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本書配合《計算機組成原理與接口技術——基于MIPS架構》一書而編寫，特點是以實驗為主，在簡要介紹基本原理的基礎上，詳細地闡述了各個實驗設計、實現等具體過程。本書實驗內容分為三部分：MIPS匯編程序設計、基于FPGA的原型計算機系統設計以及基于IP核的嵌入式計算機系統設計。本書介紹了MIPS模擬器QtSpim、Mars，XilinxFPGA開發套件Vivado、SDK等開發工具的使用，并通過一個個具體實驗案例，幫助讀者在掌握基本原理的基礎上，動手實踐計算機軟硬件接口技術。同時，本書還在各類實驗案例基礎上設置了不同難易程度的實驗任務及思考題，可以滿足不同層次的學習需求。

·12萬字

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數據中臺實戰：手把手教你搭建數據中臺

自從2015年阿里巴巴提出中臺的概念后，數據中臺的概念就火遍了整個互聯網圈。數據中臺是實現企業數據智能的重要手段，但是數據中臺是什么、為什么要搭建數據中臺、數據中臺究竟應該怎么搭建，這些問題的答案卻很少有人知道。本書從“數據采集”“數據存儲”“數據打通”“數據應用”的角度，基于作者多年搭建數據中臺的實戰經驗，毫無保留地為大家解析從0到1搭建數據中臺的全過程。每個章節都有大量的實戰案例，希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。本書的讀者范圍很廣，無論你是想要進行數據化轉型的公司高層、一線的產品經理、運營/設計/開發人員，還是對數據領域感興趣的學生或從業人員，都可以從中學到想要的內容。

·9.9萬字

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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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Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

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大數據分析：數據倉庫項目實戰

本書按照需求規劃、需求實現、需求可視化的流程進行編排，遵循項目開發的實際流程，全面介紹了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過程、需求實現的具體思路、部分問題的解決方案等，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，包括大數據概論、數據倉庫概論、電商業務概述、數據倉庫理論準備、數據倉庫建模等。本書從邏輯上可以分為三部分：第一部分是大數據與數據倉庫概論及項目需求描述，主要介紹了數據倉庫的概念、應用場景和搭建需求；第二部分是項目部署的環境準備，介紹了如何從零開始搭建一個完整的數據倉庫環境；第三部分是需求模塊實現，針對不同需求分模塊進行實現，是本書的重點部分。本書適合具有一定的編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫的相關技術。

·7.4萬字

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數據分析師手記：數據分析72個核心問題精解

《數據分析師手記：數據分析72個核心問題精解》從底層認知、思維方法、工具技術、項目落地及展望出發，使用問答的形式對數據分析中的72個核心知識點進行講解，構建了數據分析的知識框架，帶領讀者認識數據分析背后的奧妙。讀者可以用本書作為學習地圖，針對具體的方法、技術進行延伸學習。

·16.8萬字

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Spark快速大數據分析（第2版）

本書的主角是在大數據時代應運而生的數據處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結構化數據API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構建可靠的數據湖，并用MLlib庫實現機器學習流水線。隨著Spark從2.x版本升級到3.0版本，本書第2版做了全面的更新，以體現Spark生態系統在機器學習、流處理技術等方面的發展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

·14.7萬字

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算法詳解（卷2）：圖算法和數據結構

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數據結構。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應用、最短路徑以及數據結構。附錄簡單回顧了漸進性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習題，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了方便。本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業的高校教師和學生，想要培養和訓練算法思維和計算思維的IT專業人士，以及正在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。

·9.2萬字

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大數據數學基礎（Python語言描述）

本書全面地講解了在科學領域廣泛運用的微積分、概率論與數理統計、線性代數、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Python的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括極限、導數、微分、不定積分與定積分等；第3章介紹了概率論與數理統計的基礎知識，包括數據分布特征、概率與概率分布、參數估計、假設檢驗等；第4章介紹了線性代數的基礎知識，包括行列式、矩陣的運算和特征分解、奇異值分解；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值法、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、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書示例大都結合Python進行求解分析，且每章都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·9萬字

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Access 2010數據庫技術及應用實訓教程

本書基于Access2010數據庫程序設計課程的知識點進行編寫，同時，本書的知識點內容與全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）基本同步。本書主要內容有創建和設計表、創建和設計查詢、創建和設計窗體、創建和設計報表、設計和創建宏、模塊與VBA等。本書凝聚了編寫人員的教學經驗和心得，編者系多年參與一線教學的教師，具有豐富的教學和培訓經驗。本書適合各類高等院校各專業使用，也適合作為全國計算機等級考試二級（Access數據庫程序設計）的備考用書。

·10萬字

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數據分析實踐：專業知識和職場技巧

《數據分析實踐：專業知識和職場技巧》從初學者的角度出發，講解了進階為高級數據分析師所需的知識和技能，其中既包括數據分析崗位的介紹、發展現狀及未來趨勢，也包括實際工作中各環節的方法策略、實戰案例，還包括職場中的困惑解答及面試指導。閱讀本書，并基于本書進一步拓展所需要的知識能，可以幫助讀者形成一套成系統、可實戰的數據分析方法論。

·19.6萬字

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數字化轉型方法論：落地路徑與數據中臺

本書的寫作目的是讓企業管理者以及行長、校長等組織領導更清楚如何進行數字化轉型、如何分工/協同、如何保障轉型成功落地、如何低成本/低風險地轉型，從而讓中國企業在數字化轉型上少走彎路，讓研發人員、業務人員和廣大數據從業者及數據技術愛好者了解數字化轉型及數據中臺的落地路徑與實施方法，知道如何配合高層執行轉型方案。本書采用理論與實踐相結合的方法，介紹企業如何從戰略、人才、技術三個角度實現數字化轉型，為讀者提供數字化轉型落地方法和實施指導，適合企業高層和中層團隊多個角色一起學習，上下同欲，威力強大！本書內容分為8個部分，層層剖析數字化轉型之路，并為讀者詳細解讀數字化轉型的實施路徑。

·15.7萬字

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數據庫系統管理應用

本書是計算機應用職業技術培訓教程之一，根據最新的職業教育課程開發方法開發而成，體現了以“職業導向，就業優先”的課程理念，根據職業崗位的工作功能和工作過程組織編寫。全書在編排上由簡及繁、由淺入深、循序漸進，力求通俗易懂、簡單實用。本書在內容的組織形式上，結合使用廣泛的SQLServer2000數據管理系統，按照數據庫管理員職業技能的要求，全面介紹了數據庫管理的各項基本功能，同時結合實例介紹了數據庫管理員需要掌握的基礎理論知識。

·14萬字

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數據分析師養成寶典

在數據為主導的今天，對于一種已經成型的模型，“怎么用”通常不是問題，用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了，問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了，然后呢”。《數據分析師養成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數據分析師養成寶典》共27章，分為業務理解篇（第1~4章）、指標設計篇（第5~7章）、數據建模篇（第8~16章）、價值展現篇（第17~19章）和實戰進階篇（第20~27章）。業務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀，理解數據，熟悉業務；指標設計篇學習把數據轉換為專家數據的一些技巧；數據建模篇以R語言為計算平臺實施數據分析全過程；價值展現篇主要討論如何撰寫有價值的數據分析報告；實戰進階篇通過對8個經典案例的分析，使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中，把數據變成價值。本書可供數據科學相關技術人員閱讀，也可作為高等院校數據科學相關專業的教材或培訓教材，以及數據分析愛好者的參考讀物。

·14.1萬字

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MATLAB基礎及其應用教程

《MATLAB基礎及其應用教程》基于MATLAB7.1版，詳細介紹了MATLAB的基礎知識、數值計算、符號運算、圖形處理、程序設計、SIMULINK仿真等內容，為配合教學，各章編寫了教學提示、教學要求和爿題，書后附有上機實驗指導。

·12.4萬字

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Doris實時數倉實戰

這是一本從基本操作、架構設計、進階使用、運維管理、拓展應用、項目實戰等多個維度全面講解Doris的著作，是資深數據倉庫專家兼Doris開源項目貢獻者實戰經驗的總結，得到了ApacheDorisPMC主席、SelectDB創始人兼CEO以及多位ApacheDorisPMC的強烈推薦。通過本書，讀者不僅能零基礎快速掌握Doris的原理和使用，還能獲得搭建離線/在線實時數倉的項目實戰經驗。全書內容從邏輯上分為四個部分：基礎篇（第1-4章）：首先介紹了Doris的功能特點、架構設計、應用場景，然后講解了Doris的編譯、安裝、部署、建表等基本操作，以及Doris的數據對象和數據模型。進階篇（第5-7章）：從執行原理、用法詳解、應用舉例3個維度詳細講解了Doris的數據導入、數據查詢和查詢優化，層層遞進。拓展篇（第8-10章）：結合目前流行的Flink框架和各種常用外部表講解了Doris的拓展應用，還講解了Doris的集群管理。實戰篇（第11-14章）：首先從具體應用的角度介紹了離線數據倉庫和實時數據倉庫搭建的痛點和難點，然后用2個綜合項目講解了如何結合Doris實現離線數據倉庫和實時數據倉庫。

·13萬字

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IPFS原理與實踐

本書由國內IPFS社區公認最權威的領袖撰寫，從技術、原理與實戰3個維度講解了IPFS。全書一共分為3個部分：第一部分：準備篇（第1章）從宏觀角度簡單介紹了IPFS的概念、價值以及與區塊鏈的關系；第二部分：原理篇（第2~5章）分別深入講解了IPFS的工作原理、底層基礎、協議棧和架構。第三部分：實戰篇（第6~8章）——應用IPFS講解了IPFS應用開發的技術、方法，并配合有個綜合性的案例。第四部分：擴展篇（第9章）前瞻性地講解了IPFS與其他領域的知識的一些擴展。

·9.9萬字

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淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰（第2版）

本書主要針對電商從業者（運營和店長）和數據分析入門者，以電商業務實戰為主線，介紹數據分析相關的知識。本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。本書的下半部分以實戰為主，主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。

·5.9萬字

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數據中心數字孿生應用實踐

本書以數字孿生在數據中心的應用為主題，從采用的方案、遇到的問題、解決的方法及對未來的思考等全面介紹技術實踐的細節。本書共分為5章：第1章介紹數字孿生相關的知識和應用場景；第2章主要闡述數字孿生在數據中心的應用和數據中心的行業知識；第3～5章篇幅較多，主要介紹數字孿生使用的技術，并配套完整的項目代碼，其中第3章介紹數據分析算法相關的技術知識，第4、5章闡述3D可視化框架ThreeJS相關的知識。本書適合對數字孿生有興趣的技術團隊、開發和研究人員閱讀。

·6萬字

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深入理解Flink：實時大數據處理實踐

本書介紹了實時數據處理引擎Flink，講解了流處理API、批處理API、機器學習引擎FlinkML、關系型API、復雜事件處理，以及指標度量與部署模式，分析了流式數據處理理論中時間、窗口、水印、觸發器、遲到生存期之間的關聯和關系，深入分析了多項式曲線擬合、分類算法、推薦算法的理論和FlinkML實現。

·6.6萬字

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計算機組成原理與接口技術：基于MIPS架構實驗教程（第2版）