财神爷雕像坏了怎么处理

Thisbookisdesignedforbusinessanalysts,BIanalysts,datascientists,orjuniorleveldataanalystswhoarereadytomoveonfromaconceptualunderstandingofadvancedanalyticsandbecomeanexpertindesigningandbuildingadvancedanalyticssolutionsusingPython.IfyouarefamiliarwithcodinginPython(orsomeotherprogramming/statistical/scriptinglanguage)buthaveneverusedorreadaboutpredictiveanalyticsalgorithms,thisbookwillalsohelpyou.

·14.9萬字

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The Natural Language Processing Workshop

DoyouwanttolearnhowtocommunicatewithcomputersystemsusingNaturalLanguageProcessing(NLP)techniques,ormakeamachineunderstandhumansentiments?DoyouwanttobuildapplicationslikeSiri,Alexa,orchatbots,evenifyou’veneverdoneitbefore?WithTheNaturalLanguageProcessingWorkshop,youcanexpecttomakeconsistentprogressasabeginner,andgetuptospeedinaninteractiveway,withthehelpofhands-onactivitiesandfunexercises.ThebookstartswithanintroductiontoNLP.You’llstudydifferentapproachestoNLPtasks,andperformexercisesinPythontounderstandtheprocessofpreparingdatasetsforNLPmodels.Next,you’lluseadvancedNLPalgorithmsandvisualizationtechniquestocollectdatasetsfromopenwebsites,andtosummarizeandgeneraterandomtextfromadocument.Inthefinalchapters,you’lluseNLPtocreateachatbotthatdetectspositiveornegativesentimentintextdocumentssuchasmoviereviews.Bytheendofthisbook,you’llbeequippedwiththeessentialNLPtoolsandtechniquesyouneedtosolvecommonbusinessproblemsthatinvolveprocessingtext.

·7.5萬字

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數據挖掘算法實踐與案例詳解

數據挖掘算法為大數據與人工智能的核心，掌握數據挖掘各算法的編程實現，有助于提升大數據的實踐運用能力。本書詳細闡述了數據挖掘常用算法與編程實現，同時，本書以多個經典的數據挖掘賽題為案例，詳細論述了數據預處理、特征選擇、可視化、算法選擇等全流程數據挖掘過程的編程實現，有助于提升讀者面對實際數據問題時靈活運用各類算法能力。

·4.7萬字

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從0到1：JavaScript 快速上手

本書分為2大部分：第1部分是Javascript基本語法，主要介紹流程控制、函數、字符串、數組等基本語法；第2部分是Javascript核心技術，主要介紹DOM操作、事件操作、window對象、document對象等核心技術。為了讓讀者更好地掌握，本書還結合實際工作以及前端面試，精心挑選了大量高質量的練習題。此外，本書還專門配套了課件PPT以及各種工具手冊，以便各大高校老師教學使用。

·8.2萬字

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MySQL數據庫技術與應用

MySQL是目前最流行的關系數據庫管理系統之一。本書以MySQL5.6數據庫管理系統為平臺，以案例教學法為編寫主線，介紹了數據庫系統的基本概念和應用技術。本書以學生選課管理系統作為教學案例，以網上書店作為實訓案例，采用“學習要點—內容示例—歸納總結—習題實訓”的結構體系設計每章內容。最后一章以一個具體的項目案例開發設計過程，將數據庫原理知識與實際數據庫開發結合在一起。本書采用在線開放課程教學方式，提供了授課視頻、PPT、案例庫、習題庫、試題庫等多種資源來輔助教師教學和學生學習。本書可作為高職高專院校計算機相關專業的教材，也可作為從事計算機軟件工作的科研人員、工程技術人員，以及其他相關人員的培訓教材或參考書。

·9.9萬字

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Access 2016數據庫應用基礎

Access2016是Microsoft公司推出的功能強大的Office2016套裝辦公軟件中的一員，主要用于數據庫應用系統的開發，是目前十分流行的桌面數據庫管理系統。本書從Access2016的基礎入門開始，詳細地介紹Access2016的主要功能和基本操作，包括數據庫理論、表、查詢、窗體、報表、宏、模塊和VBA編程技術，并且按照軟件工程的設計思想；以“大學生科技創新項目管理系統”作為開發案例，詳細介紹了如何使用Access2016開發一個數據庫應用系統的全過程。本書內容由淺入深、通俗易懂、圖文并茂、直觀生動。書中提供了大量的操作實例，并配有豐富的實例圖片，每章后面均附有習題，能夠幫助讀者快速掌握Access2016數據庫技術。本書既可以作為高等院校電子商務、財會電算化、統計、計算機信息管理等專業學生的參考用書，也可以作為Access2016數據庫培訓班學生的培訓用書和參加全國計算機等級考試（二級Access）人員的輔導書。

·17.5萬字

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Libgdx Cross/platform Game Development Cookbook

Ifyouwanttomakecross-platformgameswithoutthehassleanddangersofwritingplatform-specificcode,orIfyouareagameprogrammerwhomayhavesomeexperiencewithJavaandyouwanttolearneverythingyouneedtoknowaboutLibgdxtoproduceawesomework,thisisthebookforyou.Totakefulladvantageoftherecipesinthisbook,youareexpectedtobefamiliarwithjavawithgoodgameprogrammingknowledge.

·12.1萬字

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Python醫學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用，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據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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Kubernetes快速進階與實戰

本書精選Kubernetes的硬核知識，幫助讀者快速進階和積累Kubernetes實戰經驗。本書共8章，主要包括認識Kubernetes，快速構建Kubernetes集群，Kubernetes核心對象使用，Kubernetes容器編排實踐，Kubernetes系統運維與故障處理，構建Kubernetes高可用集群，Kubernetes監控與告警（Prometheus+Grafana）和基于Kubernetes的CI/CD項目綜合實踐（GitLab+Harbor+Jenkins）。本書前三章可以幫助讀者快速掌握Kubernetes核心知識和高頻操作；第4、第5章幫助讀者快速掌握Kubernetes的進階使用；第6～8章是Kubernetes及其外圍系統的綜合應用，幫助讀者快速積累實戰經驗。本書既可以作為云原生及相關行業從業者的技術參考書，也可以作為高等院校計算機、云計算和大數據相關專業的教材。

·8.8萬字

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數據庫開發實踐案例

本書采用案例的方式，按照數據庫應用系統開發的流程，從應用背景、需求分析、系統設計、系統實現等步驟由淺入深、循序漸進地介紹每個案例的開發實現過程。全書分為8章，第1章介紹數據庫系統的基礎知識和數據庫設計過程。第2章到第8章分別介紹以JSP、ASP.NET、C++和Java等作為前臺手段，MicrosoftSQLServer作為后臺數據庫的系統開發案例。每個案例都提供了經過測試的完整源代碼及說明，便于讀者學習和參考。

·5.2萬字

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Python廣告數據挖掘與分析實戰

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、實現方法和技巧，其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監督學習算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監督學習算法及實現方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數據分析相關概念和方法，可以選擇性閱讀本書前四章內容，后八章偏向數據挖掘算法和編程實踐等內容，有興趣可以深入閱讀全書。

·10.7萬字

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iOS 5 Essentials

EachchapterwilltakeyouthroughanewmajorfeatureofiOS5.Youwilllearnhowtointegrateeachfeatureintoyourapplications.IfyoueverwantedtolearnaboutthelatestfeaturesofiOS5andlearnhowtoincorporateTwitter,iCloudandCoreImageframeworkeffectsfunctionalityintoyourapplications,thenthisbookisforyou.YoushouldhaveagoodknowledgeofprogrammingexperiencewithObjective-C,andhaveusedXcode4.iPhoneprogrammingexperienceisnotrequired.

·4.4萬字

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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

全書共有13章，系統地論述了大數據的基本概念、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、分布式并行編程模型MapReduce、流計算、圖計算、數據可視化以及大數據在互聯網、生物醫學和物流等各個領域的應用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章節，安排了入門級的實踐操作，讓讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。

·18.7萬字

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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

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收獲，不止Oracle（第2版）

在這本書里讀者將會跟隨作者一同對Oracle數據庫的相關知識進行梳理，然后共同提煉出必須最先掌握的那部分知識，無論你是數據庫開發、管理、優化、設計人員，還是從事Java、C的開發人員。接下來作者再將這部分知識中最實用的內容進一步提煉，濃縮出精華的部分，分享給大家。這是二八現象的一次經典應用。這部分知識就是Oracle的物理體系結構、邏輯體系結構、表、索引以及表連接五大部分。通過閱讀這些章節，讀者將會在很短時間內以一種有史以來最輕松的方式，完成對Oracle數據庫的整體認識，不僅能在工作中解決常規問題，還能具備一定的設計和調優能力。相信通過這些章節的學習，會給讀者的Oracle學習帶來極大的收獲。

·17.8萬字

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淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）

本書主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主線，介紹數據分析相關的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。

·5.9萬字

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Spark 3.x大數據分析實戰（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生態系統主流的大數據開發技術。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、集群架構原理、集群環境搭建以及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、架構原理，同時包括常用Shell命令、API操作、內核源碼剖析，并通過多個實際案例講解各個框架的具體應用以及與Hadoop生態系統框架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新手和大數據開發人員閱讀，也可作為培訓機構和高校大數據及相關專業的教學用書。

·11.4萬字

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輕松學大數據挖掘：算法、場景與數據產品

這是一本關于大數據挖掘與數據產品的參考讀物，為了使盡可能多的讀者通過本書對大數據應用有所了解，筆者以個人所感所悟引導初學者正確學習大數據挖掘。但是基礎知識歸納、開發環境部署、算法原理的介紹都是不可避免的。因此，本書更適合于工作經驗在3年以內的數據挖掘工程師，以及轉型入門做數據挖掘的人士，或者是對數據產品感興趣的追逐者閱讀。

·8.8萬字

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工業大數據融合體系結構與關鍵技術

本書針對工業大數據的體系結構與關鍵技術進行了研究，在對工業4.0、物聯網和云計算進行分析的基礎上，從定義、技術以及管理三個方面對大數據進行了闡述，給出了工業大數據研究與應用的體系結構。針對工業制造領域的特定應用場景，充分研究了數據的感知、采集和異常檢測技術，闡述了現有方法的利弊，分析了存在的問題，并提出了一系列創新的解決方案。

·12.4萬字

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OLAP引擎底層原理與設計實踐

本書分為6篇，共14章。從OLAP核心概念出發，以Presto為例，從整體執行流程到不同SQL的執行原理，力圖把OLAP查詢的核心流程以一種系統化的方式來給讀者講清楚。第一篇背景知識（第1章和第2章）介紹OLAP的基礎知識和Presto相關的背景知識，并給出了后續貫穿全書的SQL代碼；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常詳細地串講了SQL執行流程，介紹了執行計劃的生成和優化；第三篇經典SQL（第5~8章）對多種經典SQL的執行進行原理級解析；第四篇數據交換機制（第9章和第10章）對整個交換機制和OLAP引擎的具體實現原理進行了介紹；第五篇插件體系與連接器（第11章和第12章）介紹了插件體系及其背后的SPI機制，并以Example-HTTP為例幫助讀者鞏固連接器相關的知識；第六篇函數原理與開發（第13章和第14章）從原理出發分析了函數的構成、注冊流程、語義分析中的函數解析、函數調用，然后用多個實際案例介紹了高級API及低級API的底層開發方法。

·19.7萬字

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