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大數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)按照需求規(guī)劃、需求實(shí)現(xiàn)、需求可視化的流程進(jìn)行編排,遵循項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的實(shí)際流程,全面介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建過(guò)程。在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的搭建過(guò)程中,本書(shū)介紹了主要組件的安裝部署過(guò)程、需求實(shí)現(xiàn)的具體思路、部分問(wèn)題的解決方案等,并在其中穿插了許多與大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)的理論知識(shí),包括大數(shù)據(jù)概論、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概論、電商業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模等。本書(shū)從邏輯上可以分為三部分:第一部分是大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概論及項(xiàng)目需求描述,主要介紹了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念、應(yīng)用場(chǎng)景和搭建需求;第二部分是項(xiàng)目部署的環(huán)境準(zhǔn)備,介紹了如何從零開(kāi)始搭建一個(gè)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境;第三部分是需求模塊實(shí)現(xiàn),針對(duì)不同需求分模塊進(jìn)行實(shí)現(xiàn),是本書(shū)的重點(diǎn)部分。本書(shū)適合具有一定的編程基礎(chǔ)并對(duì)大數(shù)據(jù)感興趣的讀者閱讀。通過(guò)閱讀本書(shū),讀者可以快速了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),全面掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)技術(shù)。

尚硅谷IT教育編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

數(shù)據(jù)資源的管理與調(diào)度:云環(huán)境下數(shù)據(jù)與資源協(xié)同技術(shù)
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云計(jì)算拓寬了用戶(hù)可訪(fǎng)問(wèn)資源的范圍,構(gòu)建了一種以服務(wù)形式彈性、按需獲取各類(lèi)信息資源的架構(gòu),成為當(dāng)前多種信息應(yīng)用部署和擴(kuò)展的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)環(huán)境。云計(jì)算強(qiáng)化了面向服務(wù)計(jì)算的理念,其處理的對(duì)象被視為來(lái)自用戶(hù)的各類(lèi)數(shù)據(jù),滿(mǎn)足用戶(hù)需求和實(shí)現(xiàn)資源利用效率的提高是云計(jì)算系統(tǒng)處理和優(yōu)化管理各類(lèi)數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)。受到網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、資源分布情況、服務(wù)形態(tài),以及模式等因素的影響,數(shù)據(jù)的優(yōu)化管理和高效調(diào)度問(wèn)題面臨諸多挑戰(zhàn)。在總結(jié)云計(jì)算中數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度成果的基礎(chǔ)上,本文分別從數(shù)據(jù)的利用效率、各類(lèi)環(huán)境因素的影響和物理節(jié)點(diǎn)失效等角度,重點(diǎn)考慮了運(yùn)營(yíng)成本最優(yōu)化的問(wèn)題,從數(shù)據(jù)管理和優(yōu)化調(diào)度的角度進(jìn)行了較深入的探討,給出了基于熱度的數(shù)據(jù)部署策略、部署節(jié)點(diǎn)性能的綜合度量方法和應(yīng)對(duì)節(jié)點(diǎn)失效的數(shù)據(jù)修復(fù)機(jī)制,并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行了驗(yàn)證。成果將有利于云計(jì)算服務(wù)提供商在保證服務(wù)質(zhì)量的前提下,實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本的優(yōu)化,具有較大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

王寧 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

Redis應(yīng)用實(shí)例
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本書(shū)將從內(nèi)部組件、外部應(yīng)用和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)3個(gè)方面為讀者介紹Redis常見(jiàn)、經(jīng)典的用法與實(shí)例,并且所有實(shí)例均附有完整的Python代碼,方便讀者學(xué)習(xí)和參考。全書(shū)分3個(gè)部分:第一部分講內(nèi)部組件,介紹的實(shí)例通常用于系統(tǒng)內(nèi)部,如緩存、鎖、計(jì)數(shù)器、迭代器、速率限制器等,這些都是很多系統(tǒng)中不可或缺的部分;第二部分講外部應(yīng)用,介紹的實(shí)例都是一些日常常見(jiàn)的、用戶(hù)可以直接接觸到的應(yīng)用,如直播彈幕、社交關(guān)系、排行榜、分頁(yè)、地理位置等;第三部分講數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),介紹的實(shí)例是一些使用Redis實(shí)現(xiàn)的常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如先進(jìn)先出隊(duì)列、棧、優(yōu)先隊(duì)列和矩陣等。本書(shū)希望通過(guò)展示常見(jiàn)的Redis應(yīng)用實(shí)例來(lái)幫助讀者了解使用Redis解決各類(lèi)問(wèn)題的方法,并加深讀者對(duì)Redis各項(xiàng)命令及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí),使讀者真正成為能夠使用Redis解決各類(lèi)問(wèn)題的Redis專(zhuān)家。本書(shū)適合對(duì)Redis有基本了解且想要進(jìn)一步掌握Redis及鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)具體應(yīng)用的技術(shù)人群,是理想的Redis技術(shù)進(jìn)階讀物。

黃健宏 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目化教程
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本書(shū)以實(shí)際的學(xué)生競(jìng)賽項(xiàng)目管理系統(tǒng)為案例依托,從MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)概念及理論知識(shí)出發(fā),介紹系統(tǒng)需求分析、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與實(shí)施、數(shù)據(jù)庫(kù)管理與優(yōu)化等內(nèi)容,最終實(shí)現(xiàn)學(xué)生競(jìng)賽項(xiàng)目管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、部署和運(yùn)行。全書(shū)以項(xiàng)目為單元,共分為9個(gè)項(xiàng)目,28個(gè)子任務(wù)。項(xiàng)目一為數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì),項(xiàng)目二為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),項(xiàng)目三為數(shù)據(jù)庫(kù)的管理,項(xiàng)目四為數(shù)據(jù)表的管理,項(xiàng)目五為數(shù)據(jù)查詢(xún),項(xiàng)目六為數(shù)據(jù)庫(kù)編程,項(xiàng)目七為數(shù)據(jù)庫(kù)索引與視圖,項(xiàng)目八為數(shù)據(jù)庫(kù)安全及性能優(yōu)化,項(xiàng)目九為學(xué)生競(jìng)賽項(xiàng)目管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。書(shū)中各項(xiàng)目的子任務(wù)之間,內(nèi)容循序漸進(jìn),逐層深入,力求將關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中抽象的問(wèn)題具體化、圖形化,化復(fù)雜為簡(jiǎn)單,適合教學(xué)。本書(shū)可作為應(yīng)用型本科院校、高職高專(zhuān)院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)課程的教材,也可以作為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)初學(xué)者及相關(guān)開(kāi)發(fā)人員的參考書(shū)。

馮天亮 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

Python醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析入門(mén)
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數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代最關(guān)鍵的技術(shù),其廣泛應(yīng)用于包括醫(yī)學(xué)在內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域。Python語(yǔ)言簡(jiǎn)單易用,第三方庫(kù)功能強(qiáng)大,提供了完整的數(shù)據(jù)分析框架,深受廣大數(shù)據(jù)分析人員的青睞。本書(shū)涵蓋傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法和較為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,結(jié)合大量精選的實(shí)例,使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,對(duì)常用分析方法進(jìn)行深入淺出的介紹,以幫助讀者解決數(shù)據(jù)分析中的實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)強(qiáng)調(diào)實(shí)戰(zhàn)和應(yīng)用,盡量淡化分析方法的推導(dǎo)和計(jì)算過(guò)程,大量的Python程序示例是本書(shū)的亮點(diǎn)。閱讀本書(shū),讀者不僅能掌握使用Python及相關(guān)庫(kù)快速解決實(shí)際問(wèn)題的方法,還能更深入地理解數(shù)據(jù)分析。本書(shū)不僅適合臨床醫(yī)學(xué)、公共衛(wèi)生及其他醫(yī)學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的本科生和研究生使用,亦可作為其他專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和科研人員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的參考書(shū)。

趙軍等編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.2萬(wàn)字

實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù):分布式大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
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實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)——分布式大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用,從大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)概念出發(fā),介紹了大數(shù)據(jù)分析的流程和大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)的組成,以及大數(shù)據(jù)集群的搭建,并在此基礎(chǔ)上講解了多種不同技術(shù)構(gòu)成的離線(xiàn)/實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。全書(shū)共10章,包括大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)分析的基本流程與工具、分布式大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)概述、構(gòu)建大數(shù)據(jù)集群環(huán)境、構(gòu)建基于LayUI的集群管理系統(tǒng)、基于HBase的大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析系統(tǒng)、基于Hive+Hadoop+Spark的大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析系統(tǒng)、基于MySQL+Spark的大數(shù)據(jù)離線(xiàn)分析系統(tǒng)、基于Redis+Kafka+Spark的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)、基于Flume+Kafka+Flink的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)。實(shí)戰(zhàn)大數(shù)據(jù)——分布式大數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用,適合從事大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搭建與運(yùn)維、大數(shù)據(jù)分析等崗位的技術(shù)人員閱讀,也適合高等院校大數(shù)據(jù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生使用。

井超 楊俊 喬鋼柱編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.2萬(wàn)字

一類(lèi)智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究
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智能優(yōu)化算法以其解決實(shí)際問(wèn)題的有效性而快速發(fā)展起來(lái),憑借著算法簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、易與其他學(xué)科相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn),智能優(yōu)化算法被越來(lái)越多的專(zhuān)家與學(xué)者所認(rèn)可并應(yīng)用。首先,本書(shū)闡述了優(yōu)化理論的相關(guān)內(nèi)容,然后對(duì)智能優(yōu)化算法進(jìn)行綜述,并重點(diǎn)介紹了粒子群優(yōu)化算法與和聲搜索算法。其次,將局部尋優(yōu)能力較好的變尺度法與粒子群算法結(jié)合,提出了基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法,同時(shí)將其應(yīng)用于非線(xiàn)性方程組的求解。然后,將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于偏微分方程的求解中,將傳統(tǒng)的有限差分法進(jìn)行改進(jìn),并與改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行結(jié)合求解偏微分方程,通過(guò)數(shù)值算例對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。再次,將和聲搜索算法與局部搜索能力較好的變尺度法相結(jié)合,提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)后的算法尋優(yōu)能力較強(qiáng),魯棒性較好,而且方法容易實(shí)現(xiàn)。最后,探討了將微分方程轉(zhuǎn)化為變分問(wèn)題的方法,將求解微分方程的權(quán)余量方法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行結(jié)合,提出了一種新的求解優(yōu)化問(wèn)題的方法。同時(shí),在結(jié)合傳統(tǒng)的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出了結(jié)合粒子群算法和最小二乘法求解變分優(yōu)化問(wèn)題的新方法。給出改進(jìn)思路、計(jì)算流程后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的兩種變分優(yōu)化算法有較強(qiáng)的適用性。

齊微 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.1萬(wàn)字

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