有什么办法干扰捕鱼机程序

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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突出重圍：Transact-SQL管理與開發實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數據庫管理和開發經驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數據庫管理，也可以用于數據庫系統開發。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

·14.7萬字

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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

·7.4萬字

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Python數據分析與挖掘實戰（第3版）

本書是Python數據分析與挖掘領域的公認的事實標準，前兩版銷售超過15萬冊，被國內100余所院校采用為教材，同時也被廣大數據科學工作者奉為經典。本書以真實項目案例為驅動，以真實的行業應用為依托，幫助讀者快速掌握數據分析與挖掘的相關技術、流程與方法。本書精選了7個經典實戰案例，涵蓋了房地產、零售、互聯網等多個領域，將Python編程知識、數據分析與挖掘知識和行業知識融合，讓讀者在實踐中快速地掌握針對不同行業的數據挖掘方法。本書不僅適合零基礎的讀者自學，還適合作為相關專業的教材。

·14萬字

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實戰大數據：分布式大數據分析處理系統開發與應用

實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，從大數據技術基礎概念出發，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，以及大數據集群的搭建，并在此基礎上講解了多種不同技術構成的離線/實時數據分析系統實戰項目。全書共10章，包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、分布式大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基于LayUI的集群管理系統、基于HBase的大數據離線分析系統、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統。實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，適合從事大數據系統搭建與運維、大數據分析等崗位的技術人員閱讀，也適合高等院校大數據相關專業的學生使用。

·7.2萬字

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計算機視覺特征檢測及應用

本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經濟生活領域的應用和發展。本書內容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區域檢測方法，第7~9章介紹規則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。

·10.6萬字

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劍指大數據：Flink學習精要（Scala版）

本書基于流行穩定版Flink1.13進行講解，從Flink數據處理思想開始講起，帶領讀者深入理解Flink的基本架構，進而由淺入深結合具體案例進行講解，詳細剖析了Flink中DataStreamAPI的使用，并對Flink中的時間語義、狀態、容錯機制等重要概念進行了詳盡的闡釋。同時，本書還對實際開發常用的FlinkSQL、CEP等高層級API進行了細致講解，以電商網站中的實際應用為場景，提供了大量的代碼實現。本書分為12章：第1～5章，帶領讀者初步認識Flink并編寫基本的Flink程序。第6～10章，深入探討了Flink內部的高級應用。第11～12章，講解了Flink提供的擴展功能。

·19.9萬字

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數據科學實戰指南

在越來越多的企業開始利用數據科學來驅動業務，本書將依托TalkingData公司在大數據領域的多年實際經驗，從數據、人才、工具三個維度幫助企業數據團隊完成端到端的數據科學項目部署。本書的內容包括數據科學項目的基礎概念、準備工作、團隊人才及端到端的實戰案例等，適合正面臨數字化轉型的企業決策者、數據團隊負責人，以及從事數據科學工作的數據工程師、數據科學家、數據工程師等閱讀。

·5.8萬字

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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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云計算虛擬化技術與應用

全書共11章，分為理論篇、技術篇和實戰篇三個部分。本書將虛擬化技術與應用融為一體，較為系統地介紹了虛擬化技術發展史、虛擬化技術的分類、虛擬化架構特性、主流虛擬化技術、服務器虛擬化應用、桌面虛擬化應用、網絡虛擬化應用、虛擬化架構軟/硬件方案等內容，基本涵蓋了目前主流的虛擬化技術及其應用。

·8.6萬字

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可視化分析與SAS實現

本書比較全面地介紹了可視化分析的基本概念、技術組成和產品的架構。通過本書的學習，讀者除了可以了解可視化的知識以外，還可以學習可視化分析的基本方法。本書特別適合于那些希望通過簡潔、快速的方法就能夠進行數據管理，進行數據探索；無須寫代碼就能進行數學建模；設計各種實用報表方便決策的數據分析人員和相應的管理人員。對于進入數據分析的初級人員，本書也是一本不錯的指南。

·11萬字

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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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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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數字化轉型實踐：構建云原生大數據平臺

21世紀，互聯網行業的爆發開啟了全球數據量急劇增長的新時代，數據已經成為驅動企業數字化轉型的核心力量。整個數據行業的技術能力不斷提升，從數據庫到數據倉庫，再到開源大數據，都在經濟社會中發揮著極其重要的作用。近年來，新興數據技術與云計算相互輔助，共同發展，誕生了一系列云原生數據服務，讓企業能夠突破傳統模式的局限，專注于業務，降本增效。本書以全球前沿的云原生服務為基礎，詳細展現了如何將數據存儲、數據引入、批量數據處理、實時數據處理、數據倉庫、數據可視化和機器學習等核心要素綜合起來，逐步構建一個高效的大數據服務平臺。

·9.5萬字

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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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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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大數據定義智能運維

無數據，不AI。而沒有統一完整的基礎數據資源平臺管理，AIOps也無從談起。基礎運維數據資源平臺是AIOps的數據基石，也是未來支撐企業數據戰略的兩大數據平臺之一。構建數據平臺需要數據治理工作的保駕護航。然而在運維數據治理領域開展數據治理工作尚屬空白，缺乏理論體系支撐和值得借鑒的成功經驗。本書在分析運維數據治理與傳統數據治理的差異化特點基礎上，對于數據治理的DAMA理論體系在運維數據管理領域實現了在廣義元數據管理、廣義數據標準、廣義數據模型等理論突破，創造性的提出運維數據模型建設，為運維數據治理構建了體系化理論并提供了具有方法論支撐的完整藍圖。同時，就運維數據平臺建設本書也分享了基于數據模型實體庫的概要設計，以數據湖為基礎，包含運維數據中臺建設的架構規劃。本書還在工業運維領域略作延展，分析工業運維數據模型的差異化特點，就包括數字孿生、時空數據等關鍵工業技術為核心的物理融合技術做了介紹，提出了開展智能工業運維的必要內容。

·7.8萬字

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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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達夢數據庫集群

本書以達夢數據庫管理系統DM8為藍本，在介紹數據庫集群技術現狀及實現原理的基礎上，分別介紹達夢數據庫守護、讀寫分離、大規模并行處理（DMMPP）和數據共享（DMDSC）等數據庫集群構建方法和實施步驟。全書包括5章，主要內容包括數據庫集群技術、達夢數據庫數據守護集群、達夢數據庫讀寫分離集群、達夢數據庫大規模并行處理集群和達夢數據庫數據共享集群。本書內容實用、操作性強，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。

·11.4萬字

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零基礎學MySQL數據庫管理

本書是一本全面介紹數據庫管理的書籍。基礎介紹篇介紹了數據庫、SQL、MySQL以及數據類型等概念，并介紹了MySQL的安裝和查詢;實踐入門篇詳細介紹了數據庫的創建、查詢、插入、修改和刪除等語句的使用方法;中高級篇深入介紹了MySQL關鍵字、運算操作、日期函數、視圖、操作符等，同時介紹了如何對數據庫文件進行備份和恢復;應用實戰篇以核酸數據庫系統為例，介紹業務流程、系統流程、分布式系統、Redis、核酸數據庫系統的設計與實現、搜索引擎，以及使用PHP程序調用數據庫等內容。本書內容新穎、圖文并茂、實例豐富、通俗易懂，可供互聯網開發人員、數據庫運營人員以及培訓機構等相關人員閱讀，亦可作為初學者的入門教材。

·3.5萬字

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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）