題。本書強調(diào)實戰(zhàn)和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數(shù)據(jù)分析。本書不僅適合臨床醫(yī)學、公共衛(wèi)生及其他醫(yī)學相關專業(yè)的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業(yè)的學生和科研人員學習數(shù)據(jù)分析的參考書。

·7.2萬字

Spark 3.x大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)（視頻教學版）

本書基于Spark3.2.x版本，從Spark核心編程語言Scala講起，涵蓋了當前整個Spark生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書共9章，第1章講解了Scala語言的基礎知識，包括IDEA工具的使用等；第2章講解了Spark的主要組件、集群架構(gòu)原理、集群環(huán)境搭建以及Spark應用程序的提交和運行；第3～9章講解了離線計算框架SparkRDD、SparkSQL和實時計算框架Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming以及圖計算框架GraphX等的基礎知識、架構(gòu)原理，同時包括常用Shell命令、API操作、內(nèi)核源碼剖析，并通過多個實際案例講解各個框架的具體應用以及與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。本書通俗易懂，案例豐富，注重實操，適合Spark新手和大數(shù)據(jù)開發(fā)人員閱讀，也可作為培訓機構(gòu)和高校大數(shù)據(jù)及相關專業(yè)的教學用書。

·11.4萬字

2D 計算機視覺：原理、算法及應用

本書主要內(nèi)容圍繞2D計算機視覺展開，介紹了相關的基礎概念、基本原理、典型算法、實用技術(shù)和應用成果。本書可在其姊妹篇《3D計算機視覺：原理、算法及應用》前學習。本書將從客觀場景出發(fā)到最后提取出目標信息的全過程分為4個部分進行介紹。第1部分是圖像采集，介紹了基礎的圖像采集表達技術(shù)；第2部分是圖像（預）處理，介紹了一些基本的圖像處理技術(shù)；第3部分是目標提取，介紹了從圖像處理到圖像分析的轉(zhuǎn)換技術(shù)；第4部分是目標分析，介紹了擴展的圖像分析技術(shù)。書中除提供大量應用示例外，還針對每章的內(nèi)容提供了自我檢測題（含提示并附有答案），并且給出了相關的參考文獻和術(shù)語索引（包括英文）。

·18.1萬字

達夢數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化

本書以DM8為藍本，圍繞DM8性能為什么優(yōu)化、誰來優(yōu)化、優(yōu)化什么、何時優(yōu)化、優(yōu)化到什么程度等問題進行詳細介紹，主要包括DM8性能優(yōu)化概述、DM8體系架構(gòu)、DM8調(diào)優(yōu)診斷工具、DM8實例優(yōu)化、DM8I/O優(yōu)化及DM8SQL語句優(yōu)化。本書內(nèi)容實用、示例豐富、語言通俗、格式規(guī)范，可作為相關專業(yè)的教材，也可作為工程技術(shù)人員的參考用書。

·9萬字

代碼的未來

本書是Ruby之父松本行弘的又一力作。作者對云計算、大數(shù)據(jù)時代下的各種編程語言以及相關技術(shù)進行了剖析，并對編程語言的未來發(fā)展趨勢做出預測，內(nèi)容涉及Go、VoltDB、node.js、CoffeeScript、Dart、MongoDB、摩爾定律、編程語言、多核、NoSQL等當今備受關注的話題。本書面向各層次程序設計人員和編程愛好者，也可供相關技術(shù)人員參考。

·20萬字

Proxmox VE超融合集群實踐真?zhèn)?/h4>

本書詳細介紹ProxmoxVE。ProxmoxVE是一個完整的企業(yè)虛擬化開源平臺，具有去中心化的超融合特性。ProxmoxVE與前端負載均衡整合，可實現(xiàn)關鍵應用的高可用性。全書共15章，大致可分為幾個部分：第1章和第2章為概述部分，主要介紹ProxmoxVE的基本特性及功能；第3~6章為基礎部分，總覽ProxmoxVE部署、簡單管理等操作；第7~10章為項目實戰(zhàn)，也是本書的精華部分，介紹不同場景下如何規(guī)劃、實施ProxmoxVE；第11章和第12章為ProxmoxVE投入生產(chǎn)以后所需進行的日常工作，包括日常管理及平臺升級；第13~15章為擴展部分，主要介紹以在線方式遷移其他系統(tǒng)到ProxmoxVE平臺、以ProxmoxVE做底層實現(xiàn)桌面云，以及使用過程中一些問題的匯總。

·8.6萬字

Spark快速大數(shù)據(jù)分析（第2版）

本書的主角是在大數(shù)據(jù)時代應運而生的數(shù)據(jù)處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優(yōu)化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構(gòu)建可靠的數(shù)據(jù)湖，并用MLlib庫實現(xiàn)機器學習流水線。隨著Spark從2.x版本升級到3.0版本，本書第2版做了全面的更新，以體現(xiàn)Spark生態(tài)系統(tǒng)在機器學習、流處理技術(shù)等方面的發(fā)展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

·14.7萬字

金融商業(yè)算法建模：基于Python和SAS

這是一本貫穿金融業(yè)務經(jīng)營全流程，以業(yè)務為驅(qū)動的金融數(shù)據(jù)挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化等數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)專家，不僅技術(shù)功底深厚、業(yè)務經(jīng)驗豐富，而且對金融行業(yè)從業(yè)者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入了解。他們通過精心策劃和寫作，讓本書內(nèi)容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優(yōu)化分析類三大主題，獨創(chuàng)九大模板：客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規(guī)行為識別、預測、運籌優(yōu)化、流程挖掘，詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優(yōu)化方法和應用案例等，內(nèi)容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數(shù)據(jù)科學項目中比較容易被忽視的內(nèi)容做了補充，包括模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化，指導讀者構(gòu)建易讀、高效、健壯的數(shù)據(jù)科學工程。本書堅持理論與實踐相結(jié)合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優(yōu)化理論的同時，還打造了一套可輕松適配各種分析場景與需求的工具模板，力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。

·18.2萬字

大數(shù)據(jù)技術(shù)入門

從2015年開始，國內(nèi)大數(shù)據(jù)市場繼續(xù)保持高速的發(fā)展態(tài)勢，作者在與地方政府、證券金融公司的項目合作中發(fā)現(xiàn)，他們對大數(shù)據(jù)技術(shù)很感興趣，并希望從大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)采集、管理、分析以及可視化等方面得到指導和應用幫助。因此編寫了這本大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速入門書。本書共12章，以Hadoop和Spark框架為線索，比較全面地介紹了Hadoop技術(shù)、Spark技術(shù)、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)訪問、大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。最后還給出兩個案例：環(huán)保大數(shù)據(jù)和公安大數(shù)據(jù)，供讀者參考。本書適合大數(shù)據(jù)技術(shù)初學者，政府、金融機構(gòu)的大數(shù)據(jù)應用決策和技術(shù)人員，IT經(jīng)理，CTO，CIO等快速學習大數(shù)據(jù)技術(shù)。本書也可以作為高等院校和培訓學校相關專業(yè)的培訓教材。

·16.4萬字

公有云容器化指南：騰訊云TKE實戰(zhàn)與應用

這是一本面向公有云容器產(chǎn)品學習者和使用者的實戰(zhàn)指南。由騰訊云資深云計算技術(shù)專家撰寫，以騰訊云TKE容器產(chǎn)品為例，在普及開源容器知識的基礎上，結(jié)合多種標準方法和豐富案例，全方位地講解了上云容器化的方法和技巧。本書一共7章，每一章都是作者云上容器化落地的經(jīng)驗總結(jié)。第1~2章有針對性的講解了Docker和Kubernetes等開源的容器技術(shù)的核心知識，幫助讀者夯實基礎；第3~7章以騰訊云的容器產(chǎn)品TKE為例，分兩條主線：明線詳細講解了TKE的產(chǎn)品架構(gòu)、產(chǎn)品功能、標準化操作、運維和企業(yè)級應用案例；暗線系統(tǒng)總結(jié)了上云容器化的方法和技巧。這本書將幫助讀者了解開源容器知識以及企業(yè)級公有云容器化操作，讓讀者逐步走進高效、低成本的云上容器世界，快速邁向云原生。

·13.9萬字

ECharts數(shù)據(jù)可視化：入門、實戰(zhàn)與進階

這是一部ECharts的實戰(zhàn)手冊，內(nèi)容系統(tǒng)而全面，由淺入深，能帶領讀者快速從新人晉級為高手，做出漂亮的商業(yè)級數(shù)據(jù)圖表。本書內(nèi)容得到了ECharts項目官方核心Committer&PPMC成員羨轍的高度評價和推薦。本書一共12章，從邏輯上可分為四個部分。第一部分基礎篇（第1~4章）主要介紹了ECharts的基礎知識、環(huán)境搭建、常用組件、可視化圖，以及如何利用ECharts制作簡單可視化圖。第二部分進階篇（第5~6章）主要講解了ECharts的色彩主題，以及如何制作復雜動態(tài)可視化圖。第三部分應用篇（第7~10章）講解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts開發(fā)數(shù)據(jù)產(chǎn)品demo，如何使用Python將ECharts和大數(shù)據(jù)可視化結(jié)合起來，以及ECharts可視化在文本挖掘上的應用。第四部分提高篇（第11~12章）總結(jié)了一些ECharts可視化的高級用法，并分享了作者在制作可視化過程中的經(jīng)驗與思考。

·4.7萬字

InfluxDB原理與實戰(zhàn)

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內(nèi)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(fā)展、社區(qū)生態(tài)、優(yōu)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(zhàn)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(xù)查詢、保留策略、認證授權(quán)、集群和可用性、備份管理、節(jié)點管理、第三方協(xié)議等，并以多個DevOps實戰(zhàn)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(zhàn)技巧。第三部分為實戰(zhàn)篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰(zhàn)和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰(zhàn)為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業(yè)級監(jiān)控系統(tǒng)的構(gòu)建方法和實戰(zhàn)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。

·8.7萬字

數(shù)據(jù)中心UPS系統(tǒng)運維

數(shù)據(jù)中心UPS系統(tǒng)運維在介紹UPS基本知識的基礎上，著重介紹了當前數(shù)據(jù)中心主要使用的雙變換在線式UPS的電路組成和工作原理，重點討論了蓄電池配置的計算方法和UPS針對不同負載的選型計算方法，尤其對數(shù)據(jù)中心UPS配電系統(tǒng)供電方案、UPS的操作方法以及UPS主機和蓄電池組的巡檢及維護方法進行了重點介紹。數(shù)據(jù)中心UPS系統(tǒng)運維力求理論和實踐相結(jié)合，書中所列UPS供電方案及運維保養(yǎng)方法普遍適用于當前主流的數(shù)據(jù)中心UPS供電系統(tǒng)。數(shù)據(jù)中心UPS系統(tǒng)運維是關于數(shù)據(jù)中心UPS運維工作流程的指導性教材，對數(shù)據(jù)中心UPS運維管理從業(yè)人員大有裨益。

·17.2萬字

Python金融數(shù)據(jù)分析（原書第2版）

本書介紹如何利用新的程序語言進行金融建模并實現(xiàn)復雜的數(shù)據(jù)運算。書中講授的程序工具與數(shù)據(jù)均可以通過公開渠道獲取，通過建模與研究分析，你會對整個Python生態(tài)體系有全局性的認識。大量的實例分析也會加深你對金融風險管控的認知。

·9.8萬字

MATLAB基礎及其應用教程

《MATLAB基礎及其應用教程》基于MATLAB7.1版，詳細介紹了MATLAB的基礎知識、數(shù)值計算、符號運算、圖形處理、程序設計、SIMULINK仿真等內(nèi)容，為配合教學，各章編寫了教學提示、教學要求和爿題，書后附有上機實驗指導。

·12.4萬字

深度學習實踐：計算機視覺

本書主要介紹了深度學習在計算機視覺方面的應用及工程實踐，以Python3為開發(fā)語言，并結(jié)合當前主流的深度學習框架進行實例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門、深度學習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過本書，讀者能夠了解深度學習在計算機視覺各個方向的應用以及最新進展。本書的特點是依托工業(yè)環(huán)境的實踐經(jīng)驗，具備較強的實用性和專業(yè)性。適合于廣大計算機視覺工程領域的從業(yè)者、深度學習愛好者、相關專業(yè)的大學生和研究生以及對計算機視覺感興趣的愛好者使用。

·7.3萬字

從零進階！數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎（第2版）

《從零進階！數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計基礎（第2版）》共6章，分別講解了數(shù)據(jù)分析的步驟和方法、描述性統(tǒng)計分析、抽樣估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸分析，使用簡單的語言介紹了這些數(shù)據(jù)分析基本方法的核心思想和涉及的統(tǒng)計學、概率論等方面的理論內(nèi)容，并使用圖示的方法詳細介紹了使用Excel2013進行簡單的描述性統(tǒng)計分析和使用SPSS進行相關的數(shù)據(jù)分析的過程與結(jié)果分析。

·12.9萬字

Hadoop海量數(shù)據(jù)處理：技術(shù)詳解與項目實戰(zhàn)（第2版）

本書介紹了Hadoop技術(shù)的相關知識，并將理論知識與實際項目相結(jié)合。全書共分為三個部分：基礎篇、應用篇和總結(jié)篇。基礎篇詳細介紹了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探討了Hadoop的運維和調(diào)優(yōu)；應用篇則包含了一個具有代表性的完整的基于Hadoop的商業(yè)智能系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)；結(jié)束篇對全書進行總結(jié)，并對技術(shù)發(fā)展做了展望。

·15.1萬字