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ReinforcementLearning(RL)isthetrendingandmostpromisingbranchofartificialintelligence.ThisLearningPathwillhelpyoumasternotonlythebasicreinforcementlearningalgorithmsbutalsotheadvanceddeepreinforcementlearningalgorithms.TheLearningPathstartswithanintroductiontoRLfollowedbyOpenAIGym,andTensorFlow.YouwillthenexplorevariousRLalgorithms,suchasMarkovDecisionProcess,MonteCarlomethods,anddynamicprogramming,includingvalueandpolicyiteration.You'llalsoworkonvariousdatasetsincludingimage,text,andvideo.Thisexample-richguidewillintroduceyoutodeepRLalgorithms,suchasDuelingDQN,DRQN,A3C,PPO,andTRPO.Youwillgainexperienceinseveraldomains,includinggaming,imageprocessing,andphysicalsimulations.You'llexploreTensorFlowandOpenAIGymtoimplementalgorithmsthatalsopredictstockprices,generatenaturallanguage,andevenbuildotherneuralnetworks.Youwillalsolearnaboutimagination-augmentedagents,learningfromhumanpreference,DQfD,HER,andmanyoftherecentadvancementsinRL.BytheendoftheLearningPath,youwillhavealltheknowledgeandexperienceneededtoimplementRLanddeepRLinyourprojects,andyouentertheworldofartificialintelligencetosolvevariousreal-lifeproblems.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:Hands-OnReinforcementLearningwithPythonbySudharsanRavichandiran.PythonReinforcementLearningProjectsbySeanSaito,YangWenzhuo,andRajalingappaaShanmugamani.

·9.2萬字

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零基礎學SQL Server 2008

SQLServer2008數據庫是微軟精心打造的企業級數據庫平臺產品，該產品重新定義了數據庫涉及的領域與規范，融入了商業智能、數據挖掘、自動化等許多企業級特性，滿足了各類規模的企業計算，符合數據庫應用的未來發展方向。

·29.4萬字

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Oracle從入門到精通（視頻實戰版）

Oracle11g是甲骨文精心打造的最新的Oracle數據庫版本，該版本數據庫凝聚了Oracle30多年的精華。本書不僅是一本Oracle11g的入門教材也是初學者快速掌握Oracle11g的捷徑。本書以Oracle11g為例，一共分為四篇，循序漸進的講述了Oracle11g的基本語法和基本操作，從數據庫的安裝開始逐步介紹與數據庫交互的語句以及管理數據庫中的文件、備份與恢復數據庫等操作。在數據庫應用篇中還結合.NET和JAVA的編程環境講解了如何連接Oracle11g數據庫。

·21.1萬字

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實現領域驅動設計

本書分別從戰略和戰術層面詳盡地討論了如何實現DDD，其中包含了大量的最佳實踐、設計準則和對一些問題的折中性討論。全書共分為14章，在DDD戰略部分，本書向我們講解了領域、限界上下文、上下文映射圖和架構等內容，戰術部分包括實體、值對象、領域服務、領域事件、聚合和資源庫等內容。一個虛構的案例研究貫穿全書，這對于實例講解DDD實現來說非常有用。

·32萬字

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數據質量實踐手冊：4步構建高質量數據體系

高質量的數據關乎企業運營、合規、決策和業績的關鍵，哈佛商業評論的一項研究發現，企業中只有3%的數據符合質量標準，絕大多數公司都在尋求切實可行的指導來提高數據質量。本書作者基于多年在數據、數據分析和人工智能方面的實踐經驗，闡述了4步構建高質量數據體系。他提出了高質量數據的四階段DARS方法（定義、評估、實現、持續）和10個數據質量最佳實踐案例，以此來提高業務中的數據質量水平，為業務提供數據價值，保證生成的數據可以有效支持高級分析和人工智能。在本書中，您將學習定義和評估數據質量的技術、標準和度量指標，了解如何確保公司的數據收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數據科學家、數據分析師、商業智能專業人士、首席技術官和數據官，以及對收集和使用高質量數據感興趣的人士。對于有志成為首席數據官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！

·11.7萬字

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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

Access 2016數據庫教程（微課版·第2版）

全書以學生成績管理數據庫案例為主線，從建立空數據庫開始，逐步講解數據庫中的表、查詢、窗體、報表、宏、模塊、VBA程序設計與數據庫編程等Access2016的主要功能；以圖書館借還書管理數據庫項目實訓為輔線，結合每章知識設計項目實訓內容，幫助讀者鞏固和加深對所學知識的理解和掌握；以商品銷售管理數據庫實戰演練為擴展訓練，幫助讀者提高應用數據庫技術分析和處理數據的操作技能。本書符合最新版《全國計算機等級考試二級Access數據庫程序設計考試大綱》的要求，可作為高等院校非計算機專業數據庫應用技術相關課程的教材，也可作為“全國計算機等級考試二級Access數據庫程序設計”科目考試的參考資料。

·13.8萬字

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深入淺出Greenplum分布式數據庫：原理、架構和代碼分析

本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數據庫基礎理論，包括經典的CAP理論、一致性算法相關的理論、并發控制相關的理論等；第2篇具體介紹Greenplum數據庫，從分布式事務、分布式計算和分布式存儲3個方面，深入代碼層級，講述分布式理論在工業上的實現；第3篇是總結和展望，介紹云原生數據庫和新技術帶給Greenplum和數據庫管理系統的機遇和挑戰。本書打破以理論介紹和架構介紹為主的思路，深入分析工業化的實現，實踐性強。本書主要面向數據庫領域的科研工作者和學者，也可作為高校計算機類專業的分布式數據庫相關課程的參考資料。

·7.1萬字

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Python數據分析入門與實戰

本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數據的世界。全書從理論到實踐、從基礎語法到科學計算庫，循序漸進地講解了Python數據分析所需要學習的技能。搭配項目實戰幫助讀者更好、更快地掌握Python數據分析知識點。此外，還全面介紹了數據分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎喜歡數據分析的入門級讀者，還可助力數據分析從業者進行技術進階。

·7.7萬字

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SQL Server 2016 數據庫教程（第4版）

本書基礎部分包含10章，第1章介紹數據庫的基本概念，第2章到第10章系統介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過9個實驗介紹SQLServe基本內容。綜合應用部分包含6個綜合實例。在進行SQLServer2016綜合實例數據庫準備過程中，濃縮了創建數據庫、表結構、表記錄操作、視圖、觸發器、完整性、存儲過程等數據庫的基本對象。

·17.6萬字

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Python金融大數據分析（第2版）

《Python金融大數據分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用于金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

·17.3萬字

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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）

本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了電商行業Flink實時數據倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、電商業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。最核心的內容是代碼中對Flink的靈活應用，為讀者展示了Flink處理數據的多種可能性。本書最后還詳細講解了項目的性能調優技巧和實戰案例，幫助讀者掌握更多的實戰經驗。本書適合具有一定編程基礎的讀者學習或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數據倉庫，全面掌握實時數據倉庫的相關技術。

·13.1萬字

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數據要素化時代的數據治理

隨著數字化的發展，數據逐漸融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等環節，為數據的擁有者或使用者帶來經濟效益，成為一種新型的生產要素，給生產方式、生活方式和社會治理方式帶來了深刻的變革。本書主要介紹數據要素化時代的數據治理。本書分為5篇。第一篇“數據治理新趨勢”介紹DataOps的發展及實踐，產業級數據治理新趨勢，數據治理的場景化、工程化和智能化，以及數據資產的安全運營。第二篇“新理論、新方法和新技術”介紹數業的邏輯及路徑、數據治理的閉環管理方法、數據資產價值的呈現、數據治理的共治共享、精益數據治理，以及數據治理的“新四化”。第三篇“新型數據基礎設施”詳細介紹來自平安人壽、阿里巴巴和鏡舟科技3家企業的數據中臺產品的創新情況。第四篇“行業數據治理與數據安全治理”首先介紹高校是如何進行數據治理的，然后介紹數據的安全運營和數據質量問題解決之道。第五篇“企業最佳實踐”分享中國石化、中電金信和中國聯通3家企業在數據要素化過程中積累的經驗。本書適合對數據管理、數據治理、數字化轉型等相關主題感興趣的讀者閱讀，尤其適合從事相關工作的讀者參考借鑒。

·12.1萬字

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Implementing DevOps with Microsoft Azure

ThisbookisforDevOpsengineers,systemadministrators,anddevelopers(.net)whowanttoimplementDevOpsfortheirorganization.YoudonotneedtohaveanyknowledgeofVSTSorAzureAppServices(AzureWebApps/AzureWebsites).

·3.5萬字

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數據庫應用系統技術

本書以數據庫應用系統實現為線索，內容除數據庫技術外，還涵蓋系統分析、設計、開發和部署方法，并引入“互聯網+”思維和熱點技術。全書以一個完整的“e學習”系統實際案例驅動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環境，幫助讀者通過實際應用理解數據庫應用系統的相關知識和開發方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術實現領域創新應用。本書提供豐富的教學資源，可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進，可作為各類高等學校數據庫技術、信息系統設計的入門教材，或者作為計算機基礎教育較高層次課程的教材，也可以作為數據庫應用系統開發實踐的技術參考書。

·14.2萬字

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短文本數據理解

短文本理解是伴隨著搜索引擎、社交網絡及聊天機器人等應用場景而興起的一個研究課題。它是近些年的一個研究熱點，且對未來人工智能的發展有重要的影響。由于短文本字詞少、歧義大、不遵守語法規則等特點，傳統自然語言處理技術如句法分析器等難以直接應用于短文本。因此，研究人員不得不另辟蹊徑來解決機器理解短文本的問題。

·6.8萬字

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金融商業算法建模：基于Python和SAS

這是一本貫穿金融業務經營全流程，以業務為驅動的金融數據挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監控、算法工程化等數據建模環節。本書的4位作者都是在金融領域有多年工作經驗的大數據專家，不僅技術功底深厚、業務經驗豐富，而且對金融行業從業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，讓本書內容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優化分析類三大主題，獨創九大模板：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、違規行為識別、預測、運籌優化、流程挖掘，詳細講解了每個模板的算法原理、評估方法、優化方法和應用案例等，內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數據科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充，包括模型評估、模型監控、算法工程化，指導讀者構建易讀、高效、健壯的數據科學工程。本書堅持理論與實踐相結合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優化理論的同時，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

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Hands-On Mathematics for Deep Learning

Mostprogrammersanddatascientistsstrugglewithmathematics,havingeitheroverlookedorforgottencoremathematicalconcepts.ThisbookusesPythonlibrariestohelpyouunderstandthemathrequiredtobuilddeeplearning(DL)models.You'llbeginbylearningaboutcoremathematicalandmoderncomputationaltechniquesusedtodesignandimplementDLalgorithms.Thisbookwillcoveressentialtopics,suchaslinearalgebra,eigenvaluesandeigenvectors,thesingularvaluedecompositionconcept,andgradientalgorithms,tohelpyouunderstandhowtotraindeepneuralnetworks.Laterchaptersfocusonimportantneuralnetworks,suchasthelinearneuralnetworkandmultilayerperceptrons,withaprimaryfocusonhelpingyoulearnhoweachmodelworks.Asyouadvance,youwilldelveintothemathusedforregularization,multi-layeredDL,forwardpropagation,optimization,andbackpropagationtechniquestounderstandwhatittakestobuildfull-fledgedDLmodels.Finally,you’llexploreCNN,recurrentneuralnetwork(RNN),andGANmodelsandtheirapplication.Bytheendofthisbook,you'llhavebuiltastrongfoundationinneuralnetworksandDLmathematicalconcepts,whichwillhelpyoutoconfidentlyresearchandbuildcustommodelsinDL.

·7.4萬字

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Data Science Projects with Python

DataScienceProjectswithPythonisdesignedtogiveyoupracticalguidanceonindustry-standarddataanalysisandmachinelearningtoolsinPython,withthehelpofrealisticdata.ThebookwillhelpyouunderstandhowyoucanusepandasandMatplotlibtocriticallyexamineadatasetwithsummarystatisticsandgraphs,andextracttheinsightsyouseektoderive.Youwillcontinuetobuildonyourknowledgeasyoulearnhowtopreparedataandfeedittomachinelearningalgorithms,suchasregularizedlogisticregressionandrandomforest,usingthescikit-learnpackage.You’lldiscoverhowtotunethealgorithmstoprovidethebestpredictionsonnewand,unseendata.Asyoudelveintolaterchapters,you’llbeabletounderstandtheworkingandoutputofthesealgorithmsandgaininsightintonotonlythepredictivecapabilitiesofthemodelsbutalsotheirreasonsformakingthesepredictions.Bytheendofthisbook,youwillhavetheskillsyouneedtoconfidentlyusevariousmachinelearningalgorithmstoperformdetaileddataanalysisandextractmeaningfulinsightsfromunstructureddata.

·8.5萬字

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機器視覺原理與案例詳解

本書結合智能制造的發展方向，將機器視覺的理論知識與生產實際相結合，通過典型案例詳細講解機器視覺的基礎原理及其實現過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構成、硬件選型、圖像處理技術、缺陷檢測技術、模式識別技術、尺寸測量技術、目標定位技術、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎及實戰、機器視覺軟件In-Sight基礎及實戰。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學者學習或參考，還可作為高等院校相關專業、企業相應崗位的培訓教材。

·8.8萬字

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Python Reinforcement Learning