不朽情缘积分将是怎么用的

《工業大數據分析算法實踐》以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的算法與實現機制，使具有工科背景讀者建立起數據思維，靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模，并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業大數據分析工程思維和軟件棧，工業數據的數據探索，預處理方法和常用機器學習算法，故障診斷、質量優化、流程優化的分析算法，專家規則驅動方法，以及工業數據分析工程等內容。《工業大數據分析算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分（第1章）是數據分析概覽，目的是建立起數據分析算法的概念框架，并給出學習路線。第2~5章是第二部分，側重在通用數據分析算法，包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優化等其他算法。第三部分包括第6~8章，討論了工業分析的算法思路，覆蓋了生產質量分析（PQM）、生產效率優化（PEM）等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業專家知識沉淀方法，第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業大數據分析算法實踐》適合工業大數據分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業數據分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

·21.7萬字

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商業銀行數據庫管理實踐

《商業銀行數據庫管理實踐》共12章，第1～3章講解在金融科技大潮下，商業銀行數據庫架構轉型的新思路，隨后闡述集中式到分布式數據庫實踐，以及從小型機遷移到x86平臺的實踐；第4～6章講述商業銀行Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫新系統上線以及數據庫版本升級等重要內容；第7～9章講述Db2、MySQL、GoldenDB等數據庫故障診斷理論及實戰案例；第10、11章分別講述Db2和MySQL數據庫的性能優化；第12章主要講述筆者對商業銀行數據庫管理方面的思考。《商業銀行數據庫管理實踐》主要面向企業（尤其是商業銀行）的數據庫架構師、數據庫管理員、應用開發人員和數據庫技術決策人員，也適合大學生學習數據庫使用。

·28.7萬字

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循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復

蓋國強的這本《循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復》從基礎知識入手，詳細討論了Oracle數據庫的創建、從OEM到GridControl、Oracle的字符集、用戶的創建與管理、表空間和數據文件、自動存儲管理(ASM)、臨時表空間和臨時文件、備份與恢復、備份方案與特例恢復、Oracle的閃回特性、Oracle的數據加載與卸載、從Statspack到ADDM、故障診斷及分析方法等熱點問題，并通過大量取自實際工作現場的實例，力圖將Oracle知識全面、系統、深入地展現給讀者。《循序漸進Oracle：數據庫管理、優化與備份恢復》在分析實例的過程中，兼顧深度與廣度，不僅對實際問題的現象、產生原因和相關的原理進行了深入淺出的講解，更主要的是，結合實際應用環境，提供了一系列解決問題的思路和方法，包括詳細的操作步驟，具有很強的實戰性和可操作性。本書適用于數據庫管理人員、數據庫開發人員、系統維護人員、數據庫初學者及其他數據庫從業人員，也可以作為各大中專院校相關專業的參考用書和相關培訓機構的培訓教材。

·28.4萬字

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Python數據分析與數據化運營

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行了總結，更重要的是對會員、商品、流量、內容4個主題的數據化運營進行了系統講解。

·34.8萬字

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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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數據庫技術實用教程

本書是一本實用性數據庫教材，重點突出應用性與新技術，將數據庫技術基本原理與應用結合于一體，系統性強，基本概念與原理講述清楚，同時與SQLServer2008相結合。學完本書后，學生既能掌握數據庫基本原理與方法，也能操作與開發數據庫應用系統。本書由6篇共20章組成，其中總論篇與基礎篇共4章，操作篇共4章，產品篇共6章，工程篇共4章，應用篇共2章，最后的附錄是數據庫實驗指導。本書適合作為普通高等學校計算機應用類專業及計算機應用相關專業大學本科數據庫課程的教材，也可作為數據庫應用開發人員的參考資料及相關培訓教材。

·22.1萬字

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SQL Server 2008寶典（第2版）

本書全面介紹了SQLServer2008各方面的知識，全書由6部分組成：第1部分為數據庫的基礎篇，介紹了數據庫的類型、概念、對象、SQL語言等；第2部分為SQLServer2008的準備篇，介紹了SQLServer2008的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2008的服務、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2008的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2008服務器，如何創建數據庫和數據表，以及如何對數據庫里的數據進行操作；第4部分為數據庫管理篇，介紹如何使用T-SQL程序對數據進行復雜的運算，以及如何使用視圖、存儲過程、觸發器、索引、用戶定義數據類型、用戶定義函數、全文索引、游標、事務和鎖、統計信息和同義詞等方面的知識；第5部分為SQLServer高級技術，介紹如何進行數據庫備份與恢復，如何規劃數據庫，如何保證數據庫的安全、復制與發布、自動化管理，如何使用性能工具優化數據庫、數據的導入導出、SQLServer郵件的使用、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServer與XML的應用，以及如何使用客戶端和應用程序訪問SQLServer；第6部分為SQLServer2008改進篇，介紹了SQLServer2008相對于之前版本進行了哪些方面的重大改進和優化，進一步幫助讀者了解SQLServer2008更多的獨有特性。

·39.4萬字

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Redis使用手冊

本書系統化介紹Redis命令及其應用場景，內容深入，圖文并茂，巨細靡遺，是掌握Redis的案頭必備參考書。本書主要分為三大部分，共20章。第一部分“數據結構與應用”介紹Redis最核心的九種數據結構，列舉了操作這些數據結構的眾多命令及其詳細信息，并在其中穿插介紹了多個使用Redis命令構建應用序的示例。通過這些程序示例，讀者可以進一步加深對命令的認識，并學會如何在實際中應用這些命令，從而達到學而致用的目的。第二部分“附加功能”介紹Redis在數據結構的基礎上為用戶提供的額外功能。其中包括數據庫管理、自動過期功能、流水線與事務、Lua腳本、持久化、發布與訂閱、模塊管理等。讀者可以通過閱讀這一部分來學會如何將Redis應用在更多場景中。第三部分“多機功能”介紹Redis的三項多機功能：復制、Sentinel和集群。讀者可以通過閱讀這一部分來獲得擴展Redis讀寫性能的相關知識，并根據自己的情況為Redis系統選擇合適的擴展方式。

·24.2萬字

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MySQL性能調優與架構設計

本書以MySQL數據庫的基礎及維護（基礎篇）為切入點，重點介紹了MySQL數據庫應用系統的性能調優（優化篇），以及高可用可擴展的架構設計（架構篇）。基礎篇的主要內容有：MySQL數據庫及存儲引擎介紹、架構組成、安全管理，以及基本的備份恢復知識。性能篇則從影響MySQL數據庫應用系統性能的因素開始進行調優分析，包括Schema設計、Query語句的性能優化、MySQLServer中SQL層和存儲引擎層的優化思路，以及MySQL數據庫鎖定機制的實現。

·23.2萬字

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大數據運營與管理：數據中心數字化轉型之路

本書立足企業數據中心，對其演進歷程進行了回顧和總結，并站在數字化轉型的歷史潮頭，闡述了數據中心轉型的深層次原因和驅動力，明確了轉型的基本思路和模式，提出了數據中心運營管理并實現數字化的基本框架，探討了一些可供借鑒的實施策略、建議和實踐案例，為企業數據中心的發展描繪了新藍圖、開啟了新天地。因此，本書對于很多尚在苦苦思索數據中心在企業數字化轉型中如何定位、如何轉變的管理者來說，有著非常重要的指導意義。本書適合政府機構、各行業的信息化部門管理者、數據中心工作人員及相關研究人員閱讀。

·21萬字

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SQL Server 2012實施與管理實戰指南

本書主要面向對MicrosoftSQLServer有一定基礎的數據庫系統管理人員和開發人員，針對他們在日常工作中可能遇到的種種困擾提出解決方案。本書討論的主題是面向實踐，解決用戶開發和使用SQLServer過程中常見的經典問題。在每個章節里，都會基于這個主題從經常遇到的問題入手，描述其表現形式，介紹其背后的運行機理與基本理論知識，介紹搜集和分析問題日志的方法，以及解決實際問題的可選手段。本書所包含的案例分析都來源于真實案例。

·46.5萬字

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數據應用工程：方法論與實踐

這是一本講解組織數據能力建設與數據應用工程化的著作，它旨在為企業應用和管理數據提供組織建設、技術體系和行業解決方案方面的理論指導和實踐經驗。本書是幾位作者在數據領域十幾年工作經驗的總結，得到了業界10余位專家的一致好評。無論是互聯網行業的數據原生類企業，還是正在數字化轉型的傳統企業，本書將為它們大規模、工程化地發揮數據的價值提供有意的參考。本書的內容大致分為如下4個方面：（1）行業分析：從宏觀角度闡述了數字化變革帶來的問題和不確定性，并引出了解決這些問題需要掌握的理論和方法。（2）理論方法：一方面，詳細講解了企業和組織的技術能力建設方法、發展規律以及成熟度評估，幫助企業打下應用數據的堅實基礎；一方面，詳細介紹了數據應用成熟度模型的評估、運用和設計，以及數據工程的過程和方法。（3）知識體系：詳細講解了數據治理與管理的方法，以及整個大數據體系的技術與架構。（4）實踐案例：通過4個綜合案例分別講解了數據工程與治理、業務數據化以及數據的工程化應用，既有企業級別的數據管理案例，又有業務級別的營銷案例，不僅有ToB場景，還有ToG場景。

·29萬字

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大學計算機：理解和運用計算思維

本書采用對比聯想式、場景理解與模擬、習練式的方式，旨在提高學生理解程序執行、理解復雜系統計算思想的能力。全書分為15章，內容包括什么是計算思維，計算思維基礎：0和1與邏輯，計算思維基礎：0和1與機器程序，機器程序的執行，程序構造是一種計算思維，程序的基本構造手段：遞歸與迭代，程序編寫：計算思維與計算機語言，理解復雜計算環境：計算思維與管理維等。

·20.9萬字

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零基礎學SQL

本書共分為四篇28章，循序漸進地講述了SQLServer2008數據庫從基礎知識到一般操作、從數據管理到系統管理、從新技術與新功能到數據庫開發等全方位的知識。

·29.4萬字

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二進制分析實戰

如今，讀者可以找到許多關于匯編的書籍，甚至可以找到更多有關ELF和PE二進制格式的說明。關于信息流跟蹤和符號執行也有大量的文章。但是，沒有哪本書可以向讀者展示從理解基本匯編知識到進行高級二進制分析的全過程。也沒有哪本書可以向讀者展示如何插樁二進制程序、如何使用動態污點分析來跟蹤程序執行過程中的數據或使用符號執行來自動生成漏洞利用程序。換句話說，直到現在，沒有一本書可以教你二進制分析所需的技術、工具和思維方式。

·20.6萬字

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計算機導論（第2版）

本書是應用型本科計算機及相關專業學生的入門課程，對于學生進一步學習本專業相關知識具有舉足輕重的作用。本書旨在為計算機及相關專業的本科新生提供一個關于計算機專業的入門介紹，使他們能對該專業有一個整體的認識，提高他們學習本專業的興趣，了解該專業的學生應具有的基本知識和技能。此外，還要了解在該領域工作應有的職業道德和應遵守的法律準則。本書簡要介紹了計算機的概念、發展簡史、計算機系統及運算基礎，計算機軟、硬件子系統，計算機網絡和Inter?net，多媒體技術及其應用，軟件開發基礎及人工智能，與計算機相關的職業道德與相關法律法規等。教材選材新穎，實用性強，符合當今計算機科學技術發展趨勢。本書既可作為高等學校應用型本科計算機及其相關專業計算機導論（基礎）課程教材，也可作為從事IT行業工作人員的參考書。

·21.6萬字

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數據庫系統原理及應用教程（第4版）

本書為“十二五”普通高等教育本科規劃教材。本書系統全面地闡述了數據庫系統的基本理論、技術和方法，具有概念清楚、重點突出、章節安排合理，重視上機實驗環節等特點。書中以流行的SQLServer2008數據庫管理系統為技術案例和實驗平臺，具有較好的可操作性。書中每章附有豐富習題。為便于組織教學和實驗，本書的后一章為數據庫課程的教學標準、實驗標準和實驗方案，供讀者參考。

·21.7萬字

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數據庫程序員面試筆試真題庫

《數據庫程序員面試筆試真題庫》針對當前各大IT企業面試筆試中的特性與側重點，精心挑選了近3年來近百家典型IT企業的面試筆試真題，這些企業涉及業務包括系統軟件、搜索引擎、電子商務、手機APP、安全軟件等，面試筆試真題非常具有代表性與參考性。同時，《數據庫程序員面試筆試真題庫》對這些題目進行了合理的劃分與歸類，并且對其進行庖丁解牛式的分析與講解，針對試題中涉及的部分重難點問題，本書還進行了適當的擴展與延伸，力求對知識點的講解清晰而明了，全面而精練，使讀者通過本書不僅能夠獲取到求職的知識，同時更有針對性地進行求職準備，終能夠收獲一份滿意的工作。《數據庫程序員面試筆試真題庫》是一本計算機相關專業畢業生面試、筆試的求職用書，同時也適合期望在計算機軟、硬件行業大顯身手的計算機愛好者閱讀。

·25.2萬字

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科研統計思維與方法：SPSS實戰

本書以實際案例和具體應用為驅動，以培養科研統計思維為目標，借助SPSS，系統地講授了差異顯著性檢驗、方差分析、相關性分析、回歸分析、聚類分析、主成分分析，以及結構方程模型的概念、原理和具體使用。全書共8章。第1章系統地討論了科研統計思維及統計分析的相關概念，并以量化類典型論文為例拋出統計思維的核心問題。第2章介紹了數據的規范化及預處理，重點講解了基于數據做論證所必需的前置操作。第3章介紹了統計描述及數據加工。第4章講解了差異顯著性檢驗。第5章介紹了方差分析及其高級應用，闡述了單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、多因變量方差分析等內容，以及事后檢驗、均值邊際圖等高級應用的相關知識。第6章介紹了關聯性分析技術和回歸分析。第7章講解了聚類分析技術。第8章介紹了因子分析與降維，主要討論了探索性因子分析和驗證性因子分析（結構方程模型）等方法。本書可作為量化研究相關專業本科生、研究生，以及大中專院校學生的教學用書，還可作為有志于了解量化研究方法和科研統計思維的科研人員、工程技術人員以及商務人員的參考用書。