糖果在线试玩体验版

在信息時代，計算思維是解決復雜工程問題的重要思維方式，計算機則是求解問題的重要工具。本書以計算機經典問題求解為導向，通用算法思維和編程能力培養為目標，引入ACM國際大學生程序設計競賽的有益元素，組織教材的理論教學和編程實踐兩方面的內容。本書主要內容包括計算機問題求解的經典算法模型和設計范式，包括計算機問題求解中常用的數據結構、枚舉算法、遞歸與分治策略、動態規劃、貪心算法和搜索技術。除了強調經典的問題原型和算法原理，本書兼顧編程實踐能力，力圖使得學生面對復雜問題時既能“想到”還能“做到”。

·12.8萬字

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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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數據中心UPS系統運維

數據中心UPS系統運維在介紹UPS基本知識的基礎上，著重介紹了當前數據中心主要使用的雙變換在線式UPS的電路組成和工作原理，重點討論了蓄電池配置的計算方法和UPS針對不同負載的選型計算方法，尤其對數據中心UPS配電系統供電方案、UPS的操作方法以及UPS主機和蓄電池組的巡檢及維護方法進行了重點介紹。數據中心UPS系統運維力求理論和實踐相結合，書中所列UPS供電方案及運維保養方法普遍適用于當前主流的數據中心UPS供電系統。數據中心UPS系統運維是關于數據中心UPS運維工作流程的指導性教材，對數據中心UPS運維管理從業人員大有裨益。

·17.2萬字

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Spark 3.x大數據分析實戰（視頻教學版）

本書基于Spark3.2.x版本，從Spark核心編程語言Scala講起，涵蓋了當前整個Spark生態系統主流的大數據開發技術。全書共9章，第1章講解了Scala語言的基礎知識，包括IDEA工具的使用等；第2章講解了Spark的主要組件、集群架構原理、集群環境搭建以及Spark應用程序的提交和運行；第3～9章講解了離線計算框架SparkRDD、SparkSQL和實時計算框架Kafka、SparkStreaming、StructuredStreaming以及圖計算框架GraphX等的基礎知識、架構原理，同時包括常用Shell命令、API操作、內核源碼剖析，并通過多個實際案例講解各個框架的具體應用以及與Hadoop生態系統框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。本書通俗易懂，案例豐富，注重實操，適合Spark新手和大數據開發人員閱讀，也可作為培訓機構和高校大數據及相關專業的教學用書。

·11.4萬字

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MySQL從入門到精通（第3版）

《MySQL從入門到精通（第3版）》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言和豐富多彩的實例，詳細介紹了MySQL開發需要掌握的各方面技術。全書共分為4篇22章，包括數據庫基礎，初識MySQL，使用MySQL圖形化管理工具，數據庫操作，存儲引擎及數據類型，數據表操作，MySQL基礎，表數據的增、刪、改操作，數據查詢，常用函數，索引，視圖，數據完整性約束，存儲過程與存儲函數，觸發器，事務，事件，備份與恢復，MySQL性能優化，權限管理及安全控制，Python+MySQL實現智慧校園考試系統和Java+MySQL實現物流配貨系統等內容。書中所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼也給出了詳細的注釋，可以使讀者輕松領會MySQL的精髓，快速提高開發技能。

·14萬字

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Python醫學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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Python數據分析從小白到專家

本書共13章，主要內容涵蓋Python語法及數據分析方法。第1章主要介紹數據分析的概念，使讀者有一個大致的印象，并簡單介紹本書頻繁使用的Python的5個第三方庫。第2章主要做一些準備工作，手把手帶讀者搭建Python環境，包括Python3.7.6的安裝和pip的安裝。第3章介紹Python編程基礎。第4章到第7章介紹使用Python進行簡單數據分析的基礎庫，包括NumPy、Pandas和Matplotlib庫，并介紹使用正則表達式處理數據的方法。第8章到第13章屬于進階內容，但也是Python數據分析的基礎，結合機器學習介紹一些常見的用于數據分析的機器學習算法及常用的數學模型。

·8.4萬字

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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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低代碼極速物聯網開發指南：基于阿里云IoT Studio快速構建物聯網項目

本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網關、物理鏈路層、通信協議和云端平臺等物聯網領域的全貌；結合實際案例，系統地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯網系統。本書內容豐富、通信易懂，是一本物聯網領域的低代碼開發大全。本書適合對低代碼感興趣的程序員，及相關專業人員閱讀。

·12.5萬字

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2D 計算機視覺：原理、算法及應用

本書主要內容圍繞2D計算機視覺展開，介紹了相關的基礎概念、基本原理、典型算法、實用技術和應用成果。本書可在其姊妹篇《3D計算機視覺：原理、算法及應用》前學習。本書將從客觀場景出發到最后提取出目標信息的全過程分為4個部分進行介紹。第1部分是圖像采集，介紹了基礎的圖像采集表達技術；第2部分是圖像（預）處理，介紹了一些基本的圖像處理技術；第3部分是目標提取，介紹了從圖像處理到圖像分析的轉換技術；第4部分是目標分析，介紹了擴展的圖像分析技術。書中除提供大量應用示例外，還針對每章的內容提供了自我檢測題（含提示并附有答案），并且給出了相關的參考文獻和術語索引（包括英文）。

·18.1萬字

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代碼的未來

本書是Ruby之父松本行弘的又一力作。作者對云計算、大數據時代下的各種編程語言以及相關技術進行了剖析，并對編程語言的未來發展趨勢做出預測，內容涉及Go、VoltDB、node.js、CoffeeScript、Dart、MongoDB、摩爾定律、編程語言、多核、NoSQL等當今備受關注的話題。本書面向各層次程序設計人員和編程愛好者，也可供相關技術人員參考。

·20萬字

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Proxmox VE超融合集群實踐真傳

本書詳細介紹ProxmoxVE。ProxmoxVE是一個完整的企業虛擬化開源平臺，具有去中心化的超融合特性。ProxmoxVE與前端負載均衡整合，可實現關鍵應用的高可用性。全書共15章，大致可分為幾個部分：第1章和第2章為概述部分，主要介紹ProxmoxVE的基本特性及功能；第3~6章為基礎部分，總覽ProxmoxVE部署、簡單管理等操作；第7~10章為項目實戰，也是本書的精華部分，介紹不同場景下如何規劃、實施ProxmoxVE；第11章和第12章為ProxmoxVE投入生產以后所需進行的日常工作，包括日常管理及平臺升級；第13~15章為擴展部分，主要介紹以在線方式遷移其他系統到ProxmoxVE平臺、以ProxmoxVE做底層實現桌面云，以及使用過程中一些問題的匯總。

·8.6萬字

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達夢數據庫性能優化

本書以DM8為藍本，圍繞DM8性能為什么優化、誰來優化、優化什么、何時優化、優化到什么程度等問題進行詳細介紹，主要包括DM8性能優化概述、DM8體系架構、DM8調優診斷工具、DM8實例優化、DM8I/O優化及DM8SQL語句優化。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用書。

·9萬字

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大數據技術入門

從2015年開始，國內大數據市場繼續保持高速的發展態勢，作者在與地方政府、證券金融公司的項目合作中發現，他們對大數據技術很感興趣，并希望從大數據技術、大數據采集、管理、分析以及可視化等方面得到指導和應用幫助。因此編寫了這本大數據技術的快速入門書。本書共12章，以Hadoop和Spark框架為線索，比較全面地介紹了Hadoop技術、Spark技術、大數據存儲、大數據訪問、大數據采集、大數據管理、大數據分析等內容。最后還給出兩個案例：環保大數據和公安大數據，供讀者參考。本書適合大數據技術初學者，政府、金融機構的大數據應用決策和技術人員，IT經理，CTO，CIO等快速學習大數據技術。本書也可以作為高等院校和培訓學校相關專業的培訓教材。

·16.4萬字

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公有云容器化指南：騰訊云TKE實戰與應用

這是一本面向公有云容器產品學習者和使用者的實戰指南。由騰訊云資深云計算技術專家撰寫，以騰訊云TKE容器產品為例，在普及開源容器知識的基礎上，結合多種標準方法和豐富案例，全方位地講解了上云容器化的方法和技巧。本書一共7章，每一章都是作者云上容器化落地的經驗總結。第1~2章有針對性的講解了Docker和Kubernetes等開源的容器技術的核心知識，幫助讀者夯實基礎；第3~7章以騰訊云的容器產品TKE為例，分兩條主線：明線詳細講解了TKE的產品架構、產品功能、標準化操作、運維和企業級應用案例；暗線系統總結了上云容器化的方法和技巧。這本書將幫助讀者了解開源容器知識以及企業級公有云容器化操作，讓讀者逐步走進高效、低成本的云上容器世界，快速邁向云原生。

·13.9萬字

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Tableau商業分析從新手到高手（視頻版）

本書共分為4個部分，分別是產品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題分析。本書偏重于商業分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構：先拋出商業環境中一個真實、具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然后提出解決問題的思路并得出結論（“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（“技術實現”部分），最后給出相應的練習（“課后練習”部分）。“分析思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；“技術實現”部分，若用到了R或Kettle等相關軟件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟；“課后練習”部分，是對所學內容的實踐練習，加以理解鞏固。本書適合企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，適合大中專院校相關專業作為教學參考書，也適合社會上的商業分析類培訓機構作為教材。由于書中案例均采用Tableau2020.3版本完成，某些功能舊版本無法實現，請先下載新版本。

·12萬字

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達夢數據庫運維實戰

本書以DM8為對象，系統介紹了DM8數據庫的安裝和維護，以及達夢數據庫主流的兩大解決方案：達夢數據守護和DMDSC高可用集群方案，完善了達夢數據庫的運維體系。本書從達夢數據庫的實際使用和維護角度出發，演示了基于中標麒麟Linux平臺的大量實戰操作。通過本書的學習，讀者可以掌握達夢數據庫的安裝和基礎操作，如用戶、表空間、普通表、分區表、索引、參數、統計信息的管理操作；也可以系統地掌握達夢數據庫的備份和還原功能，如邏輯備份與還原、聯機備份與還原、脫機備份與還原。本書是讀者從零開始、理論結合實戰、全面掌握達夢數據庫的運維和管理的參考指南。

·6.2萬字

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InfluxDB原理與實戰

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內容如下：第一部分為準備篇（第1～2章），簡單地介紹了InfluxDB的歷史發展、社區生態、優勢等背景知識和安裝部署、軟件包各程序功能等基礎知識，并以安裝部署DevOps實戰為例，幫助讀者快速開始使用InfluxDB。第二部分為基礎篇（第3～8章），著重講解了InfluxDB的核心功能，包括基礎操作、連續查詢、保留策略、認證授權、集群和可用性、備份管理、節點管理、第三方協議等，并以多個DevOps實戰為例，幫助讀者全面理解InfluxDB的功能原理并掌握InfluxDB核心功能的實戰技巧。第三部分為實戰篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業級監控系統的構建方法和實戰技巧。第四部分為擴展篇（第11章），著重講解InfluxDB的源碼編譯方法，并對啟動流程、配置模塊、HTTP寫入和查詢流程進行了源碼分析，幫助讀者打開探索和研究InfluxDB源碼的精彩之門。

·8.7萬字

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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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數據指標體系：構建方法與應用實踐

這是一套數據指標體系全流程構建（從規劃、框架設計、數據采集加工到應用）方法論與實踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數據指標體系構建策略，還通過多個行業實例展示了具體操作方法。書中從數據采集入手，借助BI工具Superset實踐構建過程。本著“一切技術都是為業務服務的”這一宗旨，本書除了包含數據指標體系構建相關內容外，還結合統計學原理及Excel、Python等工具，深入剖析數據指標波動對業務的影響，旨在幫助讀者深入理解數據指標與實際業務的底層關聯，把數據指標體系落地到業務中。

·12.7萬字

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算法設計與問題求解（第2版）：計算思維培養