捕鱼夺宝

這是一本金融數據挖掘與分析領域的實戰性著作，它能指導零Python編程基礎和零數據挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數據挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書，你將會有如下3個方面的收獲。（1）Python編程基礎和數據預處理：首先詳細講解了Python的核心語法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數據處理工具的使用；然后詳細介紹了數據預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示，幫助初學者快速上手Python，為之后的數據分析實戰夯實基礎。（2）數據挖掘與分析的經典方法：詳細講解了經典的數據挖掘方法，包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯分析、時間序列分析等。（3）主要金融應用場景的數據挖掘方法：針對網絡輿情的采集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業信用評分、用戶畫像、目標客戶精準分析、銷售數據分析等金融行業的常見應用場景，給出了數據挖掘和分析的方法。本書注重實戰，配有大量精心設計的案例，同時還有配套的講解視頻、代碼和數據資源，可操作性強。

·18.3萬字

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Learn Selenium

SeleniumWebDriver3.xisanopensourceAPIfortestingbothbrowserandmobileapplications.Withthehelpofthisbook,youcanbuildasolidfoundationandcaneasilyperformend-to-endtestingonwebandmobilebrowsers.You'llbeginbybeingintroducedtotheSeleniumPageObjectModelforsoftwaredevelopment.You'llarchitectyourownframeworkwithascalabledriverclass,Javautilityclasses,andsupportforthird-partytoolsandplugins.You'lldesignandbuildaSeleniumgridfromscratchtoenabletheframeworktoscaleandsupportdifferentbrowsers,mobiledevices,andplatforms.You'llstrategizeandhandlearichwebUIusingtheadvancedWebDriverAPIandlearntechniquestohandlereal-timechallengesinWebDriver.You'llperformdifferenttypesoftesting,suchascross-browsertesting,loadtesting,andmobiletesting.Finally,youwillalsobeintroducedtodata-driventesting,usingTestNGtocreateyourownautomationframework.BytheendofthisLearningPath,you'llbeabletodesignyourownautomationtestingframeworkandperformdata-driventestingwithSeleniumWebDriver.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:SeleniumWebDriver3PracticalGuide-SecondEditionbyUnmeshGundecha.SeleniumFrameworkDesigninData-DrivenTestingbyCarlCocchiaro.

·8.8萬字

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計算機組裝與維護(微課版)

本書主要講解計算機組裝基礎、選購計算機硬件、選購其他計算機設備、組裝計算機、設置BIOS和硬盤分區、安裝操作系統和常用軟件、計算機系統備份與優化、構建虛擬計算機測試平臺、計算機的日常維護、計算機的安全維護、計算機故障基礎和排除計算機故障等知識。附錄中安排5個組裝與維護計算機的綜合實訓，進一步提高學生對相關知識的應用能力。本書采用由淺入深、循序漸進的方式，以情景導入、案例講解、項目實訓、課后練習和技巧提升的結構進行講述。全書包含大量的案例和練習，著重于對學生實際應用能力的培養，并將職業場景引入課堂教學，讓學生提前進入工作的角色中。本書適合作為高等院校計算機組裝和維護的相關課程的教材，也可作為各類社會培訓學校相關專業的教材，同時還可供計算機初學者自學使用。

·13.5萬字

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劍指大數據：企業級數據倉庫項目實戰（電商版）

本書按照需求規劃、需求實現、可視化的流程進行編排，通過項目開發的主要流程，介紹數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路，以及各種問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念、電商業務概述、數據倉庫理論和數據倉庫建模等。本書共14章，其中，第1～3章是項目的前期準備階段，主要介紹了數據倉庫的概念和搭建需求，并初步搭建了本數據倉庫項目所需的基本環境；第4～7章是項目的核心部分，詳細介紹了數據倉庫的建模理論，并完成了數據從采集到分層搭建的全過程，是本書的重點部分；第8～14章是對數據治理各功能模塊的實現，針對數據治理的不同功能需求分模塊進行實現。本書適合具有一定編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過學習本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫相關技術。

·13.8萬字

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Oracle高性能自動化運維

本書共10章，分為三篇：基礎篇、優化篇、方法篇。基礎篇（第1～4章）主要介紹了Linux環境下Oracle內存體系架構的組成和功能，同時對Oracle日志與回滾段內容進行了講解，在幫助讀者深入理解Oracle知識體系的同時，為后續數據庫優化及備份恢復打下基礎。優化篇（第5～6章）主要介紹了OracleSQL優化的原理和思想，并結合CBO優化器對Oracle優化進行探索。其中，SQL優化原理和思想是CBO優化的基礎，將兩者結合即可提供Oracle數據庫優化參考。方法篇（第7～10章）主要講解了Oracle備份恢復的原理，以及如何制訂符合自身數據庫特點的Oracle備份恢復計劃。同時，結合自動化運維管理系統、自動化歷史分析系統及自動化實時監控系統對數據庫自動化運維進行實踐，幫助數據庫維護人員從大量重復煩瑣的運維工作中解放出來，實現高效率、自動化的數據庫管理。

·8.6萬字

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云計算服務保障體系

云計算是一種商業計算模型，它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算能力、存儲空間和信息服務。與以往的計算模式不同，云計算環境下，信息安全和服務保障問題更嚴重、更突出。本書從云計算的安全技術和服務質量評價兩個方面論述云計算服務保障的體系架構，安全技術方面主要闡述了基于可信計算的實時度量、基于角色的數據隔離訪問、云節點信任鏈的動態維護模型與驗證機制和多級安全訪問控制模型；服務質量評價方面提出基于動態篩選評價指標的云服務QoS模型（CSERVQUAL）和改進TOPSIS的云服務QoS評價方法（IEC-TOPSIS）。本書適合開發、維護和使用云計算服務的人員閱讀，可以作為云計算研究人員的參考書，也可以作為計算機與信息安全相關專業高年級本科和研究生階段教材。

·9.5萬字

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新編大學計算機應用基礎上機實驗指導（微課版）

本書是與左浩主編的《新編大學計算機應用基礎（Windows7+office10）（微課版）》配套使用的上機實踐指導教材，主要內容包括Windows7、MSOfficeWord2010字處理軟件、MSOfficeExcel2010電子表格處理軟件、MSOfficePoerPoint2010演示文稿軟件、因特網應用、常用工具軟件實驗。每個實驗都精心設計，訓練學生的實踐能力。

·10.9萬字

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算法設計與分析

為了便于讀者進行系統學習、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進行劃分，每一章都引入了若干個經典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內容包括：算法設計基礎、算法效率分析基礎、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動態規劃、隨機算法。本書非常注重教材的可讀性和實用性，以問題分析→模型設計→算法設計描述→算法分析為技術線路，幫助讀者迅速掌握算法設計要點，規范算法設計、分析及實現的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養讀者的抽象設計能力，算法設計模塊用于提高讀者運用計算機求解問題的能力，算法分析模塊用于幫助讀者運行用數學工具對算法進行客觀分析。同時，本書編寫時也考慮到初學者所面臨的困難，在算法設計與描述中，刻意增加了基于源代碼的程序設計與實現環節，從而全方位地幫助讀者提高算法設計與分析實踐能力和理論水平。

·9.4萬字

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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。

·18.7萬字

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數據分析咖哥十話：從思維到實踐促進運營增長

本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統介紹數據分析思維、數據分析方法、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業務內容，在獲客、激活、留存、變現、自傳播循環等各個核心運營環節展開數據分析實戰。本書提供案例相關數據集與源碼包，適合數據分析、產品運營、市場營銷等行業有數據分析具體業務需求的人士閱讀，也適合相關專業的師生閱讀。

·12萬字

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利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

·15萬字

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MySQL數據庫基礎實例教程

本書較全面地介紹了MySQL數據庫的基礎知識及其應用。本書共11章，包括數據庫基礎，MySQL的安裝與配置，數據庫的基本操作，數據表的基本操作，表數據的增、改、刪操作，數據查詢，視圖，索引，存儲過程與觸發器，事務，數據安全等內容。本書采用案例教學方式，每章以應用實例的方式闡述知識要點，再通過實訓項目分析綜合應用，最后輔以思考與練習鞏固所學知識。應用實例、實訓項目、思考與練習這3個部分分別采用3個不同的數據庫項目貫穿始末。本書既可作為計算機相關專業和非計算機專業數據庫基礎或數據庫開發課程的教材，也可作為計算機軟件開發人員、從事數據庫管理與維護工作的專業人員、廣大計算機愛好者的自學用書。

·7.8萬字

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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

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新基建：數據中心創新之路

本書通過洞察行業需求，從數據中心的基礎設施、網絡、服務器等多個技術領域發掘了一批經過實踐檢驗的創新技術，給出了新基建：數據中心創新之路的技術發展與參考，并把ODCC的部分優秀成果集結成冊，留下技術專家們對數據中心建設的足跡，也希望能給更多的數據中心從業者以啟發，有力支撐政府監管和引導產業發展，幫助讀者深入了解行業和技術趨勢，推動科研院所對新技術、新業務的研究，促進廠商更好地把握市場需求和技術方向。本書適合數據中心行業的從業者，在校的本科高年級學生、碩士、博士，以及對新基建、新技術感興趣的相關人士閱讀。

·13.7萬字

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數據要素安全流通

這是一本從背景、技術、產業、政策等多個維度深度解讀如何實現數據要素安全流通的專業指導書。來自40余所高校、科研機構、企業的超100位業界專家參與編撰，來自中科院、公共大數據國家重點實驗室、南京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等單位的10余位知名專家親自指導。本書理論和實踐兼備。書中囊括了數據可信確權、數據資產化、數據安全保障三大領域技術方案，從核心產業、基礎設施、咨詢服務三個維度劃分數據要素安全流通的產業生態鏈，深度解讀了國內外重點政策、法規，匯聚了通信、金融、政務、能源、工業等6大領域40余個特色解決方案及實踐案例。

·14.4萬字

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大數據可視化

本書內容涵蓋數據可視化概述、可視化的基礎（數據）、可視化任務的概念、如何定義自己的可視化任務、視覺編碼設計的理論基礎和應用場景、交互和多視圖、可視分析、Web數據可視化工具，以及可視化領域常用的可視化圖表。本書可作為高校計算機相關專業的高年級本科生及低年級研究生學習數據可視化的入門教材，也可供對數據分析能力有要求的其他專業的學生學習參考，還可作為從事數據科學、數據分析的研究人員和技術人員的參考手冊。

·9.9萬字

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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。

·12.5萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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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。

·8.7萬字

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Learning Proxmox VE

Thisbookisintendedforserverandsystemadministratorsandengineerswhoareeagertotakeadvantageofthepotentialofvirtualmachinesandcontainerstomanageserversmoreefficientlyandmakethebestuseofresources,fromenergyconsumptiontohardwareutilizationandphysicalrealestate

·3.3萬字

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Python金融數據挖掘與分析實戰