捕鱼机怎样选口

本書詳細介紹了開源的分布式SQL查詢引擎Trino涉及的方方面面的知識。本書共三部分，第一部分介紹Trino的發展歷史、主要功能以及如何安裝和使用它，第二部分介紹Trino的內部架構、部署、連接器和所支持的SQL語句的使用等，第三部分介紹在生產環境中部署Trino的必備知識，以及一些真實世界的部署案例。通過學習本書，你將了解Trino在解決海量數據分析和查詢問題方面的優越性，并學會在現實場景中使用它來高效地解決需要在短時間內返回結果的大數據查詢問題。

·11.8萬字

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數據挖掘：你必須知道的32個經典案例（第2版）

本書全面介紹了經典數據分析、模式識別、機器學習、深度學習、數據挖掘、商務智能等多個領域的數據分析算法，將大數據時代的數據分析熱點技術一網打盡。本書為每個數據分析算法都搭配了一個經典案例，并按照由易到難的原則構建知識框架，充分照顧了不同水平讀者的閱讀習慣。通

·13.4萬字

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大數據搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數據時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數據給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數據分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯網行業從業者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

·16.1萬字

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Python絕技：運用Python成為頂級數據工程師

Python已成為廣受數據科學領域歡迎的開發語言。《Python絕技：運用Python成為數據工程師》契合這一趨勢，結合具體的業務場景，從數據思維的角度出發，剖析各業務環節中數據處理的策略、算法，并運用Python代碼呈現翔實的案例，構建出一個完整的數據分析體系。

·7.7萬字

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數據挖掘技術及其在恒星光譜分析中的應用研究

本書針對當前恒星光譜分析面臨的主要問題，利用數據挖掘方法，對恒星光譜分類、稀有天體光譜自動發現、天文大數據挖掘等方面的內容展開研究。本書將定性與定量研究、理論與實證研究相結合，融合多個學科的研究成果，在研究方法和手段上有所創新。本書既有翔實的理論闡述，又有系列的公式推導，嚴謹可信，具有較高的理論研究價值；同時，本書提出的一些新型模型和理論框架具有較高的應用價值。

·9.4萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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Pandas數據分析快速上手500招（微課視頻版）

本書采用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期范圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重采樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書適于作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對于初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

·10.9萬字

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Spark大數據實時計算：基于Scala開發實戰

本書從大數據實時計算框架Spark的編程語言Scala入手，第1～4章重點介紹函數式編程語言Scala的基礎語法、面向對象編程以及函數式編程等，再通過編程訓練案例介紹Scala這門語言的實際開發應用，為讀者后面學習Spark框架打下牢固的編程基礎。第5～10章重點介紹Spark的安裝部署、SparkCore編程、SparkSQL結構化數據處理以及SparkStreaming實時數據處理等，對它們進行詳細的剖析和解讀。最后，在第11章中通過網站運營指標統計和IP經緯度熱力圖分析兩個實戰開發項目，讓讀者充分掌握Spark大數據實時計算框架技術的應用與實操方法。本書適合所有對大數據技術感興趣的讀者。

·8.2萬字

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零距離接觸云計算

《零距離接觸云計算》通過生動有趣的漫畫和深入淺出的文字，形象、生動地向讀者介紹了云計算的興起、云計算的關鍵技術、云計算巨頭之爭、云計算帶給我們的影響和改變、云計算的安全、云計算離不開大數據等內容。本書圖文并茂，用趣味漫畫詮釋科普知識，傳達全新的科學學習理念，激發讀者的好奇心和想象力，養成科學的思維方法，適合所有對新科技感興趣的讀者閱讀。

·2.5萬字

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數據自助服務實踐指南：數據開放與洞察提效

本書主要介紹數據洞察及其四個階段，第1部分為自助服務數據發現，包括元數據目錄服務、搜索服務、特征存儲服務、數據遷移服務、點擊流跟蹤服務。第二部分為自助服務數據準備包括數據湖管理服務、數據整理服務、數據權限治理服務。第三部分為自助服務數據構建，包括、數據虛擬化服務、模型訓練服務、持續集成服務、A/B測試服務。第四部分為自助服務數據實施，包括查詢優化服務、管道編排服務、模型部署服務、質量監控服務、成本管理服務。通過學習本書，數據工程師、數據科學家和團隊經理將學習如何構建一個自助數據科學平臺，幫助你的組織中的任何人從數據中提取見解。

·12.7萬字

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元宇宙基石：Web3.0與分布式存儲

Web3.0深刻地變革了數據存儲的方式，使個人數據和隱私得到了充分的保障，是實現元宇宙的重要保障。本書深入淺出地介紹了Web3.0和分布式存儲技術，深入探討了數據存儲、區塊鏈最新技術發展與產業應用，以及分布式計算等內容，帶來關于Web3.0應用與發展的新思路。

·7.9萬字

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Power BI商業數據分析完全自學教程

本書共5篇，分為14章介紹了PowerBI的基本操作、數據導入、數據整理、數據建模、數據可視化分析、數據發布等相關技能。第1篇為基礎入門篇（第1-3章），主要針對初學者，從零開始，系統且全面地講解了PowerBI的入門知識點、基本操作及數據的輸入和連接操作。第2篇為數據處理篇（第4-6章），介紹了PowerBI數據的整理操作、表格中行/列數據的管理，以及PowerBI數據的高級處理、M函數的使用等。第3篇為數據分析篇（第7-9章），介紹了PowerBI數據的建模操作及DAX語言的入門和進階操作等。第4篇為數據可視化篇（第10-12章），介紹了PowerBI數據的可視化呈現過程及如何對報表數據進行分析和發布等。第5篇為案例實戰篇（第13-14章），通過兩個綜合應用案例，講解了如何將PowerBI靈活地應用于實際工作中。

·0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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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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深入淺出 Hyperscan：高性能正則表達式算法原理與設計

本書系統、全面、循序漸進地介紹Hyperscan技術。全書共8章，主要介紹正則表達式、經典匹配算法和正則表達式匹配所依賴的自動機原理、正則表達式匹配庫等，并重點介紹Hyperscan的功能特性、設計原理和性能調優技巧，以及匹配引擎的核心算法和SIMD加速技術的運用，還展示了Hyperscan多樣化的應用場景。

·12.8萬字

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算法通關之路

這是一本圖文并茂的力扣（LeetCode）題解書，旨在讓廣大讀者理解數據結構和算法的必備知識，掌握解決各類經典題目的基本技能，陪伴讀者攻克算法題目的難關。本書通過算法題解的形式講解了基本數據結構和基礎數學知識，包括貪心、遞歸、回溯和動態規劃等算法思想，深度優先和廣度優先、雙指針、滑動窗口、位運算等解題技巧，以及通用解題“套路”和解題模板等內容，引導讀者了解并掌握解決算法題目的方式、方法，旨在循序漸進地提高讀者應對算法題目的能力。

·14萬字

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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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XNA 4.0 Game Development by Example Beginner's Guide（Visual Basic Edition）

Thisbookisastep-by-steptutorialthatincludescompletesourcecodeforallofthegamescovered.Itadoptsanengagingstyletoteachallthegamedevelopmentconcepts.Eachblockofcodeisexplained,andgamedevelopmentconceptsarediagrammedandcoveredindetail.Eachgamebeginswithaconceptdescriptionandconcludeswithsuggestionsforexpandingonthefinishedgame.IfyouareanaspiringgamedeveloperwhowantstotakeashotatcreatinggamesfortheMicrosoftWindowsplatformwiththeXNAFramework,thenthisbookisforyou.Usingthisbook,youcangetstartedwithcreatinggameswithoutanygamedevelopmentexperience.AbasicknowledgeofVisualBasicwouldbeneededtokickstartyourgamedevelopment.

·9.8萬字

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XNA 4 3D Game Development by Example：Beginner's Guide

Thisbookisastep-by-steptutorialthatincludescompletesourcecodeforallofthegamescovered.Itadoptsanengagingstyletoteachallthegamedevelopmentconcepts.Eachblockofcodeisexplained,andgamedevelopmentconceptsarediagrammedandcoveredindetail.Eachgamebeginswithaconceptdescriptionandconcludeswithsuggestionsforexpandingonthefinishedgame.Thisbookisintendedforreaderswhowanttocreate3DgamesusingtheXNAFramework.BasicknowledgeoftheC#programminglanguageand2DXNAconceptsarehelpful,butnotrequired.