斗牛打牌

本書講述在流行的大數(shù)據(jù)分布式存儲和計算平臺Hadoop上設計實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫建模與SQL開發(fā)的簡單性與大數(shù)據(jù)技術相結合，快速、高效地建立可擴展的數(shù)據(jù)倉庫及其應用系統(tǒng)。本書內容包括數(shù)據(jù)倉庫、Hadoop及其生態(tài)圈的相關概念，使用Sqoop從關系數(shù)據(jù)庫全量或增量抽取數(shù)據(jù)，使用HIVE進行數(shù)據(jù)轉換和裝載處理，使用Oozie調度作業(yè)周期性執(zhí)行，使用Impala進行快速聯(lián)機數(shù)據(jù)分析，使用Hue將數(shù)據(jù)可視化，以及數(shù)據(jù)倉庫中的漸變維（SCD）、代理鍵、角色扮演維度、層次維度、退化維度、無事實的事實表、遲到的事實、累積的度量等常見問題在Hadoop上的處理等。本書適合數(shù)據(jù)庫管理員、大數(shù)據(jù)技術人員、Hadoop技術人員、數(shù)據(jù)倉庫技術人員，也適合高等院校和培訓機構相關專業(yè)的師生教學參考。

·22.2萬字

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數(shù)據(jù)庫云平臺理論與實踐

數(shù)據(jù)庫云平臺是當今乃至今后一段時期信息化領域普遍關注的一個熱點領域。云技術的本質是分布式計算，而數(shù)據(jù)庫云平臺揭示的正是分布式計算在數(shù)據(jù)處理領域的本質問題。本書介紹了數(shù)據(jù)庫的起源與發(fā)展，分析了關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫的適應場景，介紹了國產自主可控數(shù)據(jù)庫云平臺發(fā)展現(xiàn)狀；針對云計算環(huán)境大數(shù)據(jù)時代對結構化和非結構化數(shù)據(jù)的管理需要，介紹了關系型數(shù)據(jù)庫中的事務、數(shù)據(jù)恢復、SQL、分布式數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的一致性與事務等理論；針對越來越多的大數(shù)據(jù)業(yè)務，介紹了數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的設計、優(yōu)化和集成技術。結合發(fā)展趨勢，重點介紹了當前流行的關系數(shù)據(jù)庫和NoSQL數(shù)據(jù)庫的編程技術；針對信息化建設演進式發(fā)展，介紹了數(shù)據(jù)庫重構技術。本書作為計算機、網絡工程、信息管理院校研究生的高端教材，適合具有一定計算機基礎知識的讀者學習，也可作為數(shù)據(jù)分析師、系統(tǒng)架構師的數(shù)據(jù)庫、云技術培訓教材，以及各企事業(yè)組織實施信息化建設、流程再造、大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)構建和信息化基礎知識訓練的參考書。

·31.9萬字

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DB2數(shù)據(jù)庫管理最佳實踐

IBMDB2作為業(yè)界主流的數(shù)據(jù)庫產品，廣泛應用于金融、通信、煙草等行業(yè)。本書側重于DB2數(shù)據(jù)庫管理，以實戰(zhàn)為主要目標，內容涵蓋軟件安裝配置、數(shù)據(jù)庫環(huán)境搭建、存儲規(guī)劃、數(shù)據(jù)遷移、備份恢復、鎖、性能監(jiān)控調優(yōu)和常見的問題診斷等。通過循序漸進、深入淺出的講解，力求讓讀者親自動手實驗，結合實際案例，快速掌握DB2知識，獨立完成日常運維管理工作。本書作者均有IBM原廠的工作經歷，實戰(zhàn)經驗非常豐富，本書將和大家分享他們的DB2數(shù)據(jù)庫管理的極佳實踐經驗。

·27.6萬字

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云數(shù)據(jù)中心網絡與SDN：技術架構與實現(xiàn)

本書涉及云數(shù)據(jù)中心網絡很多塊的內容，主要包括傳統(tǒng)技術、商用SDN方案、開源SDN方案以及相關的學術論文，覆蓋了目前絕大部分的主流技術以及一些其他較為新穎的技術，是目前市面上少數(shù)能夠切入SDN某一個具體行業(yè)應用場景，并對相關技術和產品進行系統(tǒng)性介紹的書籍之一。

·33.6萬字

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Oracle 12c云數(shù)據(jù)庫備份與恢復技術

Oracle12c是Oracle公司推出的基于云計算的云數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。本書根據(jù)作者應用Oracle數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的經驗，在參考Oracle12c原版手冊和國內外同類圖書的基礎上，從應用者的角度由淺入深地介紹數(shù)據(jù)庫備份與恢復的原理及各種備份恢復技術，使讀者通過本書的學習，了解Oracle12c云數(shù)據(jù)庫的備份與恢復的基礎理論，掌握各種Oracle云數(shù)據(jù)庫備份與恢復方法。本書共分9章，包括Oracle12c云數(shù)據(jù)庫基礎、數(shù)據(jù)庫備份與恢復概述、RMAN備份、管理RMAN備份、RMAN的數(shù)據(jù)庫恢復、閃回技術與數(shù)據(jù)庫時間點恢復、用戶管理的數(shù)據(jù)庫備份與恢復、邏輯備份與恢復、用RMAN遷移數(shù)據(jù)等內容。本書內容新穎全面，知識體系完備，條理清楚，理論適中，實例豐富，適合作為普通高等院校信息管理、數(shù)據(jù)庫管理和計算機等專業(yè)的教材，也可作為Oracle認證培訓教材，以及系統(tǒng)管理從業(yè)人員自學Oracle數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的參考用書。

·21.7萬字

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游戲數(shù)據(jù)分析的藝術

作為一名游戲行業(yè)的老兵，我從事游戲研發(fā)及管理工作多年，經歷了單機、客戶端游戲、網頁游戲以及移動游戲大潮的洗禮。回顧互聯(lián)網發(fā)展的這些年，從門戶、電商、社交、搜索到娛樂行業(yè)，數(shù)據(jù)都在扮演著非常重要的角色，流量經營分析、電商分析、搜索分析、社交分析都進入了全盛時代，并從商業(yè)變現(xiàn)的角度發(fā)揮了舉足輕重的作用。然而，游戲的研發(fā)、運營、設計在不斷進步，作為一種娛樂產業(yè)，也作為基于數(shù)據(jù)的互聯(lián)網業(yè)務，其數(shù)據(jù)分析則一直落后于其他互聯(lián)網服務的發(fā)展。作為最早的互聯(lián)網商業(yè)化服務，卻未充分利用數(shù)據(jù)的力量將游戲產業(yè)的創(chuàng)新、發(fā)展推向更高的水平，這是整個行業(yè)發(fā)展的一個遺憾。

·20.9萬字

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反饋：化解不確定性的數(shù)字認知論

反饋數(shù)據(jù)規(guī)模、頻率、機制在二十一世紀已發(fā)生根本變化，這是數(shù)字化和智能的本質，也是影響未來商業(yè)最重要的變量之一。在技術領域，用戶行為反饋帶來互聯(lián)網的相關性，AI算法的誤差、獎勵、強度等反饋機制涌現(xiàn)智能，基于簡單反饋規(guī)則的算法，結合海量的反饋數(shù)據(jù)，正在創(chuàng)造讓人驚奇的表現(xiàn)，并解決復雜問題，無論是搜索、推薦引擎還是大規(guī)模預訓練模型。在商業(yè)領域，新的商業(yè)模式總是基于新的生產力而誕生，特斯拉影子模式、預訓練大模型（GPT）、谷歌自動駕駛（Waymo）、亞馬遜智能化應用、奈飛正在以基于數(shù)字化反饋流的算法自學習能力贏得優(yōu)勢。這本書將為讀者介紹數(shù)字時代技術與商業(yè)的第一性原理，在更普適的認知、科學、萬物演化的背后，如何提出創(chuàng)造性地假設，如何高效率地反饋，如何建立模擬演化機制，是更為通用的反饋系統(tǒng)常識，為讀者帶來解決問題的全新視角。

·24萬字

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數(shù)據(jù)產品經理寶典：大數(shù)據(jù)時代如何創(chuàng)造卓越產品

“數(shù)據(jù)”兩個字越來越頻繁地出現(xiàn)在大家的工作中。一方面，“用數(shù)據(jù)說話”成為每個互聯(lián)網從業(yè)者必備的“生存技能”；另一方面，一個名為“數(shù)據(jù)產品經理”的職位成為各大互聯(lián)網企業(yè)的“熱招職位”。那么，作為數(shù)據(jù)產品經理，有了數(shù)據(jù)應該怎樣“用數(shù)據(jù)說話”？又應該如何讓自己具備獨特的競爭優(yōu)勢呢？本書內容涵蓋了數(shù)據(jù)產品經理應該知道和掌握的基礎知識——從每個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)產品經理都應當關注的“效率”問題出發(fā)，分別從商業(yè)知識和技術知識兩個角度，針對什么是數(shù)據(jù)產品、數(shù)據(jù)產品訴求的產生和類型、數(shù)據(jù)產品的實現(xiàn)思路與常見技術方案等關鍵問題進行講解。本書既是學習指南，又是速查手冊，適合具備不同工作背景并正在從事數(shù)據(jù)產品經理工作的人士閱讀，也適合對這一領域感興趣并希望從事數(shù)據(jù)產品經理工作的人士閱讀。只要你具備求知的熱情，本書將為你提供解決問題的思路、方法和工具。

·22.8萬字

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云原生架構：從技術演進到最佳實踐

云原生之路，漫漫而修遠，因為云在發(fā)展，應用也在發(fā)展。如何讓應用充分利用云的特性煥發(fā)全新面貌，這是每個云原生應用架構領域的人應該思考的問題。本書分為兩篇，從技術演進講起，讓讀者充分了解系統(tǒng)資源、應用架構和軟件工程的發(fā)展歷程，從而擁有技術角度的全局視野；然后介紹云原生應用的最佳實踐，手把手教你設計一個云原生應用。本書適合云原生應用開發(fā)人員、架構師、云計算從業(yè)者閱讀，部分章節(jié)對產品團隊、運維人員亦有一定的參考價值。

·23.7萬字

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白話大數(shù)據(jù)與機器學習

從行為脈絡來看，本書基本上是從數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)指標理解、數(shù)據(jù)模型、聚類/分類與機器學習、數(shù)據(jù)應用、大數(shù)據(jù)框架補充知識，以及擴展討論這樣的角度來層層深入完成的。這種方式會給讀者比較好的帶入感，讓大家——尤其是不擅長數(shù)學的讀者降低對大數(shù)據(jù)與機器學習算法的恐懼感。如果讀者朋友對排列組合、統(tǒng)計分布這些基礎知識比較了解，完全可以考慮跳過這些部分直接去讀后面更感興趣的內容。為了調節(jié)閱讀氣氛，我們還嘗試加入了一些漫畫插圖。為了讓讀者朋友能夠更快地進行實踐，我們幾乎在每一個算法講解后都配有Python或者SQL語言的實現(xiàn)部分。相信這些能夠幫助大家更快、更輕松地閱讀本書。

·20.4萬字

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云計算寶典：技術與實踐

探究核心技術，總結實踐方法。本書四篇十二章，對云計算進行了系統(tǒng)的探討。戰(zhàn)略藍圖篇以概述云計算為起點，縱覽其在一系列重要行業(yè)中的應用場景和實踐方針，繼而深入實施步驟，為云計算產業(yè)參與者勾畫了藍圖。技術基石篇首先描述數(shù)據(jù)中心的核心功能，管理維護方法，以及新一代數(shù)據(jù)中心的需求和挑戰(zhàn)，隨后介紹云計算的技術基礎：服務器虛擬化和虛擬器件。系統(tǒng)架構篇從橫向和縱向兩個維度定義了云架構，在基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務的層面進行了深入的技術探討，并給出相關的參考實現(xiàn)。業(yè)界動態(tài)篇勾勒了生態(tài)系統(tǒng)的動態(tài)和趨勢，從虛擬化和云計算兩個維度介紹了業(yè)界的基本情況和主流產品。

·30.1萬字

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零基礎學SQL Server 2008

SQLServer2008數(shù)據(jù)庫是微軟精心打造的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫平臺產品，該產品重新定義了數(shù)據(jù)庫涉及的領域與規(guī)范，融入了商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘、自動化等許多企業(yè)級特性，滿足了各類規(guī)模的企業(yè)計算，符合數(shù)據(jù)庫應用的未來發(fā)展方向。

·29.4萬字

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MySQL 8.x從入門到精通（視頻教學版）

MySQL是比較受歡迎的開源關系型數(shù)據(jù)庫之一。本書通過大量實用的操作案例，詳細講解MySQL8.x數(shù)據(jù)庫操作方法和技巧。本書配套資源提供了所有例子的源代碼、PPT課件、培訓班形式的同步教學視頻、命令速查手冊、QQ群與微信群答疑，以方便讀者參考和自學。本書共分25章。主要內容包括MySQL8.x的安裝與配置、數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表基本操作、數(shù)據(jù)類型和運算符、MySQL函數(shù)、數(shù)據(jù)的增刪改查、索引的設計和使用、存儲過程和函數(shù)、視圖、觸發(fā)器、存儲引擎的選擇、分區(qū)和事務控制、性能優(yōu)化、鎖定機制、服務器性能優(yōu)化、性能監(jiān)控、數(shù)據(jù)備份與還原、日志、權限與安全管理、高可用架構、復制、MySQLUtilities、MySQLProxy。最后通過兩個案例系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫設計，進一步講解MySQL在系統(tǒng)開發(fā)中的應用。本書注重實戰(zhàn)操作，幫助讀者循序漸進地掌握MySQL的各項管理與開發(fā)技術。

·23.5萬字

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由淺入深學SQL Server：基礎、進階與必做300題

本書由淺入深、全面、系統(tǒng)地介紹了SQLServer2008開發(fā)技術，提供了大量實例與習題，供讀者實戰(zhàn)演練。本書共分4篇。第1篇介紹SQLServer2008的安裝、管理工具SSMS的使用、基于SQLServer2008的數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建、T-SQL語言基礎、基于SQLServer2008的數(shù)據(jù)表創(chuàng)建、索引創(chuàng)建和管理等；第2篇介紹基于SQLServer2008的數(shù)據(jù)庫查詢、T-SQL語言常用函數(shù)、事務與鎖管理、視圖創(chuàng)建與管理、存儲過程創(chuàng)建與管理、觸發(fā)器創(chuàng)建與管理、XML數(shù)據(jù)管理等；第3篇介紹基于SQLServer2008的數(shù)據(jù)庫維護與管理方法、數(shù)據(jù)庫備份與恢復管理、數(shù)據(jù)庫安全管理、SQLServer2008的服務及高級功能等；第4篇介紹使用VisualStudio2010與SQLServer2008的數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)，以提高讀者實戰(zhàn)水平。

·25萬字

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大數(shù)據(jù)技術原理與應用：概念、存儲、處理、分析與應用（第3版）

本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的相關知識，分為大數(shù)據(jù)基礎篇、大數(shù)據(jù)存儲與管理篇、大數(shù)據(jù)處理與分析篇、大數(shù)據(jù)應用篇。全書共17章，內容包含大數(shù)據(jù)的基本概念、大數(shù)據(jù)處理架構Hadoop、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、NoSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、MapReduce、數(shù)據(jù)倉庫Hive、Spark、流計算、Flink、圖計算、數(shù)據(jù)可視化以及大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網、生物醫(yī)學領域和其他行業(yè)的應用。本書在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Hive、Spark和Flink等重要章節(jié)安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數(shù)據(jù)關鍵技術。

·24.4萬字

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PyTorch深度學習實戰(zhàn)

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch庫是真正具備Python風格的。對于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人來說，上手PyTorch輕而易舉。PyTorch在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，并且可以平穩(wěn)地從個人應用擴展到企業(yè)級應用。由于像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業(yè)選擇。本書是教你使用PyTorch創(chuàng)建神經網絡和深度學習系統(tǒng)的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現(xiàn)模塊和損失函數(shù)；（3）使用PyTorchHub預先訓練的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中編寫示例代碼。

·25.8萬字

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精益數(shù)據(jù)分析

本書圍繞精益創(chuàng)業(yè)展開討論，融合了精益創(chuàng)業(yè)法、客戶開發(fā)、商業(yè)模式畫布和敏捷持續(xù)集成的精華。本書匯聚了100多位創(chuàng)始人、投資人、內部創(chuàng)業(yè)者和創(chuàng)新者的成功創(chuàng)業(yè)經驗，呈現(xiàn)了30多個極具價值的案例分析，可以為各階段的創(chuàng)業(yè)者提供行為準則。

·21.6萬字

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數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSS Clementine應用寶典

本書從數(shù)據(jù)挖掘基礎、數(shù)據(jù)挖掘經典算法、數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務建模與模型評價、SPSSClementine數(shù)據(jù)挖掘實務這4方面對數(shù)據(jù)挖掘技術進行了全面介紹。本書共24章，分為4部分。第1部分介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念及數(shù)據(jù)挖掘應用的基本原理。第2部分介紹了回歸分析、貝葉斯網絡、聚類分析、決策樹算法、關聯(lián)規(guī)則、粗糙集、神經網絡模型、遺傳算法等。第3部分是數(shù)據(jù)挖掘建模和模型模型評價的基礎知識。第4部分包括SPSSClementine數(shù)據(jù)挖掘項目的實現(xiàn)和具體實施，以及3個典型案例。

·45.2萬字

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Swift：Developing iOS Applications

ThiscoursewouldbeforappdeveloperswhoarenewtodevelopingforiOSorOSXandaretryingtogetgripswithSwiftforthefirsttime.

·21.8萬字

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大數(shù)據(jù)技術體系與開源生態(tài)

本書從大數(shù)據(jù)生命周期的角度闡述大數(shù)據(jù)技術體系與開源生態(tài)的發(fā)展。全書分為7篇，包括大數(shù)據(jù)技術體系與開源生態(tài)概述、大數(shù)據(jù)獲取技術、大數(shù)據(jù)管理技術、大數(shù)據(jù)處理技術、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術、大數(shù)據(jù)可視化與交互技術、大數(shù)據(jù)安全與治理技術。又分為15章，詳細介紹大數(shù)據(jù)的技術概況、發(fā)展近況和技術優(yōu)勢、軟件架構、和應用場景等內容。本書適合大數(shù)據(jù)和人工智能業(yè)內人員、各大高校相關專業(yè)的高年級本科生和研究生、以及對大數(shù)據(jù)應用中各類框架組件的愛好者閱讀。

·22.9萬字

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數(shù)據(jù)庫

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Hadoop構建數(shù)據(jù)倉庫實踐