飞鸟派对在哪个平台游戏

本書是深入研究互聯網思維的經典之作，從互聯網思維的定義到互聯網思維應用的具體案例表現。作者深入淺出、條分縷析，全面闡述互聯網思維的內核與精神，逐一點評當前關于互聯網思維的各種觀點。本書從最初級的互聯網思維應用到高端的粉絲經濟，平臺建設，自媒體營銷的方法都有詳細講解介紹。讓讀者了解什么是互聯網思維的同時還能學會把互聯網思維運用到自己的工作學習已經生活中。

·11.1萬字

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SQL必知必會（第5版）

SQL是使用最為廣泛的數據庫語言，幾乎所有重要的DBMS都支持SQL。本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的基本概念和語法，涉及數據的排序、過濾和分組，以及表、視圖、聯結、子查詢、游標、存儲過程和觸發器等內容，實例豐富，便于查閱。與其他同類圖書不同，本書沒有過多闡述數據庫基礎理論，而是專門針對一線軟件開發人員，直接從SQLSELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。新版對書中的案例進行了全面的更新，并增加了章后挑戰題，便于讀者鞏固所學知識。

·7.4萬字

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達夢數據庫應用基礎（第二版）

本書以達夢數據庫管理系統（DM8）為平臺，全面、系統地介紹了達夢數據庫常用操作和應用方法，包括達夢數據庫安裝與卸載、常用對象管理、數據查詢、數據操作、高級對象管理、安全管理、備份還原、作業管理等。本書突出對操作實踐的指導，為了使讀者更容易理解書中所介紹的內容，列舉了大量詳細的例子，既介紹了SQL命令方式的管理方法，又介紹了可視化圖形界面的管理方法，便于讀者進行操作練習，使讀者輕松入門、快速提高，并能在較短時間內基本掌握達夢數據庫管理系統及其應用技術。本書內容全面、舉例豐富、操作性強、語言通俗、格式規范，可作為相關專業本科生的教材，也可作為如大專、高職學生，以及廣大數據庫應用開發人員的參考用書。

·9.7萬字

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數據結構與算法圖解

本書是數據結構與算法的入門指南，不局限于某種特定語言，略過復雜的數學公式，用通俗易懂的方式針對編程初學者介紹數據結構與算法的基本概念，培養讀者編程邏輯。主要內容包括：為什么要了解數據結構與算法，大O表示法及其代碼優化利用，棧、隊列等的合理使用，等等。

·6.3萬字

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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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業務數智化：從數字化到數智化的體系化解決方案

本書不僅是一本業務數智化體系的科普書，還是作者多年在真實業務場景下進行數智化實踐的經驗總結。本書系統總結了一套完整的數智化解決方案——3M數智化體系。全書共包括11章，第1～3章主要對數字化和數智化進行介紹；第4～8章圍繞3M數智化體系展開，詳細說明了業務數智化的適用范圍和準備工作、整體構思、思想、落地方法和落地產品；第9～11章介紹了內容行業、O2O行業、生產制造業的數智化實踐，以案例形式進行實戰演練。本書適合正在實踐數智化項目的領導者，需要了解和實踐數字化/數智化轉型的基層管理者和各類技術人員、產品人員、運營人員，高校的教師、科研人員和學生，以及其他想培養數據思維、數智思維、商業化思維的讀者。

·18.5萬字

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指標體系與指標平臺：方法與實踐

這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作，詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品，融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗，得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地，本書主要講解了以下五個方面的內容：（1）從指標驅動的數字化經營新模式開始，介紹指標管理對企業經營的重要意義。（2）指標體系的設計方法論，帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。（3）指標管理平臺的產品設計與技術架構，介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。（4）深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業，從不同行業的特點出發，介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖，結合行業的最佳實踐，為想要進行數據智能決策的企業提供參考。（5）探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用，探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

·16.2萬字

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活用數據：驅動業務的數據分析實戰

本書分為數據思維和案例解析兩個部分，對“怎么想”和“怎么做”兩大分析痛點問題進行剖析和解答。基于知先行后的考慮，前3章首先對“怎么想”的問題進行解答，通過明確分析問題、開啟分析思路、打開分析視角，依次回答數據思維3個核心問題：解決什么問題？分析哪些內容？分析到何種程度？結合11個思維練習的案例，引導讀者對業務需求進行思考，明確研究內容和分析方法。

·10.8萬字

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數據結構與算法（C語言版）

本書將基本的算法設計技術和數據結構很好地結合起來，第1章介紹數據結構和算法在程序設計中的作用，以及數據結構和算法的基本概念；第2章以初等數論作為應用實例介紹基本的算法設計技術，使學生初步理解常用的蠻力法、分治法、減治法、貪心法、動態規劃法等算法設計技術的設計思想；第3～7章依次介紹線性表、棧和隊列、字符串和多維數組、樹和二叉樹、圖等數據結構，并從算法設計技術的角度討論數據結構的基本操作；第8章和第9章是常用數據處理技術，包括查找和排序，并從算法設計技術的角度闡述查找和排序的算法思想和設計過程。

·15萬字

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一本書講透Elasticsearch：原理、進階與工程實踐

這是一本關于Elasticsearch技術實戰的教程，全面覆蓋了ElasticStack技術體系知識，旨在幫助讀者深入了解Elasticsearch的核心技術和應用場景，同時掌握分布式搜索與分析引擎的設計思想和實現原理。

·18.7萬字

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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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達夢數據庫編程指南

本書以達夢數據庫DM8為藍本，介紹達夢數據庫的存儲過程、存儲函數、觸發器等服務器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高級語言基于達夢數據庫的應用程序設計方法。本書主要包括：DMSQL程序結構、基本語法；存儲過程、存儲函數、觸發器、包等高級對象的基本語法及應用方法；嵌入式SQL程序Pro*c組成、基本語法及應用方法；基于ODBC、JDBC、.NETDataProvider數據庫訪問接口標準的應用程序設計方法；PHP、Python、Go等高級語言訪問達夢數據庫的程序設計方法；達夢數據庫數據裝載及日志分析接口的程序設計方法。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·6.9萬字

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量化投資：交易模型開發與數據挖掘

本書是一本利用Python技術，結合人工智能、神經網絡和機器學習、遺傳算法等互聯網技術進行相應行業模型開發的技術圖書。本書第1～4章主要講解了利用Python軟件分析模型開發的入門知識，包括開發工具的使用、測試技術難點等內容；第5～7章主要講解了利用人工智能中的神經網絡技術進行技術研發，利用數據挖掘技術完善行業技術模型的數據加載與分析等內容；第8～9章主要講解了利用大數據進行技術配置和風險控制等內容；第10～11章主要講解了利用機器學習與遺傳算法進行相應模型開發等內容。全書內容專業，案例豐富翔實，是作者多年來利用開發軟件和人工智能結合進行相關領域軟件開發與探索的最佳結晶。本書不僅適合想利用Python進行軟件開發的用戶，也適合有一定經驗但想深入掌握人工智能、機器學習技術進行行業應用的用戶使用，還可以作為機構培訓的優秀教材。

·13.5萬字

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跟老男孩學Linux運維：MySQL入門與提高實踐

全書以理論結合企業案例實戰講解為主，所講內容100%皆為生產中的重點知識。書中先介紹數據庫的基礎知識，比如，MYSQL數據庫的產品路線、MYSQL版本等，然后給出安裝配置方法，并針對企業級的安裝配置進行說明。從第5章開始，著手講解MYSQL的基礎命令操作方法、備份和恢復實踐、日志、字符集、常用引擎、復制等內容，接著給出讀寫分離、高可用性方案的企業實踐，以及優化方案，幫助讀者將所學知識點運用到實際工作中，最后會針對企業面試常見問題給出解答思路。

·11.3萬字

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PostgreSQL實戰

本書由資深數據庫專業開發人員撰寫，系統介紹PostgreSQL10的豐富特性及其在生產實踐運維中的技巧，全書分為18章。基礎篇包括第1~4章，主要介紹PostgreSQL基礎知識，例如安裝與配置、客戶端工具、數據類型、SQL高級特性等，為讀者閱讀核心篇和進階篇做好準備；核心篇包括第5~9章，主要介紹PostgreSQL核心內容，例如體系結構、并行查詢、事務與并發控制、分區表等；進階篇包括第10~18章，主要介紹PostgreSQL高級內容，例如性能優化、物理復制、邏輯復制、備份與恢復、高可用、版本升級、擴展模塊、Oracle數據庫遷移PostgreSQL實戰、PostGIS等。

·17.6萬字

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圖解機器學習算法

本書基于豐富的圖示，詳細介紹了有監督學習和無監督學習的17種算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網絡、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。書中針對各算法均用Python代碼進行了實現，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從而加深對算法的理解。

·5.7萬字

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Redis 5設計與源碼分析

優質的菜品需要有技藝精湛的廚師來烹飪，本書就像以優質菜品做成的“大菜”。整本書沒有太多啰唆的語言，直接抽絲剝繭：從基本的數據結構類型，Redis內部每個操作命令的底層代碼運行邏輯和結構，一直到整個Redis持久化技術、主從技術、分布式集群技術等，都有深入源碼級別的講解，讓你領略從數據結構到整個高性能服務的全部設計之美。學以致用，讀者朋友通過領會與實踐來提升技術，成為一個高性能網絡服務開發高手，繼而深入理解緩存服務，設計自己的高性能緩存服務系統或者緩存數據庫系統，應用到自己業務中去，豈非快哉！在整本書里，我也看到了一群程序員的認真執著，把每個業務數據流程圖、關鍵代碼、數據結構圖都規劃得詳細、清晰，把自己對技術的各種理解融入書中。本書脈絡清晰，適合剛入行的后端程序員、高性能服務開發者、系統運維人員、技術架構師等閱讀。希望閱讀本書的技術同仁都能夠得到進步和提高。

·17.2萬字

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SQL面試寶典：圖解數據庫求職題

本書以SQL的基礎知識為出發點，從SQL的簡單查詢、匯總函數、分組，到多表查詢、窗口函數等SQL高級功能，逐一進行介紹與講解，基本涵蓋了學習SQL過程中需要掌握的主要內容。本書最大的特色是結合大量的面試題，讓讀者清楚地了解如何用所學的SQL知識解決工作中的實際問題。第8章提供了從不同行業、不同崗位的業務場景出發的實戰項目訓練，便于讀者在實踐中學習，鞏固SQL知識和技能，理解與掌握相關內容，并能夠將其快速應用于實際工作中。

·8萬字

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對比Excel，輕松學習Python數據分析（入職數據分析師系列）

Python雖然是一門編程語言，但是在數據分析領域實現的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，可以通過Excel數據分析去對比學習Python數據分析。本書將數據分析過程中涉及的每一個操作都對照講解，讓你從熟悉的Excel操作中去學習對應的Python實現，而不是直接學習Python代碼，大大降低了學習門檻，消除了大家對代碼的恐懼心理。這也是本書的一大特色，讓讀者可以像學Excel數據分析一樣，輕松學習Python數據分析。

·6.1萬字

會員

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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