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Access數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)從入門到精通
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本書(shū)系統(tǒng)詳細(xì)地介紹了使用Access開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的知識(shí)、技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用。全書(shū)包括13章,每一章都是一個(gè)獨(dú)立的主題,以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)流程來(lái)組織各章內(nèi)容和排列順序,有助于梳理讀者的Access知識(shí)體系和數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)流程。本書(shū)內(nèi)容包括Access數(shù)據(jù)庫(kù)術(shù)語(yǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象及其視圖、Access界面環(huán)境的使用與定制、數(shù)據(jù)庫(kù)的整體設(shè)計(jì)流程、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)和表、設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)、設(shè)置表的主鍵和索引、創(chuàng)建表之間的關(guān)系、在數(shù)據(jù)表視圖中操作數(shù)據(jù)、使用查詢操作數(shù)據(jù)、使用窗體顯示和編輯數(shù)據(jù)、使用報(bào)表呈現(xiàn)與打印數(shù)據(jù)、使用表達(dá)式和SQL語(yǔ)句、使用宏讓操作自動(dòng)化、管理和維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)等內(nèi)容,最后一章介紹了開(kāi)發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中涉及的Access知識(shí)和技術(shù),本書(shū)提供了70個(gè)案例,可以在學(xué)習(xí)過(guò)程中多加練習(xí),不斷積累實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),快速提高自己的Access技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)水平。為了降低學(xué)習(xí)難度,本書(shū)附贈(zèng)所有案例和重點(diǎn)內(nèi)容的多媒體視頻教程,還提供了所有案例的源文件,便于讀者上機(jī)練習(xí)。本書(shū)適合所有從事或希望學(xué)習(xí)Access技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的用戶閱讀。

尚品科技 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·14萬(wàn)字

Pandas數(shù)據(jù)分析快速上手500招(微課視頻版)
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本書(shū)采用“問(wèn)題描述+解決方案”模式,通過(guò)500個(gè)案例介紹了使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的技術(shù)亮點(diǎn)。全書(shū)共分為8章,主要案例包括:讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數(shù)據(jù);根據(jù)行標(biāo)簽、列名和行列數(shù)字索引篩選和修改數(shù)據(jù),使用各種函數(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)大小、日期范圍、正則表達(dá)式、lambda表達(dá)式、文本類型等多種條件篩選數(shù)據(jù);統(tǒng)計(jì)NaN(缺失值)的數(shù)量、占比,根據(jù)規(guī)則填充和刪除NaN;在DataFrame中增、刪、查、改行列數(shù)據(jù),計(jì)算各種行差、列差、極差以及直接對(duì)兩個(gè)DataFrame進(jìn)行加、減、乘、除運(yùn)算和比較差異;將寬表和長(zhǎng)表相互轉(zhuǎn)換,創(chuàng)建交叉表和各種透視表;對(duì)數(shù)據(jù)分組結(jié)果進(jìn)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(shù)據(jù)導(dǎo)出為Excel文件。本書(shū)還附贈(zèng)36個(gè)數(shù)據(jù)可視化案例,如根據(jù)指定的條件設(shè)置行列數(shù)據(jù)的顏色和樣式,根據(jù)行列數(shù)據(jù)繪制條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。本書(shū)適于作為數(shù)據(jù)分析師、物流分析師、金融分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員、人工智能開(kāi)發(fā)人員、市場(chǎng)營(yíng)銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業(yè)人員的案頭參考書(shū),無(wú)論對(duì)于初學(xué)者還是專業(yè)人士,本書(shū)都極具參考和收藏價(jià)值。

羅帥 羅斌編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·10.9萬(wàn)字

推薦系統(tǒng)全鏈路設(shè)計(jì):原理解讀與業(yè)務(wù)實(shí)踐
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這是一本指導(dǎo)中高級(jí)從業(yè)者高質(zhì)量落地現(xiàn)代推薦系統(tǒng),圍繞現(xiàn)代推薦系統(tǒng)核心技術(shù)展開(kāi)深度解讀的專業(yè)工具書(shū),又是一套完整的推薦系統(tǒng)高質(zhì)量落地解決方案。本書(shū)基于推薦算法工程師實(shí)際工作場(chǎng)景規(guī)劃內(nèi)容,融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的經(jīng)驗(yàn),是一本方法和實(shí)踐兼具的好書(shū)。本書(shū)不針對(duì)零基礎(chǔ)從業(yè)者,而是以幫助初級(jí)算法工程師向中高級(jí)進(jìn)階為目標(biāo)。書(shū)中從底層剖析推薦系統(tǒng)在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中可能出現(xiàn)的各種問(wèn)題,直指問(wèn)題的本質(zhì),并按照推薦系統(tǒng)工作流程逐一破解。本書(shū)共包括11章:第1章主要介紹推薦系統(tǒng)在各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的落地情況,包括構(gòu)建推薦系統(tǒng)可能面臨的問(wèn)題,以及電商、視頻、電子書(shū)、廣告系統(tǒng)、信息流、拉活促銷等相關(guān)推薦系統(tǒng)落地指導(dǎo)。第2章介紹現(xiàn)代推薦系統(tǒng)的整體架構(gòu),以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統(tǒng)。第3章對(duì)推薦系統(tǒng)所需要的數(shù)據(jù)和特征處理進(jìn)行深度剖析,包括數(shù)據(jù)的收集、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化清洗、連續(xù)特征處理和離散特征處理等重點(diǎn)內(nèi)容。第4章對(duì)推薦系統(tǒng)的在線指標(biāo)和離線指標(biāo),以及AB實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)進(jìn)行深度講解。第5章和第6章,主要對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和調(diào)參進(jìn)行詳細(xì)解讀。這是本書(shū)的重點(diǎn),也是很多推薦算法工程師的痛點(diǎn)。這部分包括XGBoost的重要參數(shù)調(diào)優(yōu)、集成學(xué)習(xí)最DA化推薦效果利用、DNN網(wǎng)絡(luò)深度和寬度的影響、激活函數(shù)的選擇、優(yōu)化器選擇、損失函數(shù)、過(guò)/欠擬合等內(nèi)容。第7~9章分別對(duì)召回層、精排層、粗排層進(jìn)行詳細(xì)解讀,包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設(shè)計(jì)方案,以及模型可解釋性、近離線計(jì)算等重點(diǎn)內(nèi)容。第10章主要介紹精排模型的分析方法,重排模型(PRM、生成式重排模型)和混排(混排的原理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在混排的應(yīng)用)的原理。第11章主要介紹冷啟動(dòng)鏈路的設(shè)計(jì),主要包括新用戶如何冷啟動(dòng)、新物料如何冷啟動(dòng)和冷啟動(dòng)涉及的流量分配算法。這是本書(shū)的特色內(nèi)容。

唐楠烊 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·13.8萬(wàn)字

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