五龙捕鱼1800倍

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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以太坊技術詳解與實戰

為了增強知識結構的凝聚性，本書沒有泛泛而談整個區塊鏈，而是更加專注于以太坊公有鏈本身的技術。通過閱讀本書，讀者可以全面、深入地了解以太坊的頂層設計、實現原理、重要模塊的技術細節，以及智能合約的編寫與部署等重要概念和技術。這是本書與目前介紹區塊鏈相關技術的書籍最大的不同。

·12.4萬字

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算法與數據中臺：基于Google、Facebook與微博實踐

本書作者依據在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互聯網公司的實際工作經歷，對算法技術、數據技術，以及圍繞它們進行的技術中臺建設實踐進行了全面的探討，并在此基礎上對信息流推薦、計算廣告及智能出行等核心互聯網業務進行了案例剖析。本書具有廣闊的技術視野，內容頗具深度，既適合互聯網行業的技術從業者閱讀，也適合計算機相關專業的高年級本科生、研究生閱讀。通過閱讀本書，讀者能加深對機器學習、深度學習、大數據、分布式系統及技術中臺等相關領域的認知與理解，并從中獲得一定的啟發和可借鑒的經驗。

·17.3萬字

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大數據分析：數據倉庫項目實戰

本書按照需求規劃、需求實現、需求可視化的流程進行編排，遵循項目開發的實際流程，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境準備，介紹了如何從零開始搭建一個完整的數據倉庫環境；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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SQL Server 2008寶典（第2版）

本書全面介紹了SQLServer2008各方面的知識，全書由6部分組成：第1部分為數據庫的基礎篇，介紹了數據庫的類型、概念、對象、SQL語言等；第2部分為SQLServer2008的準備篇，介紹了SQLServer2008的功能、特性、各版本的比較、安裝方法、SQLServer2008的服務、客戶端的工具等；第3部分為SQLServer2008的基本操作篇，介紹如何管理與配置SQLServer2008服務器，如何創建數據庫和數據表，以及如何對數據庫里的數據進行操作；第4部分為數據庫管理篇，介紹如何使用T-SQL程序對數據進行復雜的運算，以及如何使用視圖、存儲過程、觸發器、索引、用戶定義數據類型、用戶定義函數、全文索引、游標、事務和鎖、統計信息和同義詞等方面的知識；第5部分為SQLServer高級技術，介紹如何進行數據庫備份與恢復，如何規劃數據庫，如何保證數據庫的安全、復制與發布、自動化管理，如何使用性能工具優化數據庫、數據的導入導出、SQLServer郵件的使用、AnalysisServices、ReportingServices、SQLServer與XML的應用，以及如何使用客戶端和應用程序訪問SQLServer；第6部分為SQLServer2008改進篇，介紹了SQLServer2008相對于之前版本進行了哪些方面的重大改進和優化，進一步幫助讀者了解SQLServer2008更多的獨有特性。

·39.4萬字

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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（進階篇）

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的數據結構與算法，并結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習，讀者將掌握22種高級數據結構、7種動態規劃算法、5種動態規劃優化技巧，以及5種網絡流算法，并熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計8章。第1章講解實用數據結構，包括并查集、優先隊列；第2章講解區間信息維護與查詢，包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀數組、線段樹和分塊；第3章講解字符串處理，包括字典樹、AC自動機和后綴數組；第4章講解樹上操作問題，包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹；第5章講解各種平衡二叉樹，包括Treap、伸展樹和SBT；第6章講解數據結構進階，包括KD樹、左偏樹、跳躍表、樹套樹和可持久化數據結構；第7章講解動態規劃及其優化，包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法；第8章講解網絡流問題，包括常用網絡流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費用最大流。本書對每個算法都進行詳細圖解并搭配競賽實例，重點講解如何分析問題、優化算法，以期讀者在短時間內掌握該算法并進行刷題實戰。

·20.6萬字

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Tableau商業分析從新手到高手（視頻版）

本書共分為4個部分，分別是產品主題分析、客戶主題分析、營銷主題分析、技術擴展主題分析。本書偏重于商業分析思路的講解，采用6個人物場景對話的方式講授商業問題。每一章的結構：先拋出商業環境中一個真實、具有挑戰性的業務或需要決策的問題，然后提出解決問題的思路并得出結論（“分析思路”部分），再介紹如何用Tableau實現其中的關鍵部分（“技術實現”部分），最后給出相應的練習（“課后練習”部分）。“分析思路”部分，通常與具體的軟件工具無關；“技術實現”部分，若用到了R或Kettle等相關軟件工具，則在相應節中呈現詳細的操作步驟；“課后練習”部分，是對所學內容的實踐練習，加以理解鞏固。本書適合企業中從事數據分析崗位1～3年的職場人員作為自學教程，適合大中專院校相關專業作為教學參考書，也適合社會上的商業分析類培訓機構作為教材。由于書中案例均采用Tableau2020.3版本完成，某些功能舊版本無法實現，請先下載新版本。

·12萬字

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白話大數據與機器學習

從行為脈絡來看，本書基本上是從數據統計、數據指標理解、數據模型、聚類/分類與機器學習、數據應用、大數據框架補充知識，以及擴展討論這樣的角度來層層深入完成的。這種方式會給讀者比較好的帶入感，讓大家——尤其是不擅長數學的讀者降低對大數據與機器學習算法的恐懼感。如果讀者朋友對排列組合、統計分布這些基礎知識比較了解，完全可以考慮跳過這些部分直接去讀后面更感興趣的內容。為了調節閱讀氣氛，我們還嘗試加入了一些漫畫插圖。為了讓讀者朋友能夠更快地進行實踐，我們幾乎在每一個算法講解后都配有Python或者SQL語言的實現部分。相信這些能夠幫助大家更快、更輕松地閱讀本書。

·20.4萬字

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數字孿生

本書內容包括數字孿生概論、數字孿生技術、數字孿生與工業4.0、數字孿生城市、數字孿生在其他方面的應用、數字孿生應用案例、數字孿生技術面臨的挑戰與發展趨勢、數字經濟產業政策。本書涵蓋了數字孿生的多個重要技術要點，列舉眾多案例對理論進行了解析，并在許多方面提出了創新性的觀點。通過閱讀本書，讀者可以深刻地理解數字孿生這門新興學科。

·7.9萬字

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ORACLE 11g權威指南

本書從數據庫的基礎知識入手，全面系統地介紹了Oracle數據庫11g的所有特性，并配以翔實的示例，嚴謹的論述，深入探討了這些特性的細節內容，同時具有很強的可操作性和實用性。全書內容共37章，分為7大部分：第一部分為Oracle數據庫11g基礎；第二部分為Oracle數據庫11g管理；第三部分為Oracle數據庫11g的備份與恢復；第四部分為Oracle數據庫11g集群技術與高可用性；第五部分為商業智能與數據倉庫；第六部分為非結構化數據庫：包括空間數據庫和XML數據庫；第七部分為Oracle數據庫11g其他新特性，對Oracle11g應用增強、高級數據庫管理和數據庫升級等新特性進行了詳細講解。本書是Oracle數據庫11g所有特性的集大成介紹，可供Oracle數據庫管理員、Oracle數據庫應用開發人員、Oracle數據倉庫工程師使用及作為Oracle技術支持和培訓結構、高等院校數據庫課程的參考教材。

·46.2萬字

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卷積神經網絡的Python實現

卷積神經網絡是深度學習最重要的模型之一。本書是卷積神經網絡領域的入門讀物，假定讀者不具備任何機器學習知識。書中盡可能少地使用數學知識，從機器學習的概念講起，以卷積神經網絡的最新發展結束。本書首先簡單介紹了機器學習的基本概念，詳細講解了線性模型、神經網絡和卷積神經網絡模型，然后介紹了基于梯度下降法的優化方法和梯度反向傳播算法，接著介紹了訓練網絡前的準備工作、神經網絡實戰、卷積神經網絡的應用及其發展。針對每個關鍵知識點，書中給出了基于NumPy的代碼實現，以及完整的神經網絡和卷積神經網絡代碼實現，方便讀者訓練網絡和查閱代碼。本書既可以作為卷積神經網絡的教材，也可以供對卷積神經網絡感興趣的工程技術人員和科研人員參考。

·12.2萬字

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NoSQL數據庫原理（第2版·微課版）

本書對統稱為NoSQL的分布式非關系數據庫的原理和使用方法進行介紹。第1章，首先介紹NoSQL的起源背景和設計理念，以及相關技術概念。然后介紹大數據技術體系，以及NoSQL在云計算和容器化趨勢下的發展。第2章，首先回顧關系型數據庫的主要機制，然后介紹NoSQL數據庫的常見技術原理，以及NoSQL的常見數據模型等。第3章，對MongoDB進行介紹，重點介紹基本使用方法和編程方法。第4章，對MongoDB的集群部署、安全運維等原理和方法進行介紹。第5章，對Neo4J的基本原理、使用方法等進行介紹。第6章，對Redis的基本原理、使用方法和集群部署方法等進行介紹。第7章，介紹Cassandra的基本原理和使用方法。首先介紹AmazonDynamo的相關原理，然后介紹Cassandra的安裝、配置與CQL。第8章，對Hadoop大數據體系和HBase進行簡要介紹。第9章，介紹其他一些知名的NoSQL數據庫技術與工具。

·16萬字

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工業大數據分析算法實戰

《工業大數據分析算法實踐》以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的算法與實現機制，使具有工科背景讀者建立起數據思維，靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模，并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業大數據分析工程思維和軟件棧，工業數據的數據探索，預處理方法和常用機器學習算法，故障診斷、質量優化、流程優化的分析算法，專家規則驅動方法，以及工業數據分析工程等內容。《工業大數據分析算法實踐》分10章，可劃分為四個部分。第一部分（第1章）是數據分析概覽，目的是建立起數據分析算法的概念框架，并給出學習路線。第2~5章是第二部分，側重在通用數據分析算法，包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優化等其他算法。第三部分包括第6~8章，討論了工業分析的算法思路，覆蓋了生產質量分析（PQM）、生產效率優化（PEM）等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法，第9章討論了工業專家知識沉淀方法，第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業大數據分析算法實踐》適合工業大數據分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業數據分析師閱讀，也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

·21.7萬字

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計算機應用基礎（微課版）

本書共有6章，內容包括計算機基礎知識，Windows7操作系統，Word2010文檔排版，Excel2010電子表格，PowerPoint2010演示文稿，計算機網絡基礎.。各章內容豐富全面，操作步驟詳細，圖文并茂，便于教學與自學。

·14.4萬字

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深入淺出存儲引擎

全書分為3篇：第1篇首先會詳細講解存儲引擎的全貌，讓讀者能對存儲引擎有一個整體的思維框架，介紹存儲引擎的兩大分支：基于b+樹的存儲引擎、基于lsm派系的存儲引擎，其次對存儲引擎部分涉及的一些數據結構、存儲介質等概念做一個簡要的介紹，為后面內容的深入學習做鋪墊。第二篇主要介紹基于b+樹的存儲引擎，在理論部分重點回答為什么選擇b+樹做存儲引擎索引結構、b+樹存儲引擎解決哪些問題以及如何解決。在實踐部分選擇開源社區中比較有名的boltdb存儲引擎項目來講解其內部核心源碼的實現細節。第三篇主要介紹基于lsm派系的存儲引擎，理論部分重點介紹lsmtree中各組件的功能及作用，并在此基礎上擴展介紹其他幾類lsm派系存儲引擎的實現思路，幫助讀者開闊視野，實踐部分分別以bitcask、moss、leveldb等開源項目的核心源碼來展開，介紹其內部實現細節。通過閱讀本書，讀者不僅能對存儲引擎，尤其是單機的存儲引擎有一個整體的框架，而且能對兩類存儲引擎的實現思路及背后原理有個深刻的掌握，只有深刻理解了存儲引擎的背后實現原理，讀者不僅可以自己動手開發自己的存儲引擎，更可以很快掌握關系型數據庫或者NoSql這類組件的核心原理，對未來實際應用與開發提供參考。

·18.3萬字

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SQL Server 2012數據庫項目教程

本書以大型數據庫管理系統SQLServer2012為平臺，通過一個貫穿全書的實例“天意購物”數據庫，詳細講解了SQLServer2012的安裝和配置，數據庫的創建與管理，表、視圖、索引、T-SQL語言、存儲過程和觸發器，數據庫的備份恢復與導入導出，SQLServer的安全管理等內容。本書共分為緒論和6個項目，內容包括數據庫基礎知識、“天意購物”數據庫設計與實現、“天意購物”數據庫中數據表的創建與管理、實現“天意購物”數據庫中數據的查詢、“天意購物”數據庫中視圖與索引的使用、程序設計和“天意購物”數據庫的安全與保護機制。本書由淺入深、理論聯系實際，在保證教材系統性和科學性的同時，注重實踐性和操作性。本書適合作為高等職業學校數據庫技術相關課程的教材，也可供數據庫開發人員參考。

·5.1萬字

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數據分析咖哥十話：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據分析方法。全書圍繞“數據分析”與“運營增長”兩大關鍵要素，在系統介紹數據分析思維、數據分析方法、數據采集技能、數據清洗技能等基礎知識的同時，以問題為導向，解讀運營與增長的關鍵性業務內容，在獲客、激活、留存、變現、自傳播循環等各個核心運營環節展開數據分析實戰。本書提供案例相關數據集與源碼包，適合數據分析、產品運營、市場營銷等行業有數據分析具體業務需求的人士閱讀，也適合相關專業的師生閱讀。

·12萬字

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Kafka權威指南（第2版）

本書介紹Kafka的技術原理和應用技巧。內容包括如何安裝和配置Kafka、如何使用KafkaAPI、Kafka的設計原則和可靠性保證，以及Kafka的一些架構細節，如復制協議、控制器和存儲層。本書列舉了一些非常流行的Kafka應用場景，比如基于事件驅動的微服務系統的消息總線、流式處理應用程序和大規模數據管道。通過學習本書，你不僅能夠深入理解這項大數據核心技術，還能夠將所學知識付諸實踐，在生產環境中更好地運行Kafka，并基于它構建穩健的高性能應用程序。

·24.3萬字

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SQL語言與關系數據庫

本書全面而系統地介紹了SQL語言的使用，并深入淺出地介紹了數據庫基本原理。主要內容包括：SQL基礎、SQL的查詢與修改、實體-聯系模型、關系模型、關系數據庫設計理論、SQL的高級功能、關系數據庫的實現技術及數據庫新技術等。本書著重于以實例引入概念，且對概念的闡述以夠用為度，注重實際技能的引導與培養。

·11.7萬字

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Python數據分析

本書系統介紹了使用Python進行數據分析需要掌握的各項知識，涵蓋了Python基礎知識、網絡爬蟲技術、正則表達式、BeautifulSoup和JSON、詞語切分、自然語言處理、使用NumPy與Pandas處理數據、數據可視化技術、MySQL、機器學習、樸素貝葉斯模型、支持向量機、隨機森林、深度學習以及量化投資。本書通過結合數據分析技術的理論知識與Python的實戰應用，幫助讀者更好地運用Python解決數據分析中的實際問題。本書適合作為高等院校工商管理類研究生、本科生的數據分析課程教材，還適合作為金融行業人員的參考資料。

·12.3萬字

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Greenplum：從大數據戰略到實現