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·2.1萬字

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循序漸進學Spark

本書以小象學院git項目方式管理。感謝姜冰鈺、陳超、冼茂源等每一位內容貢獻者，感謝他們花費大量時間，將自己對Spark的理解加上在實際工作、學習過程中的體會，融匯成豐富的內容。與企業不斷涌現的對大數據技術的需求相比，大數據人才還存在很大缺口，對大數據技術充滿期許的新人正在源源不斷地加入這個領域。在小象學院的教學實踐過程中，我們發現，一本能完整系統地介紹Spark各模塊原理并兼顧使用實戰的書，對于初入大數據領域的技術人員至關重要。于是，我們根據日常積累的經驗，著成本書。

·9.4萬字

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數據庫技術及應用

本書以一個開發案例貫穿全書，從軟件工程的角度出發，按照項目開發的階段流程組織數據庫設計原理和應用系統實現的相關內容，引導讀者在數據庫應用系統開發的每個階段都實現從理論到實踐的探索。在我國軟件國產化的大背景下，本書采用國產的華為openGauss作為數據庫技術實驗環境，以幫助讀者更好地了解國產數據庫產品的使用方法。

·19.2萬字

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云數據中心網絡與SDN：技術架構與實現

本書涉及云數據中心網絡很多塊的內容，主要包括傳統技術、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，是目前市面上少數能夠切入SDN某一個具體行業應用場景，并對相關技術和產品進行系統性介紹的書籍之一。

·33.6萬字

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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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數據可視化分析：Tableau原理與實踐（全彩）

本書系統地講解了TableauPrepBuilder和TableauDesktop的原理與實踐應用。全書以可視化分析、Tableau計算為重點，詳細介紹了如何理解數據的層次、如何使用TableauPrepBuilder整理和準備數據、如何使用TableauDesktop開展敏捷數據分析、Tableau高級互動，特別是深入介紹了Tableau的各種計算，從而以有限的數據實現無限的業務場景分析。全書貫穿數據與問題的層次分析方法，并用實例加以說明，不僅適合希望系統學習Tableau的初學者，而且適合Tableau的中高級分析師。

·21.3萬字

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收獲，不止Oracle（第2版）

在這本書里讀者將會跟隨作者一同對Oracle數據庫的相關知識進行梳理，然后共同提煉出必須最先掌握的那部分知識，無論你是數據庫開發、管理、優化、設計人員，還是從事Java、C的開發人員。接下來作者再將這部分知識中最實用的內容進一步提煉，濃縮出精華的部分，分享給大家。這是二八現象的一次經典應用。這部分知識就是Oracle的物理體系結構、邏輯體系結構、表、索引以及表連接五大部分。通過閱讀這些章節，讀者將會在很短時間內以一種有史以來最輕松的方式，完成對Oracle數據庫的整體認識，不僅能在工作中解決常規問題，還能具備一定的設計和調優能力。相信通過這些章節的學習，會給讀者的Oracle學習帶來極大的收獲。

·17.8萬字

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R語言與數據挖掘

R是一種適用于統計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發展而來。早期R是基于S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環境下運行。R的語法來自Scheme，作為一款誕生于20世紀90年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。本書從實際應用出發，結合實例及應用場景，深入淺出地介紹了R語言應用的相關知識：R語言的安裝及使用、數據對象與數據讀寫、常用數據管理、圖形探索、高級繪圖工具及常用的建模算法在R語言中的實現方式。書中以R語言的函數應用為主，先介紹了函數的應用場景及使用格式，再給出函數的應用實例，最后對函數的運行結果做出了解釋，將掌握函數應用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。

·9.2萬字

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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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云計算與大數據

本書首先介紹了云計算與大數據的簡史、發展歷程，討論了當前大數據所要解決的5大問題，然后對面向云計算與大數據的體系架構搭建進行全面剖析，給讀者講述在云與大數據的時代做什么、怎么做才是對的，然后結合業界的具體實踐講解了2個平臺建設的案例，一個是大數據平臺的搭建，一個是混合云平臺的搭建。

·13.8萬字

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SQL面試寶典：圖解數據庫求職題

本書以SQL的基礎知識為出發點，從SQL的簡單查詢、匯總函數、分組，到多表查詢、窗口函數等SQL高級功能，逐一進行介紹與講解，基本涵蓋了學習SQL過程中需要掌握的主要內容。本書最大的特色是結合大量的面試題，讓讀者清楚地了解如何用所學的SQL知識解決工作中的實際問題。第8章提供了從不同行業、不同崗位的業務場景出發的實戰項目訓練，便于讀者在實踐中學習，鞏固SQL知識和技能，理解與掌握相關內容，并能夠將其快速應用于實際工作中。

·8萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現

本書分為四個部分。第一部分介紹大數據戰略。其中，第1章將分享作者對于ABC（人工智能、大數據和云計算）之間關系的理解以及對人和人工智能的思考。第2章將介紹進取型企業為什么需要大數據戰略以及如何建立大數據戰略。第二部分介紹大數據平臺。其中，第3章將以數據平臺演進歷史和未來趨勢為主題，描述三次整合的背景及影響，介紹選擇大數據平臺需要考慮的因素，以及為什么Greenplum是理想的大數據平臺。第4章為Greenplum數據庫快速入門指南。第5章將介紹Greenplum架構的主要特點和核心引擎。第6章將介紹數據加載、數據聯邦和數據虛擬化。第7章將介紹Greenplum的資源管理以及對混合負載的支持。第三部分介紹機器學習與數據分析。其中，第8章介紹Greenplum的各種過程化編程語言（用戶自定義函數），用戶可以使用Python、R、Java等語言實現用戶自定義函數，還可以通過容器化技術實現自定義函數的安全性和隔離性。第9章將介紹Greenplum內建的機器學習庫MADlib，數據科學家可以使用內建的50多種機器學習算法基于SQL對數據進行高級分析，并介紹如何擴展MADlib以實現新算法。第10章和第11章將分別介紹Greenplum如何對文本數據和時空數據（GIS）進行存儲、計算和分析。第12章將介紹Greenplum豐富的圖計算能力。第四部分介紹運維管理和數據遷移。其中，第13章將介紹各種監控和管理工具及相關企業級產品。第14章介紹數據庫備份、恢復和遷移。第15章和第16章將分別介紹如何從Oracle和Teradata遷移到Greenplum。

·21.5萬字

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企業級數據與AI項目成功之道

大型組織正在競相實施先進的數據科學。大多數時候，我們的人工智能嘗試變成了走進死胡同的科學項目，從來沒有提供可持續的商業價值。我們錯過了什么？在本書中，你將發現必須理解和實現的信息架構支柱。只有當數據分析和人工智能能夠在整個組織內以可預測和一致的方式提供業務洞見時，它們才能增加價值。本書概述了一種組織、管理和評估數據的有效且實用的方法，這樣你就可以建立一個信息架構來更好地推動人工智能和數據科學的發展。通過閱讀本書，你將學到：簡化數據管理，隨時隨地提供數據；縮短可運轉的AI用例的價值實現時間；使各個企業都能訪問AI和數據洞見；動態地實時縮放復雜AI場景；開發能夠帶來可預測的、可重復的價值的信息架構。

·16.6萬字

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數據庫開發實踐案例

本書采用案例的方式，按照數據庫應用系統開發的流程，從應用背景、需求分析、系統設計、系統實現等步驟由淺入深、循序漸進地介紹每個案例的開發實現過程。全書分為8章，第1章介紹數據庫系統的基礎知識和數據庫設計過程。第2章到第8章分別介紹以JSP、ASP.NET、C++和Java等作為前臺手段，MicrosoftSQLServer作為后臺數據庫的系統開發案例。每個案例都提供了經過測試的完整源代碼及說明，便于讀者學習和參考。

·5.2萬字

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Computer Vision Projects with OpenCV and Python 3

Pythonistheidealprogramminglanguageforrapidlyprototypinganddevelopingproduction-gradecodesforimageprocessingandComputerVisionwithitsrobustsyntaxandwealthofpowerfullibraries.Thisbookwillhelpyoudesignanddevelopproduction-gradeComputerVisionprojectstacklingreal-worldproblems.Withthehelpofthisbook,youwilllearnhowtosetupAnacondaandPythonforthemajorOSeswithcutting-edgethird-partylibrariesforComputerVision.You'lllearnstate-of-the-arttechniquesforclassifyingimages,findingandidentifyinghumanpostures,anddetectingfaceswithinvideos.YouwillusepowerfulmachinelearningtoolssuchasOpenCV,Dlib,andTensorFlowtobuildexcitingprojectssuchasclassifyinghandwrittendigits,detectingfacialfeatures,andmuchmore.Thebookalsocoverssomeadvancedprojects,suchasreadingtextfromlicenseplatesfromreal-worldimagesusingGoogle’sTesseractsoftware,andtrackinghumanbodyposesusingDeeperCutwithinTensorFlow.Bytheendofthisbook,youwillhavetheexpertiserequiredtobuildyourownComputerVisionprojectsusingPythonanditsassociatedlibraries.

·3.2萬字

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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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計算機組裝與維護(微課版)

本書主要講解計算機組裝基礎、選購計算機硬件、選購其他計算機設備、組裝計算機、設置BIOS和硬盤分區、安裝操作系統和常用軟件、計算機系統備份與優化、構建虛擬計算機測試平臺、計算機的日常維護、計算機的安全維護、計算機故障基礎和排除計算機故障等知識。附錄中安排5個組裝與維護計算機的綜合實訓，進一步提高學生對相關知識的應用能力。本書采用由淺入深、循序漸進的方式，以情景導入、案例講解、項目實訓、課后練習和技巧提升的結構進行講述。全書包含大量的案例和練習，著重于對學生實際應用能力的培養，并將職業場景引入課堂教學，讓學生提前進入工作的角色中。本書適合作為高等院校計算機組裝和維護的相關課程的教材，也可作為各類社會培訓學校相關專業的教材，同時還可供計算機初學者自學使用。

·13.5萬字

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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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Node.js High Performance

Node.jsisatoolwritteninC,whichallowsyoutouseJavaScriptontheserver-side.HighperformanceonaplatformlikeNode.jsisknowinghowtotakeadvantageofeveryaspectofyourhardware,helpingmemorymanagementactatitsbest,andcorrectlydecidinghowtoarchitectacomplexapplication.Donotpanicifyourapplicationsstartconsumingalotofmemory;insteadspottheleakandsolveitfastwithNode.jsbymonitoringandstoppingitbeforeitbecomesanissue.Thisbookwillprovideyouwiththeskillsyouneedtoanalyzetheperformanceofyourapplicationandmonitortheaspectsthatcanandshouldbe.StartingwithperformanceanalysisconceptsandtheirimportanceinhelpingNode.jsdeveloperseliminateperformancebottlenecks,thisbookwilltakeyouthroughdevelopmentpatternstoavoidperformancepenalties.Youwilllearntheimportanceofgarbagecollectionanditsbehaviour,anddiscoverhowtoprofileyourprocessor,allowingbetterperformanceandscalability.Youwillthenlearnaboutthedifferenttypesofdatastoragemethods.Movingon,youwillgettogripswithtestingandbenchmarkingapplicationstoavoidunknownapplicationtestzones.Lastly,youwillexplorethelimitsthatexternalcomponentscanimposeinyourapplicationintheformofbottlenecks.Byfollowingtheexamplesineachchapter,youwilldiscovertipstogettingbetterperformingapplicationsbyavoidinganti-patternsandstretchingthelimitsofyourenvironmentasmuchaspossible.

·3.3萬字

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