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ReinforcementLearning(RL)isthetrendingandmostpromisingbranchofartificialintelligence.ThisLearningPathwillhelpyoumasternotonlythebasicreinforcementlearningalgorithmsbutalsotheadvanceddeepreinforcementlearningalgorithms.TheLearningPathstartswithanintroductiontoRLfollowedbyOpenAIGym,andTensorFlow.YouwillthenexplorevariousRLalgorithms,suchasMarkovDecisionProcess,MonteCarlomethods,anddynamicprogramming,includingvalueandpolicyiteration.You'llalsoworkonvariousdatasetsincludingimage,text,andvideo.Thisexample-richguidewillintroduceyoutodeepRLalgorithms,suchasDuelingDQN,DRQN,A3C,PPO,andTRPO.Youwillgainexperienceinseveraldomains,includinggaming,imageprocessing,andphysicalsimulations.You'llexploreTensorFlowandOpenAIGymtoimplementalgorithmsthatalsopredictstockprices,generatenaturallanguage,andevenbuildotherneuralnetworks.Youwillalsolearnaboutimagination-augmentedagents,learningfromhumanpreference,DQfD,HER,andmanyoftherecentadvancementsinRL.BytheendoftheLearningPath,youwillhavealltheknowledgeandexperienceneededtoimplementRLanddeepRLinyourprojects,andyouentertheworldofartificialintelligencetosolvevariousreal-lifeproblems.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:Hands-OnReinforcementLearningwithPythonbySudharsanRavichandiran.PythonReinforcementLearningProjectsbySeanSaito,YangWenzhuo,andRajalingappaaShanmugamani.

·9.2萬字

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零基礎(chǔ)學(xué)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(chǎn)品，該產(chǎn)品重新定義了數(shù)據(jù)庫涉及的領(lǐng)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(yīng)用的未來發(fā)展方向。

·29.4萬字

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Oracle從入門到精通（視頻實戰(zhàn)版）

Oracle11g是甲骨文精心打造的最新的Oracle數(shù)據(jù)庫版本，該版本數(shù)據(jù)庫凝聚了Oracle30多年的精華。本書不僅是一本Oracle11g的入門教材也是初學(xué)者快速掌握Oracle11g的捷徑。本書以O(shè)racle11g為例，一共分為四篇，循序漸進的講述了Oracle11g的基本語法和基本操作，從數(shù)據(jù)庫的安裝開始逐步介紹與數(shù)據(jù)庫交互的語句以及管理數(shù)據(jù)庫中的文件、備份與恢復(fù)數(shù)據(jù)庫等操作。在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用篇中還結(jié)合.NET和JAVA的編程環(huán)境講解了如何連接Oracle11g數(shù)據(jù)庫。

·21.1萬字

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實現(xiàn)領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計

本書分別從戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)層面詳盡地討論了如何實現(xiàn)DDD，其中包含了大量的最佳實踐、設(shè)計準(zhǔn)則和對一些問題的折中性討論。全書共分為14章，在DDD戰(zhàn)略部分，本書向我們講解了領(lǐng)域、限界上下文、上下文映射圖和架構(gòu)等內(nèi)容，戰(zhàn)術(shù)部分包括實體、值對象、領(lǐng)域服務(wù)、領(lǐng)域事件、聚合和資源庫等內(nèi)容。一個虛構(gòu)的案例研究貫穿全書，這對于實例講解DDD實現(xiàn)來說非常有用。

·32萬字

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數(shù)據(jù)質(zhì)量實踐手冊：4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)關(guān)乎企業(yè)運營、合規(guī)、決策和業(yè)績的關(guān)鍵，哈佛商業(yè)評論的一項研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)中只有3%的數(shù)據(jù)符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，絕大多數(shù)公司都在尋求切實可行的指導(dǎo)來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。本書作者基于多年在數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和人工智能方面的實踐經(jīng)驗，闡述了4步構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)體系。他提出了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的四階段DARS方法（定義、評估、實現(xiàn)、持續(xù)）和10個數(shù)據(jù)質(zhì)量最佳實踐案例，以此來提高業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量水平，為業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)價值，保證生成的數(shù)據(jù)可以有效支持高級分析和人工智能。在本書中，您將學(xué)習(xí)定義和評估數(shù)據(jù)質(zhì)量的技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和度量指標(biāo)，了解如何確保公司的數(shù)據(jù)收集實踐避免常見的陷阱。本書適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)智能專業(yè)人士、首席技術(shù)官和數(shù)據(jù)官，以及對收集和使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)感興趣的人士。對于有志成為首席數(shù)據(jù)官的各位讀者，這是一本難得的寶典級書籍！

·11.7萬字

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數(shù)據(jù)分析咖哥十話：從思維到實踐促進運營增長

本書以案例的形式，介紹從思維模型分析到場景實踐的數(shù)據(jù)分析方法。全書圍繞“數(shù)據(jù)分析”與“運營增長”兩大關(guān)鍵要素，在系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)分析思維、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)采集技能、數(shù)據(jù)清洗技能等基礎(chǔ)知識的同時，以問題為導(dǎo)向，解讀運營與增長的關(guān)鍵性業(yè)務(wù)內(nèi)容，在獲客、激活、留存、變現(xiàn)、自傳播循環(huán)等各個核心運營環(huán)節(jié)展開數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)。本書提供案例相關(guān)數(shù)據(jù)集與源碼包，適合數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品運營、市場營銷等行業(yè)有數(shù)據(jù)分析具體業(yè)務(wù)需求的人士閱讀，也適合相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。

·12萬字

Access 2016數(shù)據(jù)庫教程（微課版·第2版）

全書以學(xué)生成績管理數(shù)據(jù)庫案例為主線，從建立空數(shù)據(jù)庫開始，逐步講解數(shù)據(jù)庫中的表、查詢、窗體、報表、宏、模塊、VBA程序設(shè)計與數(shù)據(jù)庫編程等Access2016的主要功能；以圖書館借還書管理數(shù)據(jù)庫項目實訓(xùn)為輔線，結(jié)合每章知識設(shè)計項目實訓(xùn)內(nèi)容，幫助讀者鞏固和加深對所學(xué)知識的理解和掌握；以商品銷售管理數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)演練為擴展訓(xùn)練，幫助讀者提高應(yīng)用數(shù)據(jù)庫技術(shù)分析和處理數(shù)據(jù)的操作技能。本書符合最新版《全國計算機等級考試二級Access數(shù)據(jù)庫程序設(shè)計考試大綱》的要求，可作為高等院校非計算機專業(yè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)相關(guān)課程的教材，也可作為“全國計算機等級考試二級Access數(shù)據(jù)庫程序設(shè)計”科目考試的參考資料。

·13.8萬字

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深入淺出Greenplum分布式數(shù)據(jù)庫：原理、架構(gòu)和代碼分析

本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)理論，包括經(jīng)典的CAP理論、一致性算法相關(guān)的理論、并發(fā)控制相關(guān)的理論等；第2篇具體介紹Greenplum數(shù)據(jù)庫，從分布式事務(wù)、分布式計算和分布式存儲3個方面，深入代碼層級，講述分布式理論在工業(yè)上的實現(xiàn)；第3篇是總結(jié)和展望，介紹云原生數(shù)據(jù)庫和新技術(shù)帶給Greenplum和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的機遇和挑戰(zhàn)。本書打破以理論介紹和架構(gòu)介紹為主的思路，深入分析工業(yè)化的實現(xiàn)，實踐性強。本書主要面向數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的科研工作者和學(xué)者，也可作為高校計算機類專業(yè)的分布式數(shù)據(jù)庫相關(guān)課程的參考資料。

·7.1萬字

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Python數(shù)據(jù)分析入門與實戰(zhàn)

本書系統(tǒng)地描述了如何利用Python語言進行數(shù)據(jù)分析。由淺入深的編寫方式可以幫助讀者輕松愉快地進入數(shù)據(jù)的世界。全書從理論到實踐、從基礎(chǔ)語法到科學(xué)計算庫，循序漸進地講解了Python數(shù)據(jù)分析所需要學(xué)習(xí)的技能。搭配項目實戰(zhàn)幫助讀者更好、更快地掌握Python數(shù)據(jù)分析知識點。此外，還全面介紹了數(shù)據(jù)分析的必知必會技能。本書提供代碼資源下載服務(wù)，每章均配有重要知識點串講視頻。本書不僅適合零基礎(chǔ)喜歡數(shù)據(jù)分析的入門級讀者，還可助力數(shù)據(jù)分析從業(yè)者進行技術(shù)進階。

·7.7萬字

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SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫教程（第4版）

本書基礎(chǔ)部分包含10章，第1章介紹數(shù)據(jù)庫的基本概念，第2章到第10章系統(tǒng)介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過9個實驗介紹SQLServe基本內(nèi)容。綜合應(yīng)用部分包含6個綜合實例。在進行SQLServer2016綜合實例數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)備過程中，濃縮了創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、表結(jié)構(gòu)、表記錄操作、視圖、觸發(fā)器、完整性、存儲過程等數(shù)據(jù)庫的基本對象。

·17.6萬字

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Python金融大數(shù)據(jù)分析（第2版）

《Python金融大數(shù)據(jù)分析第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及Python在計量金融學(xué)中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎(chǔ)知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向?qū)ο缶幊蹋坏?部分介紹金融數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)基本技術(shù)和方法，包括數(shù)據(jù)可視化、輸入/輸出操作和數(shù)學(xué)中與金融相關(guān)的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應(yīng)用，重點介紹常見算法，包括機器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能相關(guān)算法；第5部分講解基于蒙特卡洛模擬開發(fā)期權(quán)及衍生品定價的應(yīng)用，其內(nèi)容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數(shù)據(jù)分析第2版》本書適合對使用Python進行大數(shù)據(jù)分析、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀。

·17.3萬字

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劍指大數(shù)據(jù)：Flink實時數(shù)據(jù)倉庫項目實戰(zhàn)（電商版）

本書從需求規(guī)劃、需求實現(xiàn)到可視化展示等，遵循項目開發(fā)的主要流程，全景介紹了電商行業(yè)Flink實時數(shù)據(jù)倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現(xiàn)的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的理論知識，包括數(shù)據(jù)倉庫的概念介紹、電商業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉庫理論介紹和數(shù)據(jù)倉庫建模等。最核心的內(nèi)容是代碼中對Flink的靈活應(yīng)用，為讀者展示了Flink處理數(shù)據(jù)的多種可能性。本書最后還詳細(xì)講解了項目的性能調(diào)優(yōu)技巧和實戰(zhàn)案例，幫助讀者掌握更多的實戰(zhàn)經(jīng)驗。本書適合具有一定編程基礎(chǔ)的讀者學(xué)習(xí)或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數(shù)據(jù)倉庫，全面掌握實時數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)技術(shù)。

·13.1萬字

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數(shù)據(jù)要素化時代的數(shù)據(jù)治理

隨著數(shù)字化的發(fā)展，數(shù)據(jù)逐漸融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會服務(wù)管理等環(huán)節(jié)，為數(shù)據(jù)的擁有者或使用者帶來經(jīng)濟效益，成為一種新型的生產(chǎn)要素，給生產(chǎn)方式、生活方式和社會治理方式帶來了深刻的變革。本書主要介紹數(shù)據(jù)要素化時代的數(shù)據(jù)治理。本書分為5篇。第一篇“數(shù)據(jù)治理新趨勢”介紹DataOps的發(fā)展及實踐，產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)治理新趨勢，數(shù)據(jù)治理的場景化、工程化和智能化，以及數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全運營。第二篇“新理論、新方法和新技術(shù)”介紹數(shù)業(yè)的邏輯及路徑、數(shù)據(jù)治理的閉環(huán)管理方法、數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)治理的共治共享、精益數(shù)據(jù)治理，以及數(shù)據(jù)治理的“新四化”。第三篇“新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”詳細(xì)介紹來自平安人壽、阿里巴巴和鏡舟科技3家企業(yè)的數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品的創(chuàng)新情況。第四篇“行業(yè)數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全治理”首先介紹高校是如何進行數(shù)據(jù)治理的，然后介紹數(shù)據(jù)的安全運營和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題解決之道。第五篇“企業(yè)最佳實踐”分享中國石化、中電金信和中國聯(lián)通3家企業(yè)在數(shù)據(jù)要素化過程中積累的經(jīng)驗。本書適合對數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)主題感興趣的讀者閱讀，尤其適合從事相關(guān)工作的讀者參考借鑒。

·12.1萬字

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Implementing DevOps with Microsoft Azure

ThisbookisforDevOpsengineers,systemadministrators,anddevelopers(.net)whowanttoimplementDevOpsfortheirorganization.YoudonotneedtohaveanyknowledgeofVSTSorAzureAppServices(AzureWebApps/AzureWebsites).

·3.5萬字

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數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)

本書以數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)實現(xiàn)為線索，內(nèi)容除數(shù)據(jù)庫技術(shù)外，還涵蓋系統(tǒng)分析、設(shè)計、開發(fā)和部署方法，并引入“互聯(lián)網(wǎng)+”思維和熱點技術(shù)。全書以一個完整的“e學(xué)習(xí)”系統(tǒng)實際案例驅(qū)動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環(huán)境，幫助讀者通過實際應(yīng)用理解數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的相關(guān)知識和開發(fā)方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術(shù)實現(xiàn)領(lǐng)域創(chuàng)新應(yīng)用。本書提供豐富的教學(xué)資源，可以登錄華信教育資源網(wǎng)（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關(guān)資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關(guān)資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術(shù)先進，可作為各類高等學(xué)校數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息系統(tǒng)設(shè)計的入門教材，或者作為計算機基礎(chǔ)教育較高層次課程的教材，也可以作為數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)實踐的技術(shù)參考書。

·14.2萬字

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短文本數(shù)據(jù)理解

短文本理解是伴隨著搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)及聊天機器人等應(yīng)用場景而興起的一個研究課題。它是近些年的一個研究熱點，且對未來人工智能的發(fā)展有重要的影響。由于短文本字詞少、歧義大、不遵守語法規(guī)則等特點，傳統(tǒng)自然語言處理技術(shù)如句法分析器等難以直接應(yīng)用于短文本。因此，研究人員不得不另辟蹊徑來解決機器理解短文本的問題。

·6.8萬字

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金融商業(yè)算法建模：基于Python和SAS

這是一本貫穿金融業(yè)務(wù)經(jīng)營全流程，以業(yè)務(wù)為驅(qū)動的金融數(shù)據(jù)挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化等數(shù)據(jù)建模環(huán)節(jié)。本書的4位作者都是在金融領(lǐng)域有多年工作經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)專家，不僅技術(shù)功底深厚、業(yè)務(wù)經(jīng)驗豐富，而且對金融行業(yè)從業(yè)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(nèi)容獨樹一幟。本書針對決策類、識別類、優(yōu)化分析類三大主題，獨創(chuàng)九大模板：客戶價值預(yù)測、營銷響應(yīng)預(yù)測、細(xì)分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規(guī)行為識別、預(yù)測、運籌優(yōu)化、流程挖掘，詳細(xì)講解了每個模板的算法原理、評估方法、優(yōu)化方法和應(yīng)用案例等，內(nèi)容上極力做到準(zhǔn)確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數(shù)據(jù)科學(xué)項目中比較容易被忽視的內(nèi)容做了補充，包括模型評估、模型監(jiān)控、算法工程化，指導(dǎo)讀者構(gòu)建易讀、高效、健壯的數(shù)據(jù)科學(xué)工程。本書堅持理論與實踐相結(jié)合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優(yōu)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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Hands-On Mathematics for Deep Learning

Mostprogrammersanddatascientistsstrugglewithmathematics,havingeitheroverlookedorforgottencoremathematicalconcepts.ThisbookusesPythonlibrariestohelpyouunderstandthemathrequiredtobuilddeeplearning(DL)models.You'llbeginbylearningaboutcoremathematicalandmoderncomputationaltechniquesusedtodesignandimplementDLalgorithms.Thisbookwillcoveressentialtopics,suchaslinearalgebra,eigenvaluesandeigenvectors,thesingularvaluedecompositionconcept,andgradientalgorithms,tohelpyouunderstandhowtotraindeepneuralnetworks.Laterchaptersfocusonimportantneuralnetworks,suchasthelinearneuralnetworkandmultilayerperceptrons,withaprimaryfocusonhelpingyoulearnhoweachmodelworks.Asyouadvance,youwilldelveintothemathusedforregularization,multi-layeredDL,forwardpropagation,optimization,andbackpropagationtechniquestounderstandwhatittakestobuildfull-fledgedDLmodels.Finally,you’llexploreCNN,recurrentneuralnetwork(RNN),andGANmodelsandtheirapplication.Bytheendofthisbook,you'llhavebuiltastrongfoundationinneuralnetworksandDLmathematicalconcepts,whichwillhelpyoutoconfidentlyresearchandbuildcustommodelsinDL.

·7.4萬字

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Data Science Projects with Python

DataScienceProjectswithPythonisdesignedtogiveyoupracticalguidanceonindustry-standarddataanalysisandmachinelearningtoolsinPython,withthehelpofrealisticdata.ThebookwillhelpyouunderstandhowyoucanusepandasandMatplotlibtocriticallyexamineadatasetwithsummarystatisticsandgraphs,andextracttheinsightsyouseektoderive.Youwillcontinuetobuildonyourknowledgeasyoulearnhowtopreparedataandfeedittomachinelearningalgorithms,suchasregularizedlogisticregressionandrandomforest,usingthescikit-learnpackage.You’lldiscoverhowtotunethealgorithmstoprovidethebestpredictionsonnewand,unseendata.Asyoudelveintolaterchapters,you’llbeabletounderstandtheworkingandoutputofthesealgorithmsandgaininsightintonotonlythepredictivecapabilitiesofthemodelsbutalsotheirreasonsformakingthesepredictions.Bytheendofthisbook,youwillhavetheskillsyouneedtoconfidentlyusevariousmachinelearningalgorithmstoperformdetaileddataanalysisandextractmeaningfulinsightsfromunstructureddata.

·8.5萬字

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機器視覺原理與案例詳解

本書結(jié)合智能制造的發(fā)展方向，將機器視覺的理論知識與生產(chǎn)實際相結(jié)合，通過典型案例詳細(xì)講解機器視覺的基礎(chǔ)原理及其實現(xiàn)過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關(guān)問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構(gòu)成、硬件選型、圖像處理技術(shù)、缺陷檢測技術(shù)、模式識別技術(shù)、尺寸測量技術(shù)、目標(biāo)定位技術(shù)、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎(chǔ)及實戰(zhàn)、機器視覺軟件In-Sight基礎(chǔ)及實戰(zhàn)。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學(xué)者學(xué)習(xí)或參考，還可作為高等院校相關(guān)專業(yè)、企業(yè)相應(yīng)崗位的培訓(xùn)教材。

·8.8萬字

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數(shù)據(jù)庫

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