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本書通過一個完整的網上商城，系統講解如何使用VisualStudio2010（C#）開發基于數據庫（SQLServer）的Web應用程序。全書從功能角度描述了商城的商品瀏覽、挑選商品、購物車、確認訂單、注冊、登錄、查詢、報表打印等購物流程，期望讀者能掌握：母版頁、DataList、GridView、驗證控件的使用；QueryString、Session、Cookie、DataTable、DataColumns、DataRow的各類應用場景；理解數據庫的設計、熟練使用SQL語句。網上商城系統是一個非常典型的、基于數據庫應用的Web系統，企業需要的系統絕大多數都和數據庫相關，所以本書示例系統具有很好的代表性和實用性。

·4.8萬字

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臨危不懼：Oracle 11g數據庫恢復技術

本書分為三大部分：恢復的原理、恢復的工具、恢復的具體步驟與實戰。第一部分能夠讓讀者領略恢復操作的本質，是其他部分的理論基礎，包括“重做日志”、“控制文件”、“補充日志”；第二部分詳細地介紹了備份/恢復數據庫的工具，包括恢復管理器、恢復編錄和數據泵；第三部分以各種數據庫損毀場景為例，每一章解決一組特定的問題，其中：第7～11章討論各種文件（控制文件、數據文件等）遭到不同程度的破壞后，數據庫的行為特征及如何將其恢復；第12章探討如何將數據庫恢復至以前的時間點；第13章討論如何處理各種數據庫文件在沒有備份時受損的情況；第14章全面介紹了由于人為導致錯誤的各種閃回技術；第15章介紹將恢復的單位縮小，精確到數據塊級別，以提高恢復效率；第16章介紹一種非常規恢復的方法——挖掘日志。

·15.4萬字

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大數據架構師指南

如果你是一名IT工程師，CTO希望你在一周內提交一份公司未來IT系統基礎架構的初步建議；如果你是一位IT營銷人員，客戶需要你在一周內向他匯報未來大數據系統的大致技術方向；……在這個信息嚴重過剩的時代，一周內從浩渺的技術細節的海洋中抓住關鍵的技術脈絡，并進一步提出有一定理論依據的技術思考，這幾乎是不可能完成的任務。

·13.7萬字

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深入淺出存儲引擎

全書分為3篇：第1篇首先會詳細講解存儲引擎的全貌，讓讀者能對存儲引擎有一個整體的思維框架，介紹存儲引擎的兩大分支：基于b+樹的存儲引擎、基于lsm派系的存儲引擎，其次對存儲引擎部分涉及的一些數據結構、存儲介質等概念做一個簡要的介紹，為后面內容的深入學習做鋪墊。第二篇主要介紹基于b+樹的存儲引擎，在理論部分重點回答為什么選擇b+樹做存儲引擎索引結構、b+樹存儲引擎解決哪些問題以及如何解決。在實踐部分選擇開源社區中比較有名的boltdb存儲引擎項目來講解其內部核心源碼的實現細節。第三篇主要介紹基于lsm派系的存儲引擎，理論部分重點介紹lsmtree中各組件的功能及作用，并在此基礎上擴展介紹其他幾類lsm派系存儲引擎的實現思路，幫助讀者開闊視野，實踐部分分別以bitcask、moss、leveldb等開源項目的核心源碼來展開，介紹其內部實現細節。通過閱讀本書，讀者不僅能對存儲引擎，尤其是單機的存儲引擎有一個整體的框架，而且能對兩類存儲引擎的實現思路及背后原理有個深刻的掌握，只有深刻理解了存儲引擎的背后實現原理，讀者不僅可以自己動手開發自己的存儲引擎，更可以很快掌握關系型數據庫或者NoSql這類組件的核心原理，對未來實際應用與開發提供參考。

·18.3萬字

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MySQL運維進階指南

本書以構建高性能MySQL服務器為核心，先介紹MySQL8.0和MariaDB10.5的新特性，然后以實戰為導向，從故障診斷與優化、性能調優、備份與恢復、MySQL高可用集群搭建與管理、MySQL性能與服務監控、SQL自助上線等角度深入講解了如何管理與維護MySQL服務器。書中內容均是基于筆者多年的實踐經驗整理而成，對于有代表性的疑難問題，還給出了實用的情景模擬以及解決方案。51CTO官方推薦MySQL以其輕便、快捷、運營成本低等優點成為一款最受企業歡迎的數據庫產品。本書是賀春旸老師的又一佳作，他將多年實操經驗融入字里行間，讓讀者能更快速理解并掌握知識點，在面對自己工作中實際問題時，如虎添翼、從容應對！

·12.4萬字

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MySQL數據庫基礎與實踐

《MySQL數據庫基礎與實踐》從實用的角度出發，全面講解MySQL數據庫技術。在內容安排上由淺入深，讓讀者循序漸進地掌握編程技術；在內容形式上附有大量的注解、說明等欄目，以提高讀者的編程技術，豐富讀者的編程經驗。全書共分四大部分，第1部分為數據庫設計基礎部分；第2部分介紹數據庫設計，包括MySQL數據庫管理表記錄、檢索表記錄、數據庫設計視圖和觸發器、以及常見函數等；第3部分介紹MySQL數據庫的一些高級特性，主要包括事務管理，以及MySQL連接器JDBC和連接池；第4部分介紹Hibernate框架。每章均配有習題，后一章還有一個綜合案例，以指導讀者深入地進行學習。《MySQL數據庫基礎與實踐》附有所有程序的源代碼、多媒體教學PPT、程序開發資源庫和課后習題答案。其中，源代碼全部經過精心測試，能夠在WindowsXP、Windows7和Windows10操作系統上編譯和運行。《MySQL數據庫基礎與實踐》既可作為高等學校計算機軟件技術課程的教材，也可作為管理信息系統開發人員的技術參考書。

·11.3萬字

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MySQL數據庫進階實戰

本書是作者基于多年的教學與實踐進行的總結，重點介紹了MySQL數據庫的核心原理與體系架構，涉及開發、運維、管理與架構等知識。全書共12章，包括MySQL數據庫基礎、詳解InnoDB存儲引擎、MySQL用戶管理與訪問控制、管理MySQL的數據庫對象、MySQL應用程序開發、MySQL的事務與鎖、MySQL備份與恢復、MySQL的主從復制與主主復制、MySQL的高可用架構、MySQL性能優化與運維管理、MySQL數據庫的監控和使用MySQL數據庫的中間件。讀者根據本書中的實戰步驟進行操作，可以在實際項目的生產環境中快速應用并實施MySQL。本書基于MySQL8.0版本編寫，為讀者提供了完整的實例代碼（獲取方式見封底）。本書適合對MySQL數據庫技術感興趣的平臺架構師、運維管理人員和項目開發人員閱讀。讀者無論是否接觸過數據庫技術，只要具備基礎的Linux和SQL知識，都能夠通過本書快速掌握MySQL并提升實戰經驗。

·6.7萬字

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Apache Kylin權威指南

在數據分析領域，大部分的技術都誕生在國外，特別是美國，從最初的數據庫，到以Hadoop為首的大數據技術，再到今天各種DL（DeepLearning）、AI，等等。但我國擁有著世界上獨一無二的“大”數據，最多的人口、最多的移動設備、最活躍的應用市場、最復雜的網絡環境等，應對這些挑戰，我們需要有自己的核心技術，特別是在基礎領域的突破和研發方面。今天，以ApacheKylin為首的各種來自中國的先進技術不斷涌現，甚至在很多方面都大大超越了國外的其他技術，這一點也彰顯了中國的技術實力。

·10.3萬字

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PyTorch深度學習實戰：從新手小白到數據科學家

PyTorch作為深度學習領域逐漸崛起的新星，其易用性及Python友好性深受廣大算法愛好者的喜愛，無論是在學術領域還是在工業領域，PyTorch都已經成為算法研究的首選。本書以深度學習為核心，詳細講解PyTorch技術堆棧，力求使用最直白的語言，帶領更多的小白學員入門直至精通深度學習。本書包括10章，前5章主要講解深度學習中的基本算法及概念，通過使用PyTorch實現經典的神經網絡并輔以“加油站”補充數學知識，力求使每個知識點、每個章節、每個實驗都能在小白學員腦海中留下深刻的印象，做到看了能做、做了能會、會了能用。后5章作為PyTorch的進階，主要介紹使用PyTorch構建深度神經網絡、使用HMM實現中文分詞、訓練對話機器人等實驗。

·13.4萬字

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企業級容器云架構開發指南

本書由慧與大學組織，由慧與（中國）有限公司容器云項目組的人員完成，書籍內容的藍本為慧與大學頗受學員歡迎的容器云系列課程的課件。本書從技術實踐者的角度出發，介紹了當前主流的Docker、Kubernetes、Mesos等容器和管理技術，同時對微服務架構設計與實現、DevOps開發與交付的方法和實踐進行了介紹。書中既有對技術概念、流程和方法的介紹，也有對具體技術實現和案例場景的介紹，我們期望通過這樣的內容設計，幫助讀者在全視角了解云計算和容器技術的情況下，能將涉及的相關技術和方法直接應用到工作中，解決實際問題。

·14.3萬字

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Trino權威指南（原書第2版）

本書詳細介紹了開源的分布式SQL查詢引擎Trino涉及的方方面面的知識。本書共三部分，第一部分介紹Trino的發展歷史、主要功能以及如何安裝和使用它，第二部分介紹Trino的內部架構、部署、連接器和所支持的SQL語句的使用等，第三部分介紹在生產環境中部署Trino的必備知識，以及一些真實世界的部署案例。通過學習本書，你將了解Trino在解決海量數據分析和查詢問題方面的優越性，并學會在現實場景中使用它來高效地解決需要在短時間內返回結果的大數據查詢問題。

·11.8萬字

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App+軟件+游戲+網站界面設計教程

如今，人們對各種類型的UI界面的要求越來越高，為滿足廣大UI設計者的需求，本書向讀者們介紹如何設計美觀又符合要求的UI界面。本書由淺入深地講解了初學者需要掌握的UI界面設計基礎知識和操作技巧，并結合實際案例操作，詳細地介紹了其制作的步驟和軟件的應用技巧，使讀者能輕松地學習并掌握。本書的結構清晰，內容有針對性，實例精美實用，適合大部分UI設計愛好者與設計專業的大中專學生閱讀。隨書附贈的資源包中包含了本書所有實例的教學視頻、素材和源文件，用于補充書中遺漏的細節內容，方便讀者學習和參考。

·10.8萬字

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圖數據庫原理、架構與應用

這是一本能幫助讀者快速掌握圖數據庫的原理、架構、算法、擴展、規劃、測評、優化以及實戰應用的著作，書中的理論和實踐均來自國內領先的圖數據庫企業Ultipa的科研成果和實踐經驗，由Ultipa的創始人兼CTO孫宇熙領銜撰寫。該書內容全面、體系完整、循序漸進、深入淺出、圖文并茂，兼具理論性、實戰性、趣味性。用通俗的語言將抽象的圖數據庫技術具體化、形象化，將帶領讀者經歷一次非凡的“圖數據之旅”。通過本書，你將掌握以下內容：圖數據庫、圖計算的概念與區別；圖計算、圖存儲、圖查詢語言的原理；高性能圖存儲架構、計算架構；圖數據庫查詢與分析框架的設計；度計算、中心性計算、相似度計算、連通性計算等圖算法；可擴展的圖數據庫設計；高可用分布式設計；圖數據庫在決策智能、反欺詐、反洗錢、智能推薦、流動性風險管理等多個領域的實戰經驗；圖系統的規劃、評測與優化。

·17.2萬字

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Hadoop 3.x大數據開發實戰

本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解操作系統集群環境的配置；第3~16章講解Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數據基礎，通過閱讀本書，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書通俗易懂，內容豐富，適合大數據開發初學者、大數據運維人員以及大數據分析與挖掘的從業者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數據專業課程的教學用書。

·17.7萬字

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Python金融數據挖掘與分析實戰

這是一本金融數據挖掘與分析領域的實戰性著作，它能指導零Python編程基礎和零數據挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數據挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書，你將會有如下3個方面的收獲。（1）Python編程基礎和數據預處理：首先詳細講解了Python的核心語法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數據處理工具的使用；然后詳細介紹了數據預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示，幫助初學者快速上手Python，為之后的數據分析實戰夯實基礎。（2）數據挖掘與分析的經典方法：詳細講解了經典的數據挖掘方法，包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯分析、時間序列分析等。（3）主要金融應用場景的數據挖掘方法：針對網絡輿情的采集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業信用評分、用戶畫像、目標客戶精準分析、銷售數據分析等金融行業的常見應用場景，給出了數據挖掘和分析的方法。本書注重實戰，配有大量精心設計的案例，同時還有配套的講解視頻、代碼和數據資源，可操作性強。

·18.3萬字

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Python數據分析：基于Plotly的動態可視化繪圖

隨著信息技術的發展和硬件設備成本的降低，當今的互聯網存在海量的數據，想要快速從這些數據中獲取更多有效的信息，數據可視化是重要的一環。對Python語言來說，比較傳統的數據可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態性、不易分享等缺點，限制了Python在數據可視化中的發展。為了解決這個問題，新型的動態可視化開源模塊Plotly應運而生。由于Plotly具有動態、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經問世就受到開發人員的喜愛。

·8.7萬字

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計算機應用基礎（微課版）

本書共有6章，內容包括計算機基礎知識，Windows7操作系統，Word2010文檔排版，Excel2010電子表格，PowerPoint2010演示文稿，計算機網絡基礎.。各章內容豐富全面，操作步驟詳細，圖文并茂，便于教學與自學。

·14.4萬字

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算力經濟：從超級計算到云計算

算力、數據、AI已經成為驅動當今社會技術發展的三架馬車，而算力也從傳統的超級計算向云超算的方向發展。本書旨在探討當前超級計算與云計算的融合而給算力帶來的新的發展，介紹當前在算力領域的一些實踐和探索，從理論到工程，幫助讀者了解超級計算的關鍵技術與未來發展，從而更好地應用和發展高性能技術。

·10.4萬字

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云原生數據中臺：架構、方法論與實踐

本書中討論了云原生架構對于數據中臺的必要性。數據中臺的一個天然特性是支持多元異構的數據以及處理這些數據的工具。雖然很多時候孤島的產生有組織架構的原因，但是缺乏統一的數據平臺，無法快速支持不同部門對數據的不同需求，這些也是產生孤島的重要原因—因為業務部門需要不斷建設獨立的系統以滿足眼前的緊迫需求。在Twitter的大數據平臺建設過程中，公司規模從300人發展到4000人，集群規模從80臺服務器擴展到8000臺服務器，利用云原生架構我們快速滿足了各個部門對不同數據的需求，并極大簡化了統一數據規范的工作。各個業務部門可以快速自主地在平臺上開發自己的數據應用，很少需要額外的系統支持，從而大大降低了出現孤島的可能性。隨著云平臺及容器技術的不斷成熟，我們認為云原生架構一定是未來數據平臺建設的必然選擇。

·19.4萬字

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推薦系統全鏈路設計：原理解讀與業務實踐

這是一本指導中高級從業者高質量落地現代推薦系統，圍繞現代推薦系統核心技術展開深度解讀的專業工具書，又是一套完整的推薦系統高質量落地解決方案。本書基于推薦算法工程師實際工作場景規劃內容，融合了作者在阿里巴巴、58同城等多家大廠做推薦系統設計和優化的經驗，是一本方法和實踐兼具的好書。本書不針對零基礎從業者，而是以幫助初級算法工程師向中高級進階為目標。書中從底層剖析推薦系統在實際業務場景中可能出現的各種問題，直指問題的本質，并按照推薦系統工作流程逐一破解。本書共包括11章：第1章主要介紹推薦系統在各個互聯網業務場景中的落地情況，包括構建推薦系統可能面臨的問題，以及電商、視頻、電子書、廣告系統、信息流、拉活促銷等相關推薦系統落地指導。第2章介紹現代推薦系統的整體架構，以幫助讀者從宏觀層面整體了解推薦系統。第3章對推薦系統所需要的數據和特征處理進行深度剖析，包括數據的收集、非結構化數據的結構化清洗、連續特征處理和離散特征處理等重點內容。第4章對推薦系統的在線指標和離線指標，以及AB實驗的設計進行深度講解。第5章和第6章，主要對機器學習和神經網絡的設計和調參進行詳細解讀。這是本書的重點，也是很多推薦算法工程師的痛點。這部分包括XGBoost的重要參數調優、集成學習最DA化推薦效果利用、DNN網絡深度和寬度的影響、激活函數的選擇、優化器選擇、損失函數、過/欠擬合等內容。第7~9章分別對召回層、精排層、粗排層進行詳細解讀，包括5種召回方案、4種精排建模方式、2種粗排設計方案，以及模型可解釋性、近離線計算等重點內容。第10章主要介紹精排模型的分析方法，重排模型（PRM、生成式重排模型）和混排（混排的原理和強化學習在混排的應用）的原理。第11章主要介紹冷啟動鏈路的設計，主要包括新用戶如何冷啟動、新物料如何冷啟動和冷啟動涉及的流量分配算法。這是本書的特色內容。

·13.8萬字

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數據庫

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Visual Studio 2010（C#）Web數據庫項目開發