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本書系統介紹了HBase基本原理與運行機制，融入作者多年的開發經驗與實踐技巧，旨在讓HBase應用開發人員和系統管理人員能更好地理解大數據應用程序的部署。由淺入深地講解HBase的概念、安裝、配置、部署，讓讀者先對HBase有一個感性認識，再從應用角度出發介紹高級用法和性能調優。內容既兼顧了初學者，也適用于想要深入學習HBase的讀者。

·6.8萬字

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大數據技術體系詳解：原理、架構與實踐

隨著大數據技術的普及，它已經被廣泛應用于互聯網、電信、金融、工業制造等諸多行業。據相關報告統計，大數據人才需求呈井噴態勢，越來越多的程序員開始學習大數據技術，這使得它已經成為程序員所需的基本技能。為了滿足大數據人才市場需求，越來越多的大數據技術書籍不斷面世，包括《Hadoop權威指南》《Hadoop實戰》等。盡管如此，面向初、中級學者，能夠系統化、體系化介紹大數據技術的基礎書籍并不多見。筆者曾接觸過大量大數據初學者，他們一直渴望能有一本簡單且易于理解的教科書式的大數據書籍出現。為了滿足這些讀者的需求，筆者根據自己多年的數據項目和培訓經驗，繼《Hadoop技術內幕》書籍之后，于兩年前開始嘗試編寫一本淺顯易讀的大數據基礎書籍。

·17.2萬字

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數據分析思維：產品經理的成長筆記

除了數據分析相關的案例之外，本書還涉及心理學、哲學、企業創新和管理、產品設計與優化等內容。這些內容相互之間都是有聯系的，它們組成了相對完整的知識體系。本書的第1章介紹了作者為何會踏上數據分析的道路，以及作者在生活、學習和工作實踐中形成的特有的“數據”價值觀。第2章講解在工作和學習中，如何養成良好習慣的方法。第3章針對產品設計與數據分析如何結合進行了介紹。第4章重點介紹在數據分析中會遇到的種種“陷阱”以及如何多維度思考以避免陷入這些“陷阱”。第5章用一些與數據相關的小故事來說明跨界看問題的重要性。第6章講的是工作和生活中的數據分析案例。第7章是作者對當下一些流行趨勢的看法。

·13.2萬字

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2D 計算機視覺：原理、算法及應用

本書主要內容圍繞2D計算機視覺展開，介紹了相關的基礎概念、基本原理、典型算法、實用技術和應用成果。本書可在其姊妹篇《3D計算機視覺：原理、算法及應用》前學習。本書將從客觀場景出發到最后提取出目標信息的全過程分為4個部分進行介紹。第1部分是圖像采集，介紹了基礎的圖像采集表達技術；第2部分是圖像（預）處理，介紹了一些基本的圖像處理技術；第3部分是目標提取，介紹了從圖像處理到圖像分析的轉換技術；第4部分是目標分析，介紹了擴展的圖像分析技術。書中除提供大量應用示例外，還針對每章的內容提供了自我檢測題（含提示并附有答案），并且給出了相關的參考文獻和術語索引（包括英文）。

·18.1萬字

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檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用

《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》主要介紹了深度學習在互聯網核心的三大類業務（搜索、廣告、推薦系統）檢索系統中的應用。書中詳細講述了檢索匹配的理論、演進歷史，以及在業務中落地一個基于深度學習算法模型的全流程技能，包括業務問題建模、樣本準備、特征抽取、模型訓練和預測等，并提供了相應的代碼。《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》共11章，分為四大部分。第1部分（第1~2章）介紹了深度學習的相關理論知識；第2部分（第3~6章）介紹了業務中如何上線一個深度學習模型，包括標簽拼接、特征抽取、模型訓練和預測等流程，采用單機實現；第3部分（第7~9章）介紹了檢索算法基本理論以及演進歷史，并以業內應用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進行了詳細理論解析和代碼實現；第4部分（第10~11章）介紹了如何將單機訓練模式改造為分布式訓練模式，以加快模型的訓練速度，從而應對具有海量樣本的業務場景。

·8.5萬字

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Deep Learning with R for Beginners

Deeplearningfindspracticalapplicationsinseveraldomains,whileRisthepreferredlanguagefordesigninganddeployingdeeplearningmodels.ThisLearningPathintroducesyoutothebasicsofdeeplearningandeventeachesyoutobuildaneuralnetworkmodelfromscratch.Asyoumakeyourwaythroughthechapters,you’llexploredeeplearninglibrariesandunderstandhowtocreatedeeplearningmodelsforavarietyofchallenges,rightfromanomalydetectiontorecommendationsystems.Thebookwillthenhelpyoucoveradvancedtopics,suchasgenerativeadversarialnetworks(GANs),transferlearning,andlarge-scaledeeplearninginthecloud,inadditiontomodeloptimization,overfitting,anddataaugmentation.Throughreal-worldprojects,you’llalsogetuptospeedwithtrainingconvolutionalneuralnetworks(CNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),andlongshort-termmemorynetworks(LSTMs)inR.BytheendofthisLearningPath,you’llbewellversedwithdeeplearningandhavetheskillsyouneedtoimplementanumberofdeeplearningconceptsinyourresearchworkorprojects.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:RDeepLearningEssentials-SecondEditionbyJoshuaF.WileyandMarkHodnett.RDeepLearningProjectsbyYuxi(Hayden)LiuandPabloMaldonado.

·11.5萬字

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分布式數據庫系統：大數據時代新型數據庫技術（第3版）

本書主要介紹分布式數據庫系統和大數據庫系統的基本理論與實現技術。全書共13章，第1～10章重點介紹經典的分布式數據庫系統的基本理論和關鍵技術、當前流行的商品化數據庫系統的分布式數據管理機制，以及大數據庫管理的關鍵技術和流行的大數據庫系統。第11～13章介紹當下流行的區塊鏈分布式數據管理技術、AI賦能的數據管理技術以及分布式數據庫的發展前瞻。本書理論與實踐相結合，可作為計算機及相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供數據庫相關技術人員參考使用。

·43.6萬字

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信息系統與數據科學

本書全面介紹了信息系統方面的理論與實踐知識，特別是編寫了數據科學方面的內容。全書分為信息系統基礎、信息系統、數據科學三部分：第一部分和第二部分是傳統的信息系統與信息資源管理專業課程應該學習的內容，第三部分則主要涉及當前最先進的云計算、大數據和數據科學的相關內容。本書具有深入淺出、循序漸進、圖文并茂、注重實戰等特點，通過學習本書，學生能夠熟練掌握信息管理知識與數據科學技巧，為將來成為企業信息化骨干打下基礎。本書適合作為普通高等學校信息管理與信息系統專業的教材，也可作為企業從事數據分析、大數據應用、商業智能人士的參考書，還可作為企業管理人員、政府工作人員了解信息科學知識的一本入門指南。

·17.3萬字

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Hadoop 3.x大數據開發實戰

本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解操作系統集群環境的配置；第3~16章講解Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過案例演示了各個框架的實際應用。讀者即使沒有任何大數據基礎，通過閱讀本書，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書通俗易懂，內容豐富，適合大數據開發初學者、大數據運維人員以及大數據分析與挖掘的從業者閱讀，也可作為培訓機構和大專院校大數據專業課程的教學用書。

·17.7萬字

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數據庫技術與應用新概念教程（第二版）

本書是“十二五”普通高等教育本科國家級規劃教材，是數據庫原理及Access2010應用教材，書中內容結合醫學特點，以醫學數據為案例驅動教學。全書共分9章，從數據庫基礎知識開始，系統介紹了數據庫系統理論、數據表的創建和使用、數據查詢、窗體設計、報表操作、應用外部數據、宏命令及VBA編程，以及門診信息系統的案例設計。本書內容豐富，完整地表達了數據庫最常用的理論知識及實踐操作，適合作為醫學院校本科生數據庫應用技術課程的教材，也可作為各機構Access數據庫的培訓教材，以及全國計算機等級考試（二級Access）的參考書。

·16.6萬字

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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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醫療大數據分析與應用

醫療大數據是大數據在醫療領域的一個分支，處理的是在與人類健康相關的活動中產生的與生命健康和醫療有關的數據。本書將對醫療大數據進行全面、透徹的分析，從醫療大數據的現狀開始，介紹醫療大數據方向的統計、數據挖掘、數據預處理、建模以及可視化等技術與應用。此外，還介紹了醫療領域的圖像處理和自然語言處理等人工智能技術。在本書的末尾，還討論了這個領域普遍關注的一個問題——醫療數據隱私保護，介紹了潛在的隱私風險和隱私保護方法等，并關注了醫療經濟的概況與前景。通過閱讀本書，你將了解：醫療大數據的現狀及產業劃分等；如何統計挖掘和處理醫療領域的數據以方便分析；醫學數據可視化如何提升醫療人員診斷病情的效率；人工智能技術在醫療領域的應用；如何對醫療數據進行隱私保護。

·10.6萬字

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大數據與機器學習：實踐方法與行業案例

大數據方面的書籍可謂琳瑯滿目，有的講解理論，有的介紹方法，有的傳播理念。但是，大數據從業人員（如數據工程師、數據分析師、業務分析師、算法設計師等）應該掌握哪些知識與技能，如何應用數據解決現實的業務問題呢？恐怕最能給出答案的還是實際的數據從業者。為此，三位作者基于近10年的數據分析與應用經驗，融合各自在商業銀行、互聯網金融和電商領域的切身體驗，寓理論于實戰，選取多個詳實的案例，站在企業實際應用的角度介紹數據分析應用過程并公布源代碼，并最終形成本書。本書對于讀者開展數據分析工作能夠提供直接幫助，為有志于在大數據領域發展的讀者啟航。

·13萬字

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Access 2013 數據庫管理與應用從新手到高手

Access2013是微軟公司最新發布的Office2013辦公軟件的重要組件，是一款重要的關系數據庫產品。全書分為14章，介紹關系數據庫概述、初始Access2013、使用數據表、編輯表關系、數據庫查詢基礎、參數與操作查詢、高級查詢、創建窗體、使用控件、窗口屬性與美化、使用報表、使用宏與VBA、導入與導出數據、數據庫安全與優化等內容。本書圖文并茂，實例豐富、結構清晰、實用性強。本書適合Access初學者、數據庫應用從業人員、大中專院校師生及計算機培訓人員使用，同時也是Access愛好者的必備參考書。

·16萬字

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機器視覺原理與案例詳解

本書結合智能制造的發展方向，將機器視覺的理論知識與生產實際相結合，通過典型案例詳細講解機器視覺的基礎原理及其實現過程，并嘗試解決智能制造裝備智能化的相關問題。本書共12章，主要包括機器視覺概述、硬件構成、硬件選型、圖像處理技術、缺陷檢測技術、模式識別技術、尺寸測量技術、目標定位技術、機器視覺軟件CKVisionBuilder基礎及實戰、機器視覺軟件In-Sight基礎及實戰。本書圖文并茂、由淺入深，特別適合機器視覺的初學者學習或參考，還可作為高等院校相關專業、企業相應崗位的培訓教材。

·8.8萬字

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云計算和大數據服務：技術架構、運營管理與智能實踐

《云計算和大數據服務——技術架構、運營管理與智能實踐》采用理論與實踐相結合的形式，系統闡述云計算和大數據服務的具體實現。云計算和大數據服務戰略的落地，包括技術構建和運營管理、新興的人工智能技術的應用，以及組織能力的建設。針對這一目標，全書分為七部分：云計算技術、大數據及數據智能、服務的技術運營、智能運營、安全技術與管理、服務質量管理和組織能力。《云計算和大數據服務——技術架構、運營管理與智能實踐》的目的是幫助讀者對這些云計算和大數據的重要專題從基本概念、發展思路到解決方案有一個系統認識。本書具有非常強的可讀性和實踐指導意義，可作為云計算和大數據企業的高層管理人員和技術架構師的參考讀物，也可以作為高校相關專業師生的教學參考用書。

·53.3萬字

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大數據數學基礎（R語言描述）

本書全面地講解了在科學領域運用廣泛的數據微積分、線性代數、統計學、數值計算、多元統計分析等數學基礎知識。全書共6章：第1章介紹了大數據與數學、數學與R語言的關系；第2章介紹了微積分的基礎知識，包括函數、極限、導數、微分、不定積分與定積分及其應用；第3章介紹了線性代數的基礎知識，包括矩陣的運算、行列式、特征分解、奇異值分解；第4章介紹了統計學的基礎知識，包括數據分布特征、概率論、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗；第5章介紹了數值計算的基礎知識，包括插值方法、函數逼近與擬合、非線性方程（組）求根；第6章介紹了常用的多元統計分析方法，包括回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析和典型相關分析。本書中的幾乎所有實例都結合R語言進行求解分析，所有章后都有課后習題，可以幫助讀者鞏固所學的內容。

·7.7萬字

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Ceph源碼分析

眾所周知，在過去十年里，IT技術領域中巨大的創新項目很多來自于開源世界，從壟斷大數據的Hadoop、Spark，到風靡全球的Docker，都證明了開源力量推動了新技術的產生與發展。而再往以前看十年，從Unix到Linux，從Oracle到MySQL/PostgreSQL，從VMWare到KVM，開源世界從傳統商業技術繼承并給用戶帶來更多的選擇。處于開源社區一線的我欣喜地看到，在IT基礎設施領域，越來越多的創業公司從創立之初就以開源為基石，而越來越多的商業技術公司也受益于開源，大量的復雜商業軟件基于開源分布式數據庫、緩存存儲、中間件構建。相信開源的Ceph也將成為IT創新的驅動力。正如SageWeil在2016CephNext會議上所說，Ceph將成為存儲里的Linux！

·9.9萬字

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軟件定義數據中心：Windows Server SDDC技術與實踐

本書是國內首部講解微軟WindowsServer軟件定義數據中心的中文圖書，書中系統、全面地普及了微軟WindowsServer軟件定義數據中心各個模塊的概念、技術和架構，書里凝結了作者近幾年在使用WindowsServerSDDC的經驗和對相關技術的思考。本書的主要內容包含WindowsServer軟件定義的高可用群集、WindowsServerSDS、WindowsServerSDN和WindowsServer虛擬化以及WindowsServer容器等關鍵模塊，并剖析了微軟數據中心以及混合云發展計策和現狀，以及客戶使用WindowsServerSDDC的實際案例。

·18.9萬字

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Hadoop 3實戰指南

本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統HDFS，內容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應用管理和資源調度這兩個方面介紹一個通用的資源管理平臺YARN；再后討論如何在YARN平臺中運行應用，比如如何將應用遷移到YARN平臺，以及非Hadoop的應用是如何兼容YARN模式的。最后，書中給出了一些工作實戰指南，包括如何搭建一個生產可用的Hadoop3.0集群；如何將現有Hadoop2.0集群升級到Hadoop3.0，及其在升級過程中遇到的問題；如何針對Hadoop進行二次開發，并參與社區，向社區貢獻代碼；一個大數據平臺應具備哪些必備組件等。

·8.3萬字

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