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Thisbookisforawiderangeofindividualswhoarelookingtoshootaerialfootagewithamulticopter.Nopreviousflyingexperienceisassumed,buteventhemostexpertflyerswillfindunexpectedandinterestinginformation.

·2.7萬字

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Spark核心技術與高級應用

從技術層面上，Spark作為一個快速、通用的大規模數據處理引擎，憑借其可伸縮、基于內存計算等特點，以及可以直接讀寫HDFS上數據的優勢，實現了批處理時更加高效、延遲更低，已然成為輕量級大數據快速處理的統一平臺。Spark集成SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大數據處理方式，讓從業者的工作變得越來越便捷。本書從基礎講起，針對性地給出了實戰場景；并圍繞DataFrame，兼顧在SparkSQL和SparkML的應用。

·13.7萬字

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Mockito Cookbook

Thisisafocusedguidewithlotsofpracticalrecipeswithpresentationsofbusinessissuesandpresentationofthewholetestofthesystem.ThisbookshowstheuseofMockito'spopularunittestingframeworkssuchasJUnit,PowerMock,TestNG,andsoon.Ifyouareasoftwaredeveloperwithnotestingexperience(especiallywithMockito)andyouwanttostartusingMockitointhemostefficientwaythenthisbookisforyou.ThisbookassumesthatyouhaveagoodknowledgelevelandunderstandingofJava-basedunittestingframeworks.

·5.9萬字

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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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數據庫開發技術標準教程

本書由資深網絡安全教師撰寫，書中系統并深入地將Python應用實例與網絡安全相結合進行講解，不僅講述了Python的實際應用方法，而且從網絡安全原理的角度分析了Python實現網絡安全編程的技術，真正做到理論與實踐相結合。全書共分為15章。第1章介紹網絡安全滲透測試的相關理論。第2章介紹KaliLinux2使用基礎。第3章介紹Python語言基礎。第4章介紹安全滲透測試中的常見模塊。第5章介紹使用Python實現信息收集。第6章和第7章介紹使用Python對漏洞進行滲透。第8章介紹使用Python實現網絡的嗅探與監聽。第9章介紹使用Python實現拒絕服務攻擊。第10章介紹使用Python實現身份認證攻擊。第11章介紹使用Python編寫遠程控制工具。第12章和第13章介紹使用Python完成無線網絡滲透。第14章介紹使用Python對Web應用進行滲透測試。第15章介紹使用Python生成滲透測試報告。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓學員、高校網絡安全專業方向的學生閱讀。

·10.9萬字

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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

·11.7萬字

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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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檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用

《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》主要介紹了深度學習在互聯網核心的三大類業務（搜索、廣告、推薦系統）檢索系統中的應用。書中詳細講述了檢索匹配的理論、演進歷史，以及在業務中落地一個基于深度學習算法模型的全流程技能，包括業務問題建模、樣本準備、特征抽取、模型訓練和預測等，并提供了相應的代碼。《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》共11章，分為四大部分。第1部分（第1~2章）介紹了深度學習的相關理論知識；第2部分（第3~6章）介紹了業務中如何上線一個深度學習模型，包括標簽拼接、特征抽取、模型訓練和預測等流程，采用單機實現；第3部分（第7~9章）介紹了檢索算法基本理論以及演進歷史，并以業內應用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進行了詳細理論解析和代碼實現；第4部分（第10~11章）介紹了如何將單機訓練模式改造為分布式訓練模式，以加快模型的訓練速度，從而應對具有海量樣本的業務場景。

·8.5萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、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R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、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、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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工業大數據分析實踐

本書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工程方法論，針對設備故障診斷與健康管理（Prognostics&HealthManagement，PHM）、生產質量分析（ProductQualityManagement，PQM）、生產效率優化（ProductionEfficiencyManagement，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場景和算法框架，并系統總結了工業大數據領域的常用分析算法（特別是時序挖掘算法），最后以6個實際案例從不同方面詮釋了工業大數據分析項目的復雜性和多樣性，包括純數據驅動、專家知識驅動、機器學習與機理模型結合等類型的分析課題，以期形成工業大數據分析的工程化方法體系。本書適合工業行業中從事數據分析、數字化轉型、數據平臺規劃的專業人員閱讀，也可為其他從事行業數據分析的專業人員及高等院校數據挖掘的研究人員提供參考。

·16.3萬字

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Near Field Communication with Android Cookbook

Aneasy-to-followguide,fullofhands-onexamplesofandreal-worldapplications.Eachrecipeisexplainedandplacedincontext.IfyouwanttolearnhowtocreateNFC-enabledAndroidapplications,thisisthebookforyou.PerhapsyoualreadyknowabitaboutAndroidapplicationdevelopmentsbuthaveneverusedNFC,orperhapsyouknowalittleaboutNFCandroiddevelopmentbutwantsomemoreadvancedfeaturesandexamples.Ineithercase,thisbookwillgetyouupandrunningquickly.YouareexpectedtohaveAndroidprogrammingknowledge.

·3.7萬字

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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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數據要素五論：信息、權屬、價值、安全、交易

本書從與數據要素關系最密切的信息、權屬、價值、安全、交易等五個維度出發，匯聚不同學科背景的既有文獻，整合現有觀點，對數據要素的多維特性進行探討，以豐富人們對數據要素的認知，凝聚共識，澄清數字時代的發展與治理迷思，為未來的相關創新提供起點。

·14.5萬字

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標簽類目體系：面向業務的數據資產設計方法論

本書共9章，分為3篇。由來篇（第1～3章）首先分析了當前各企業在數據建設過程中會遇到的6大數據困局，然后重點介紹了為應對這些數據困局而逐漸發展出的標簽類目體系這一數據資產構建方法論及其定位、定義，最后闡述了采用該方法建設數據資產的3點必要性：資產可復用、業務可理解、價值可衡量。理論篇（第4～6章）詳細講解了標簽類目體系方法論的4個核心原理、從核心原理衍生出的3個構建前提和6個設計步驟，以及標簽方法論在實施落地過程中的具體使用技法與核心問題。實踐篇（第7～9章）重點介紹了當前可用來提升標簽類目體系的設計、使用、運營效率的標簽工具和經典模板，列舉了從標簽到應用的5個最佳實踐方案，并總結了標簽化的價值、典型應用案例及標簽設計人才的培養經驗。

·15.5萬字

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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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Managing Software Requirements the Agile Way

Learnhowtodeliversoftwarethatmeetsyourclients’needswiththehelpofastructured,end-to-endmethodologyformanagingsoftwarerequirementsandbuildingsuitablesystemsKeyFeatures*Learnhowtocommunicatewithaproject’sstakeholderstoelicitsoftwarerequirements*Dealeveryphaseoftherequirementlifecyclewithpragmaticmethodsandtechniques*ManagethesoftwaredevelopmentprocessanddeliververifiedrequirementsusingScrumandKanbanBookDescriptionDifficultyinaccuratelycapturingandmanagingrequirementsisthemostcommoncauseofsoftwareprojectfailure.Learninghowtoanalyzeandmodelrequirementsandproducespecificationsthatareconnectedtoworkingcodeisthesinglemostfundamentalstepthatyoucantaketowardprojectsuccess.Thisbookfocusesonadelineatedandstructuredmethodologythatwillhelpyouanalyzerequirementsandwritecomprehensive,verifiablespecifications.You'llstartbylearningaboutthedifferententitiesintherequirementsdomainandhowtodiscoverthembasedoncustomerinput.You’llthenexploretried-and-testedmethodssuchasimpactmappingandbehavior-drivendevelopment(BDD),alongwithnewtechniquessuchasD3andfeature-firstdevelopment.Thisbooktakesyouthroughtheprocessofmodelingcustomerrequirementsasimpactmapsandwritingthemasexecutablespecifications.You’llalsounderstandhowtoorganizeandprioritizeprojecttasksusingAgileframeworks,suchasKanbanandScrum,andverifyspecificationsagainstthedeliveredcode.Finally,you'llseehowtostartimplementingtherequirementsmanagementmethodologyinareal-lifescenario.Bytheendofthisbook,you'llbeabletomodelandmanagerequirementstocreateexecutablespecificationsthatwillhelpyoudeliversuccessfulsoftwareprojects.Whatyouwilllearn*Kick-starttherequirements-gatheringandanalysisprocessinyourfirstmeetingwiththeclient*Accuratelydefinesystembehaviorasfeatures*ModelanddescriberequiremententitiesusingImpactMappingandBDD*Createafeature-basedproductbackloganduseittodrivesoftwaredevelopment*Writeverificationcodetoturnfeaturesintoexecutablespecifications*DelivertherightsoftwareandrespondtochangeusingeitherScrumorKanban*ChooseappropriatesoftwaretoolstoprovidetransparencyandtraceabilitytoyourclientsWhothisbookisforThisbookisforsoftwareengineers,businessanalysts,productmanagers,projectmanagers,andsoftwareprojectstakeholderslookingtolearnavarietyoftechniquesandmethodologiesforcollatingaccuratesoftwarerequirements.Afundamentalunderstandingofthesoftwaredevelopmentlifecycle(SDLC)isneededtogetstartedwiththisbook.Althoughnotnecessary,basicknowledgeoftheAgilephilosophyandpractices,suchasScrum,alongwithsomeprogrammingexperiencewillhelpyoutogetthemostoutofthisbook.

·5萬字

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數據庫技術及應用教程

本書共分13個單元，主要內容包括：SQLServer2012的安裝與配置、數據庫基礎和數據庫創建、表、數據完整性、索引、數據查詢、視圖、Transact-SQL程序設計、存儲過程、觸發器、SQLServer2012的安全管理、數據庫的備份與恢復、數據庫應用系統開發。本書前12個單元設有驗證性實驗和設計性實驗。驗證性實驗部分訓練SQLServer基本操作和基本命令，其實驗過程是一個完整的數據庫開發和設計過程。設計性實驗部分通過創建不同的SQLServer2012數據庫及數據庫對象，將數據庫、數據表、視圖、存儲過程、觸發器等進行綜合應用。本書主要適用于高等院校的計算機專業學生，也可作為非計算機專業學生學習數據庫基礎知識的參考書。

·11萬字

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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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數據要素安全流通

這是一本從背景、技術、產業、政策等多個維度深度解讀如何實現數據要素安全流通的專業指導書。來自40余所高校、科研機構、企業的超100位業界專家參與編撰，來自中科院、公共大數據國家重點實驗室、南京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等單位的10余位知名專家親自指導。本書理論和實踐兼備。書中囊括了數據可信確權、數據資產化、數據安全保障三大領域技術方案，從核心產業、基礎設施、咨詢服務三個維度劃分數據要素安全流通的產業生態鏈，深度解讀了國內外重點政策、法規，匯聚了通信、金融、政務、能源、工業等6大領域40余個特色解決方案及實踐案例。

·14.4萬字

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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

·18.7萬字

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