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The Natural Language Processing Workshop
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The Natural Language Processing Workshop

DoyouwanttolearnhowtocommunicatewithcomputersystemsusingNaturalLanguageProcessing(NLP)techniques,ormakeamachineunderstandhumansentiments?DoyouwanttobuildapplicationslikeSiri,Alexa,orchatbots,evenifyou’veneverdoneitbefore?WithTheNaturalLanguageProcessingWorkshop,youcanexpecttomakeconsistentprogressasabeginner,andgetuptospeedinaninteractiveway,withthehelpofhands-onactivitiesandfunexercises.ThebookstartswithanintroductiontoNLP.You’llstudydifferentapproachestoNLPtasks,andperformexercisesinPythontounderstandtheprocessofpreparingdatasetsforNLPmodels.Next,you’lluseadvancedNLPalgorithmsandvisualizationtechniquestocollectdatasetsfromopenwebsites,andtosummarizeandgeneraterandomtextfromadocument.Inthefinalchapters,you’lluseNLPtocreateachatbotthatdetectspositiveornegativesentimentintextdocumentssuchasmoviereviews.Bytheendofthisbook,you’llbeequippedwiththeessentialNLPtoolsandtechniquesyouneedtosolvecommonbusinessproblemsthatinvolveprocessingtext.

Rohan Chopra Aniruddha M. Godbole Nipun Sadvilkar Muzaffar Bashir Shah Sohom Ghosh Dwight Gunning ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.5萬(wàn)字

基于MATLAB的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理
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基于MATLAB的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理

本書從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，介紹了概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析中的一些基本概念，以及在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行的實(shí)例應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：MATLAB基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)繪圖、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、數(shù)據(jù)擬合和回歸分析、聚類分析。本書適合作為高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)課程的教材，也可以作為廣大從事數(shù)據(jù)處理與分析人員的參考用書。

魏霖靜 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

Hands-On Mathematics for Deep Learning
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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.

Jay Dawani ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新引擎：企業(yè)級(jí)PaaS平臺(tái)HZERO
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企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新引擎：企業(yè)級(jí)PaaS平臺(tái)HZERO

今天，數(shù)字化已經(jīng)成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力的重要組成部分，商業(yè)經(jīng)營(yíng)、生態(tài)協(xié)作、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、預(yù)測(cè)決策等都已經(jīng)大量地融入數(shù)字化能力。中國(guó)政府在《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023年）》中，對(duì)于數(shù)字化提出了明確的目標(biāo)，列出了重點(diǎn)任務(wù)。企業(yè)要想順應(yīng)大勢(shì)做強(qiáng)品牌、實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略落地，就需要建立一套統(tǒng)一的、集成的、開放的、靈活的、便于開發(fā)的、能夠鏈接上下游伙伴的、能夠訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)各類應(yīng)用的數(shù)字化操作系統(tǒng)。本書由漢得公司的核心技術(shù)高管領(lǐng)銜撰寫。作者通過(guò)總結(jié)自己20多年的企業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，以漢得公司開發(fā)的HZERO平臺(tái)為背景，論述了企業(yè)在數(shù)字化建設(shè)過(guò)程中，核心ERP系統(tǒng)和外圍（中臺(tái)）系統(tǒng)的關(guān)系。書中不僅對(duì)中臺(tái)進(jìn)行了理論論述，還給出了實(shí)際案例和詳細(xì)操作指引，使企業(yè)可以將客戶管理、智能制造等外圍系統(tǒng)、場(chǎng)景進(jìn)行一定程度的融合和統(tǒng)一，以便提升整個(gè)組織的運(yùn)營(yíng)效率。本書適合企業(yè)中高層管理者、IT部門負(fù)責(zé)人、咨詢師、創(chuàng)業(yè)者，以及高等院校相關(guān)專業(yè)的師生閱讀和使用。

黃建華 劉福東 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

SQL必知必會(huì)（第5版）
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SQL必知必會(huì)（第5版）

SQL是使用最為廣泛的數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，幾乎所有重要的DBMS都支持SQL。本書是麻省理工學(xué)院、伊利諾伊大學(xué)等眾多大學(xué)的參考教材，由淺入深地講解了SQL的基本概念和語(yǔ)法，涉及數(shù)據(jù)的排序、過(guò)濾和分組，以及表、視圖、聯(lián)結(jié)、子查詢、游標(biāo)、存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器等內(nèi)容，實(shí)例豐富，便于查閱。與其他同類圖書不同，本書沒(méi)有過(guò)多闡述數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)理論，而是專門針對(duì)一線軟件開發(fā)人員，直接從SQLSELECT開始，講述實(shí)際工作環(huán)境中最常用和最必需的SQL知識(shí)，實(shí)用性極強(qiáng)。新版對(duì)書中的案例進(jìn)行了全面的更新，并增加了章后挑戰(zhàn)題，便于讀者鞏固所學(xué)知識(shí)。

(美)本·福達(dá) ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

R語(yǔ)言醫(yī)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析
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R語(yǔ)言醫(yī)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析

隨著醫(yī)學(xué)研究和信息技術(shù)的快速發(fā)展，多元數(shù)據(jù)分析方法廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)各個(gè)領(lǐng)域。R是一款優(yōu)秀的開源軟件，有著實(shí)用的統(tǒng)計(jì)計(jì)算與可視化功能。本書使用R語(yǔ)言，結(jié)合精選的醫(yī)學(xué)實(shí)例介紹常用多元統(tǒng)計(jì)分析方法。統(tǒng)計(jì)分析方法只有在實(shí)際應(yīng)用中才能得到直接、生動(dòng)的驗(yàn)證。本書強(qiáng)調(diào)實(shí)戰(zhàn)和應(yīng)用，盡量淡化統(tǒng)計(jì)公式的推導(dǎo)和計(jì)算過(guò)程。通過(guò)本書的學(xué)習(xí)，讀者能熟練使用R語(yǔ)言及相關(guān)包實(shí)現(xiàn)多元統(tǒng)計(jì)計(jì)算，還能更深入地理解多元數(shù)據(jù)分析方法。本書可作為醫(yī)學(xué)院校高年級(jí)本科生或研究生的多元統(tǒng)計(jì)分析課程教材，亦可作為其他專業(yè)讀者和科研工作者從事科研活動(dòng)的參考資料。

趙軍 戴靜毅編著 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.4萬(wàn)字

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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大數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

本書按照需求規(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)，是本書的重點(diǎn)部分。本書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，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

視覺(jué)大數(shù)據(jù)智能分析算法實(shí)戰(zhàn)
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視覺(jué)大數(shù)據(jù)智能分析算法實(shí)戰(zhàn)

本書詳細(xì)講解了大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（含可運(yùn)行程序），涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)案例分析、視覺(jué)大數(shù)據(jù)檢索及識(shí)別相關(guān)的工程應(yīng)用，包含了音視頻處理、目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別等行業(yè)應(yīng)用案例，作者從項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)出發(fā)，對(duì)視覺(jué)大數(shù)據(jù)工程應(yīng)用的算法設(shè)計(jì)、程序?qū)崿F(xiàn)、部署實(shí)施進(jìn)行詳細(xì)敘述，可方便讀者進(jìn)行相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的程序化調(diào)試及工程復(fù)用。本書以案例為基礎(chǔ)，結(jié)構(gòu)布局緊湊，內(nèi)容深入淺出，實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)捷高效，適合計(jì)算機(jī)、信號(hào)通信和自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)的教師、本科生、研究生，以及廣大從事大數(shù)據(jù)處理的工程研發(fā)人員閱讀參考。

劉衍琦 曲海洋主編 ·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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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)

云計(jì)算拓寬了用戶可訪問(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)自用戶的各類數(shù)據(jù)，滿足用戶需求和實(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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Redis應(yīng)用實(shí)例

本書將從內(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、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的、用戶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。本書希望通過(guò)展示常見的Redis應(yīng)用實(shí)例來(lái)幫助讀者了解使用Redis解決各類問(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解決各類問(wèn)題的Redis專家。本書適合對(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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MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)項(xiàng)目化教程

本書以實(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)、開發(fā)、部署和運(yùn)行。全書以項(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，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)的開發(fā)。書中各項(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)。本書可作為應(yīng)用型本科院校、高職高專院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(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)開發(fā)人員的參考書。

馮天亮 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

計(jì)算機(jī)視覺(jué)之深度學(xué)習(xí)：使用TensorFlow和Keras訓(xùn)練高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)之深度學(xué)習(xí)：使用TensorFlow和Keras訓(xùn)練高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本書開門見山，直接幫助你準(zhǔn)備好訓(xùn)練高效深度學(xué)習(xí)模型的環(huán)境，以完成各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。書中介紹了常見的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；講述了如何利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類、圖像檢索、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等內(nèi)容。讀完本書，你將能夠開發(fā)和訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型，并用它們解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)難題。

(英)拉賈林加帕·尚穆加馬尼 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：基于EXCEL和SPSS系列工具的實(shí)踐
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數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：基于EXCEL和SPSS系列工具的實(shí)踐

本書分為三大部分，第一部分基礎(chǔ)篇（第1章和第2章）主要介紹數(shù)據(jù)分析的概念、術(shù)語(yǔ)、方法、模型等，為后續(xù)的內(nèi)容展開奠定基礎(chǔ)。第二部分制表篇（第3章到第5章）介紹數(shù)據(jù)的采集、整理以及常用數(shù)據(jù)報(bào)表的制作。第三部分?jǐn)?shù)據(jù)分析篇（第6章到第14章）占據(jù)了本書的大部分篇幅，囊括了常用的、有代表性的、實(shí)用的功能，包括數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)標(biāo)注、異常值分析、回歸等。

紀(jì)賀元 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：計(jì)算機(jī)視覺(jué)
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深度學(xué)習(xí)實(shí)踐：計(jì)算機(jī)視覺(jué)

本書主要介紹了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的應(yīng)用及工程實(shí)踐，以Python3為開發(fā)語(yǔ)言，并結(jié)合當(dāng)前主流的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)例展示。主要內(nèi)容包括：OpenCV入門、深度學(xué)習(xí)框架介紹、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、圖像分割、圖像搜索以及圖像生成等，涉及到的深度學(xué)習(xí)框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、MXNet等。通過(guò)本書，讀者能夠了解深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)各個(gè)方向的應(yīng)用以及最新進(jìn)展。本書的特點(diǎn)是依托工業(yè)環(huán)境的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，具備較強(qiáng)的實(shí)用性和專業(yè)性。適合于廣大計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程領(lǐng)域的從業(yè)者、深度學(xué)習(xí)愛(ài)好者、相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生和研究生以及對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感興趣的愛(ài)好者使用。

繆鵬 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.3萬(wàn)字

Python醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析入門
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Python醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析入門

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程序示例是本書的亮點(diǎn)。閱讀本書，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)專業(yè)的本科生和研究生使用，亦可作為其他專業(yè)的學(xué)生和科研人員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的參考書。

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)開發(fā)與應(yīng)用

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/實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。全書共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)離線分析系統(tǒng)、基于Hive+Hadoop+Spark的大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)、基于MySQL+Spark的大數(shù)據(jù)離線分析系統(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

Learning NGUI for Unity
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Learning NGUI for Unity

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

Charles Pearson ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.2萬(wàn)字

SQL應(yīng)用及誤區(qū)分析
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SQL應(yīng)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(yǔ)句的應(yīng)用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡(jiǎn)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(shí)。第七章到第十二章分別介紹了常用的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，包含了視圖、索引、約束、觸發(fā)器、存儲(chǔ)過(guò)程和函數(shù)。第十三章介紹了非常重要的事務(wù)知識(shí)。第十四章對(duì)SQLSERVER數(shù)據(jù)庫(kù)和ORACLE數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一些差異進(jìn)行了舉例比較。

張振磊 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.1萬(wàn)字

PostgreSQL高可用實(shí)戰(zhàn)
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PostgreSQL高可用實(shí)戰(zhàn)

本書以實(shí)踐為導(dǎo)向，主要講解在真實(shí)環(huán)境下如何使用PostgreSQL集群及repmgr、Patroni、BDR多主復(fù)制等PostgreSQL主流高可用技術(shù)，揭示PostgreSQL可靠性和高可用性的技術(shù)特點(diǎn)。同時(shí)介紹pg_probackup、pgBackReset、pg_rman、PgBouncer、Odyssey等備份和連接池工具的運(yùn)用方法。本書秉承技術(shù)由實(shí)戰(zhàn)中來(lái)、到實(shí)戰(zhàn)中去的原則，以實(shí)戰(zhàn)為主線，將PostgreSQL各種主流的高可用技術(shù)貫穿起來(lái)，并輔以原理進(jìn)行講解。本書適合從事數(shù)據(jù)庫(kù)工作的技術(shù)管理者、架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫(kù)管理工程師和技術(shù)愛(ài)好者閱讀。

胡輝等 ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.1萬(wàn)字

Rust High Performance
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Rust High Performance

ThisbookisforRustdeveloperskeentoimprovethespeedoftheircodeorsimplytotaketheirskillstothenextlevel.

Iban Eguia Moraza ·數(shù)據(jù)庫(kù) ·7.1萬(wàn)字

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