锂电捕鱼机出现E7是什么故障

本書按照需求規(guī)劃、需求實現、需求可視化的流程進行編排，遵循項目開發(fā)的實際流程，全面介紹了數據倉庫的搭建過程。在整個數據倉庫的搭建過程中，本書介紹了主要組件的安裝部署過程、需求實現的具體思路、部分問題的解決方案等，并在其中穿插了許多與大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括大數據概論、數據倉庫概論、電商業(yè)務概述、數據倉庫理論準備、數據倉庫建模等。本書從邏輯上可以分為三部分：第一部分是大數據與數據倉庫概論及項目需求描述，主要介紹了數據倉庫的概念、應用場景和搭建需求；第二部分是項目部署的環(huán)境準備，介紹了如何從零開始搭建一個完整的數據倉庫環(huán)境；第三部分是需求模塊實現，針對不同需求分模塊進行實現，是本書的重點部分。本書適合具有一定的編程基礎并對大數據感興趣的讀者閱讀。通過閱讀本書，讀者可以快速了解數據倉庫，全面掌握數據倉庫的相關技術。

·7.4萬字

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視覺大數據智能分析算法實戰(zhàn)

本書詳細講解了大數據應用案例（含可運行程序），涉及計算機視覺基礎案例分析、視覺大數據檢索及識別相關的工程應用，包含了音視頻處理、目標檢測、圖像識別等行業(yè)應用案例，作者從項目實戰(zhàn)出發(fā)，對視覺大數據工程應用的算法設計、程序實現、部署實施進行詳細敘述，可方便讀者進行相關知識點的程序化調試及工程復用。本書以案例為基礎，結構布局緊湊，內容深入淺出，實驗簡捷高效，適合計算機、信號通信和自動化等相關專業(yè)的教師、本科生、研究生，以及廣大從事大數據處理的工程研發(fā)人員閱讀參考。

·7.4萬字

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數據資源的管理與調度：云環(huán)境下數據與資源協(xié)同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環(huán)境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統(tǒng)處理和優(yōu)化管理各類數據的出發(fā)點。受到網絡環(huán)境、資源分布情況、服務形態(tài)，以及模式等因素的影響，數據的優(yōu)化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰(zhàn)。在總結云計算中數據管理和優(yōu)化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環(huán)境因素的影響和物理節(jié)點失效等角度，重點考慮了運營成本最優(yōu)化的問題，從數據管理和優(yōu)化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節(jié)點性能的綜合度量方法和應對節(jié)點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優(yōu)化，具有較大的理論和現實意義。

·7.4萬字

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Redis應用實例

本書將從內部組件、外部應用和數據結構3個方面為讀者介紹Redis常見、經典的用法與實例，并且所有實例均附有完整的Python代碼，方便讀者學習和參考。全書分3個部分：第一部分講內部組件，介紹的實例通常用于系統(tǒng)內部，如緩存、鎖、計數器、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；第二部分講外部應用，介紹的實例都是一些日常常見的、用戶可以直接接觸到的應用，如直播彈幕、社交關系、排行榜、分頁、地理位置等；第三部分講數據結構，介紹的實例是一些使用Redis實現的常見數據結構，如先進先出隊列、棧、優(yōu)先隊列和矩陣等。本書希望通過展示常見的Redis應用實例來幫助讀者了解使用Redis解決各類問題的方法，并加深讀者對Redis各項命令及數據結構的認識，使讀者真正成為能夠使用Redis解決各類問題的Redis專家。本書適合對Redis有基本了解且想要進一步掌握Redis及鍵值數據庫具體應用的技術人群，是理想的Redis技術進階讀物。

·7.4萬字

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MySQL數據庫項目化教程

本書以實際的學生競賽項目管理系統(tǒng)為案例依托，從MySQL數據庫的相關概念及理論知識出發(fā)，介紹系統(tǒng)需求分析、數據庫設計與實施、數據庫管理與優(yōu)化等內容，最終實現學生競賽項目管理系統(tǒng)的設計、開發(fā)、部署和運行。全書以項目為單元，共分為9個項目，28個子任務。項目一為數據庫的設計，項目二為MySQL數據庫，項目三為數據庫的管理，項目四為數據表的管理，項目五為數據查詢，項目六為數據庫編程，項目七為數據庫索引與視圖，項目八為數據庫安全及性能優(yōu)化，項目九為學生競賽項目管理系統(tǒng)的開發(fā)。書中各項目的子任務之間，內容循序漸進，逐層深入，力求將關系數據庫中抽象的問題具體化、圖形化，化復雜為簡單，適合教學。本書可作為應用型本科院校、高職高專院校計算機及相關專業(yè)數據庫課程的教材，也可以作為MySQL數據庫初學者及相關開發(fā)人員的參考書。

·7.3萬字

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計算機視覺之深度學習：使用TensorFlow和Keras訓練高級神經網絡

本書開門見山，直接幫助你準備好訓練高效深度學習模型的環(huán)境，以完成各種計算機視覺任務。書中介紹了常見的深度學習架構，如卷積神經網絡和遞歸神經網絡；講述了如何利用深度學習進行圖像分類、圖像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書，你將能夠開發(fā)和訓練自己的深度學習模型，并用它們解決計算機視覺難題。

·7.3萬字

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數據分析實戰(zhàn)：基于EXCEL和SPSS系列工具的實踐

本書分為三大部分，第一部分基礎篇（第1章和第2章）主要介紹數據分析的概念、術語、方法、模型等，為后續(xù)的內容展開奠定基礎。第二部分制表篇（第3章到第5章）介紹數據的采集、整理以及常用數據報表的制作。第三部分數據分析篇（第6章到第14章）占據了本書的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、實用的功能，包括數據掃描、數據標注、異常值分析、回歸等。

·7.3萬字

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深度學習實踐：計算機視覺

本書主要介紹了深度學習在計算機視覺方面的應用及工程實踐，以Python3為開發(fā)語言，并結合當前主流的深度學習框架進行實例展示。主要內容包括：OpenCV入門、深度學習框架介紹、圖像分類、目標檢測與識別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過本書，讀者能夠了解深度學習在計算機視覺各個方向的應用以及最新進展。本書的特點是依托工業(yè)環(huán)境的實踐經驗，具備較強的實用性和專業(yè)性。適合于廣大計算機視覺工程領域的從業(yè)者、深度學習愛好者、相關專業(yè)的大學生和研究生以及對計算機視覺感興趣的愛好者使用。

·7.3萬字

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Python醫(yī)學數據分析入門

數據分析是當今大數據時代最關鍵的技術，其廣泛應用于包括醫(yī)學在內的各個領域。Python語言簡單易用，第三方庫功能強大，提供了完整的數據分析框架，深受廣大數據分析人員的青睞。本書涵蓋傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法和較為復雜的機器學習算法，結合大量精選的實例，使用Python進行數據分析，對常用分析方法進行深入淺出的介紹，以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。本書強調實戰(zhàn)和應用，盡量淡化分析方法的推導和計算過程，大量的Python程序示例是本書的亮點。閱讀本書，讀者不僅能掌握使用Python及相關庫快速解決實際問題的方法，還能更深入地理解數據分析。本書不僅適合臨床醫(yī)學、公共衛(wèi)生及其他醫(yī)學相關專業(yè)的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業(yè)的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

·7.2萬字

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實戰(zhàn)大數據：分布式大數據分析處理系統(tǒng)開發(fā)與應用

實戰(zhàn)大數據——分布式大數據分析處理系統(tǒng)開發(fā)與應用，從大數據技術基礎概念出發(fā)，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統(tǒng)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(tǒng)實戰(zhàn)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(tǒng)概述、構建大數據集群環(huán)境、構建基于LayUI的集群管理系統(tǒng)、基于HBase的大數據離線分析系統(tǒng)、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統(tǒng)、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統(tǒng)、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統(tǒng)、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統(tǒng)。實戰(zhàn)大數據——分布式大數據分析處理系統(tǒng)開發(fā)與應用，適合從事大數據系統(tǒng)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(yè)的學生使用。

·7.2萬字

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Learning NGUI for Unity

IfyouareaUnity3Ddeveloperwhowantstocreateaneffectiveanduser-friendlyGUIusingNGUIforUnity,thenthisbookisforyou.PriorknowledgeofC#scriptingisexpected;however,noknowledgeofNGUIisrequired.

·7.2萬字

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SQL應用及誤區(qū)分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發(fā)器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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PostgreSQL高可用實戰(zhàn)

本書以實踐為導向，主要講解在真實環(huán)境下如何使用PostgreSQL集群及repmgr、Patroni、BDR多主復制等PostgreSQL主流高可用技術，揭示PostgreSQL可靠性和高可用性的技術特點。同時介紹pg_probackup、pgBackReset、pg_rman、PgBouncer、Odyssey等備份和連接池工具的運用方法。本書秉承技術由實戰(zhàn)中來、到實戰(zhàn)中去的原則，以實戰(zhàn)為主線，將PostgreSQL各種主流的高可用技術貫穿起來，并輔以原理進行講解。本書適合從事數據庫工作的技術管理者、架構師、數據庫管理工程師和技術愛好者閱讀。

·7.1萬字

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Rust High Performance

ThisbookisforRustdeveloperskeentoimprovethespeedoftheircodeorsimplytotaketheirskillstothenextlevel.

·7.1萬字

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一類智能優(yōu)化算法的改進及應用研究

智能優(yōu)化算法以其解決實際問題的有效性而快速發(fā)展起來，憑借著算法簡單、容易實現、易與其他學科相結合等優(yōu)點，智能優(yōu)化算法被越來越多的專家與學者所認可并應用。首先，本書闡述了優(yōu)化理論的相關內容，然后對智能優(yōu)化算法進行綜述，并重點介紹了粒子群優(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合，提出了基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法，同時將其應用于非線性方程組的求解。然后，將改進后的算法應用于偏微分方程的求解中，將傳統(tǒng)的有限差分法進行改進，并與改進后的粒子群算法進行結合求解偏微分方程，通過數值算例對其進行驗證。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合，提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過數值實驗驗證改進后的算法尋優(yōu)能力較強，魯棒性較好，而且方法容易實現。最后，探討了將微分方程轉化為變分問題的方法，將求解微分方程的權余量方法與標準粒子群算法進行結合，提出了一種新的求解優(yōu)化問題的方法。同時，在結合傳統(tǒng)的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎上，提出了結合粒子群算法和最小二乘法求解變分優(yōu)化問題的新方法。給出改進思路、計算流程后，通過仿真實驗發(fā)現改進的兩種變分優(yōu)化算法有較強的適用性。

·7.1萬字

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深入淺出Greenplum分布式數據庫：原理、架構和代碼分析

本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數據庫基礎理論，包括經典的CAP理論、一致性算法相關的理論、并發(fā)控制相關的理論等；第2篇具體介紹Greenplum數據庫，從分布式事務、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；第3篇是總結和展望，介紹云原生數據庫和新技術帶給Greenplum和數據庫管理系統(tǒng)的機遇和挑戰(zhàn)。本書打破以理論介紹和架構介紹為主的思路，深入分析工業(yè)化的實現，實踐性強。本書主要面向數據庫領域的科研工作者和學者，也可作為高校計算機類專業(yè)的分布式數據庫相關課程的參考資料。

·7.1萬字

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Hadoop大數據開發(fā)案例教程與項目實戰(zhàn)（在線實驗+在線自測）

本書是一本Hadoop學習入門參考書，全書共11章，分為基礎篇和提高篇兩部分。基礎篇包括第1~6章，具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎環(huán)境配置、分布式存儲HDFS、計算系統(tǒng)MapReduce、計算模型Yarn、數據云盤。提高篇包括第7~11章，具體包括協(xié)調系統(tǒng)Zookeeper、Hadoop數據庫Hbase、Hadoop數據倉庫Hive、Hadoop數據采集Flume、OTA離線數據分析平臺。全書內容結構合理，知識點全面，講解詳細，重點難點突出。本書適合作為院校計算機及相關專業(yè)大數據課程的教材，也可供學習者自學參考。

·7.1萬字

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Web Services Testing with soapUI

WebServicesTestingwithsoapUIstartswithanoverviewofSOAandwebservicestesting,andgetsyourhandsdirtywithasampleprojectwhichmakesuseofopensourcewebserviceengine,ApacheAxis2.Alldemonstrationsandhands-onexercisesarebasedonthissampleproject.Thisbookisapracticalandcomprehensivetutorialforeasyandefficientwebservicestestingtobuildhighqualityservice-orientedsolutions.Thisbookdirectlytargetssoftwarequalityassuranceprofessionals,softwareprojectmanagers,andsoftwaredevelopersinterestedinautomatedormanualtestingwebservicesandSOA.WhetheryouareaseasonedSOAprofessionaloranoviceuser,withthisbookyou'lllearntoeffectivelyusesoapUIintestingservice-orientedsolutionsforfunctionalaswellasnon-functionalwebservices.

·7萬字

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數據庫原理及應用實驗：基于GaussDB的實現方法

本書是《數據庫原理——GaussDB技術及應用》一書配套的輔助教材。全書共分3部分：第一部分為實驗指導，共有13個綜合實驗，每一個實驗都是根據教學目標而設計，詳細講述了每一個實驗的實驗目的、實驗任務及實驗步驟，從而培養(yǎng)學生掌握關系數據庫管理軟件技術與應用的技能；第二部分為習題集，是根據主教材各章節(jié)內容編寫的習題及習題答案，內容廣泛，有填空、選擇、簡答、設計及實驗題等多種形式，利求通過對這些習題的訓練，使讀者進一步加深對主教材內容的理解和掌握；第三部分為習題解答，是對習題集的部分內容提供相應的答案。

·6.9萬字

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Practical Data Analysis Using Jupyter Notebook

Dataliteracyistheabilitytoread,analyze,workwith,andargueusingdata.Dataanalysisistheprocessofcleaningandmodelingyourdatatodiscoverusefulinformation.Thisbookcombinesthesetwoconceptsbysharingproventechniquesandhands-onexamplessothatyoucanlearnhowtocommunicateeffectivelyusingdata.AfterintroducingyoutothebasicsofdataanalysisusingJupyterNotebookandPython,thebookwilltakeyouthroughthefundamentalsofdata.Packedwithpracticalexamples,thisguidewillteachyouhowtoclean,wrangle,analyze,andvisualizedatatogainusefulinsights,andyou'lldiscoverhowtoanswerquestionsusingdatawitheasy-to-followsteps.Laterchaptersteachyouaboutstorytellingwithdatausingcharts,suchashistogramsandscatterplots.Asyouadvance,you'llunderstandhowtoworkwithunstructureddatausingnaturallanguageprocessing(NLP)techniquestoperformsentimentanalysis.Alltheknowledgeyougainwillhelpyoudiscoverkeypatternsandtrendsindatausingreal-worldexamples.Inadditiontothis,youwilllearnhowtohandledataofvaryingcomplexitytoperformefficientdataanalysisusingmodernPythonlibraries.Bytheendofthisbook,you'llhavegainedthepracticalskillsyouneedtoanalyzedatawithconfidence.

·6.9萬字

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數據庫

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