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基于數據庫的應用程序開發是當今程序開發的一大特色，本書基于微軟的.NET框架和數據庫SQLServer2005服務器技術，詳細全面的介紹了該框架下的C#2.0技術，以及如何基于該編程語言實現基于數據庫的程序開發。全書分為6個部分。第1部分介紹了C#語言的基礎知識，包括C#簡介和C#語言基礎。第2部分介紹了數據庫SQL2005的相關知識，包括數據庫的操作、數據查詢語言基礎以及數據報表的相關概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關知識，包括數據庫的使用、數據集的操作、SQLXML的相關操作、XML編程以及數據映射NHibernate技術講解。第4部分介紹了Windows應用程序結合數據庫應用的實現，包括Windows窗體以及Windows菜單和對話框。第5部分介紹了Web程序結合數據庫應用的實現，包括ASP.NET應用程序和Web服務的相關知識。第6部分介紹了2個大型系統的實現過程。

·14.6萬字

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OceanBase數據庫源碼解析

OceanBase作為當今最先進的分布式關系型數據庫之一，在開源之后受到了業界的廣泛關注。為了幫助數據庫內核研發人員、科研工作者、數據庫技術愛好者理解OceanBase內核，本書從OceanBase開源版的源代碼出發，介紹其實現機制和技術細節。本書的主要內容包括：OceanBase概述、OceanBase的架構、OBServer、存儲引擎、SQL引擎、事務引擎、高可用、多租戶、安全管理等。本書盡可能沿著SQL語句的執行路徑對上述主題進行詳細介紹，以使讀者對OceanBase的內部運作機理能有全面和深入的認識。本書適合從事數據庫領域相關研發的人員、高等院校相關專業研究生或高年級本科生閱讀，也可以作為數據庫特別是分布式數據庫相關課程的補充讀物。

·16.9萬字

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網站數據庫技術

本書介紹數據庫技術的專業知識和技能，使學生對動態網站的編程理念有個整體的認識，對單機版MIS系統、C/S架構網絡程序有較深的理解。本書在內容選取上以實用為主，盡量不涉及過于深奧而抽象的專業術語，內容安排上由淺入深，循序漸進。為了適應中等職業學校課程改革，本書采用知識模塊化編寫體系，以創建“綠蕾教育網”項目為主線，緊密圍繞項目開發實例，將知識模塊細分為6章26個任務。各任務操作步驟清晰，有利于初學者比較系統地學習數據庫技術，掌握數據庫的開發方法及過程。

·6.2萬字

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數據架構之道：數據模型設計與管控

本書全面介紹了數據架構與數據建模的相關知識，全書分為4篇，共16章。第1~3章為數據架構基礎篇，介紹了企業架構、數據架構及數據模型的基礎概念。第4~9章為數據模型設計篇，介紹了如何通過數據模型記分卡規范化數據模型設計，以及經典數據建模方法論，包括范式建模、維度建模、DataVault建模、統一星型建模。第10~12章為數據模型落地篇，介紹了在企業中如何實現多人協作構建模型、如何管控數據模型、數據模型數據與數據標準，以及元數據如何形成數據治理閉環。第13~16章為行業數據模型篇，分別介紹了證券、保險、教育、航空業的數據架構及數據模型。

·10.9萬字

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數據挖掘算法實踐與案例詳解

數據挖掘算法為大數據與人工智能的核心，掌握數據挖掘各算法的編程實現，有助于提升大數據的實踐運用能力。本書詳細闡述了數據挖掘常用算法與編程實現，同時，本書以多個經典的數據挖掘賽題為案例，詳細論述了數據預處理、特征選擇、可視化、算法選擇等全流程數據挖掘過程的編程實現，有助于提升讀者面對實際數據問題時靈活運用各類算法能力。

·4.7萬字

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ETL數據整合與處理（Kettle）

本書以Kettle實現ETL流程為目標，將ETL知識點與任務相結合，配套真實案例，深入淺出地介紹了ETL數據整合與處理的相關內容。全書共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉換相關的組件，包括源數據獲取、記錄處理、字段處理、高級轉換、遷移和裝載等內容，內容與ETL流程匹配，能幫助讀者快速掌握ETL；第7章介紹了Kettle工具任務的相關組件，能夠幫助讀者串聯不同的任務，以及實現調度的功能；第8章介紹了無人售貨機ETL項目，通過項目案例的形式，幫助讀者將所學知識融會貫通。

·8.1萬字

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Python數據分析、挖掘與可視化從入門到精通

本書分為4篇，第1篇是基礎入門篇，主要介紹數據分析與挖掘的基本概念及Python語言的數據分析基礎；第2篇是數據分析篇，主要介紹常用的數據分析方法；第3篇是數據挖掘篇，主要介紹常用的數據挖掘方法；第4篇是實戰應用篇，介紹兩個完整的數據分析與挖掘案例。

·10.9萬字

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Python金融數據挖掘與分析實戰

這是一本金融數據挖掘與分析領域的實戰性著作，它能指導零Python編程基礎和零數據挖掘與分析基礎的讀者快速掌握金融數據挖掘與分析的工具、技術和方法。讀完本書，你將會有如下3個方面的收獲。（1）Python編程基礎和數據預處理：首先詳細講解了Python的核心語法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數據處理工具的使用；然后詳細介紹了數據預處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示，幫助初學者快速上手Python，為之后的數據分析實戰夯實基礎。（2）數據挖掘與分析的經典方法：詳細講解了經典的數據挖掘方法，包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關聯分析、時間序列分析等。（3）主要金融應用場景的數據挖掘方法：針對網絡輿情的采集和熱點分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預測、個人信用評分、企業信用評分、用戶畫像、目標客戶精準分析、銷售數據分析等金融行業的常見應用場景，給出了數據挖掘和分析的方法。本書注重實戰，配有大量精心設計的案例，同時還有配套的講解視頻、代碼和數據資源，可操作性強。

·18.3萬字

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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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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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Oracle DBA手記4：數據安全警示錄

本書是一本寫給大家看的數據安全之書，不僅僅是給技術人員，更重要的是給企業數據管理者，如果不看這些案例，你也許永遠不會理解數據庫為何會遭遇到滅頂之災，你也許永遠無法理解為何千里之堤一朝潰于蟻穴。當然，這仍然是一本相當深入的技術書，作者將很多案例的詳細拯救過程記錄了下來，包括一些相當深入的技術探討，這些技術探討一方面可以幫助讀者加深對于Oracle數據庫技術的認知，另一方面又可以幫你在遇到類似案例時，做出同樣的營救工作。

·10.7萬字

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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

·18.7萬字

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劍指MySQL 8.0：入門、精練與實戰

本書基于MySQL8.0進行講解，總計12章。第1～4章，從數據庫的基本概念講起，一步步帶領讀者搭建MySQL開發環境，分別以命令行和SQLyog圖形化界面兩種方式展示了數據庫和表的基本操作，以及表中數據的增刪改查等日常操作。第5～6章，詳細介紹了MySQL數據類型、運算符以及各種系統函數，包括MySQL8.0最新引入的窗口函數等。第7～12章，帶領讀者進一步探究MySQL的高級查詢、約束、視圖、變量、存儲過程和函數、視圖、簡單事務管理和用戶權限管理等更加復雜和專業的功能。作為一本講解MySQL使用的入門圖書，本書注重基礎理論知識的講解，內容全面細致，輔以大量的代碼實例，并提供配套視頻教程。書中還提供了一個數據庫設計的綜合案例，進一步介紹了MySQL在實際工作中的應用，幫助初學者夯實基礎，為下一步的進階提升做好準備。本書適用于MySQL數據庫初學者、MySQL數據庫開發人員和MySQL數據庫管理員，以及高等院校和培訓學校相關專業的師生作為教材或教輔材料。

·13.3萬字

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商業分析思維與實踐：用數據分析解決商業問題

本書本書基于業務問題，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照標準分析步驟對數據進行怡當的預處理，選擇合適的分析方法和分析模型，使用恰當的分析工具對數據進行分析，以及對分析結果進行可視化和符合業務要求的解讀等內容展開講解，幫助業務專家做出合適的業務判斷，制定準確的業務策略。

·13萬字

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劍破冰山：Oracle開發藝術

《劍破冰山：Oracle開發藝術》主要覆蓋0racle開發必備的重要知識點：數據庫編程規范、Oracle開發常用工具及使用、MERGE方法、神秘的NULL和討厭的CHAR、擴展GROUPBY、Oracle自動類型轉換、Oracle分析函數、Oracle層次查詢、llgR2新特性之遞歸WITH編程、動態SQL擴展。此外還有大量案例：WhereInList問題解析，數據庫設計和大數據量處理、數據審核、號段選取應用、分析SQL執行計劃的關注點、Oracle開發誤區探索、提升PL／SQL開發性能漫談、管道函數的學習與實戰應用、巧用鎖特性避免重復啟動同一程序、不可能的任務？超越Oracle等。

·18.3萬字

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MySQL基礎教程

本書介紹了MySQL的操作方法以及通過使用PHP和MySQL創建Web應用程序的基礎知識。作者從數據庫是什么開始講起，由淺入深，通過豐富的圖示和大量的示例程序，讓讀者循序漸進地掌握MySQL，最終帶領讀者使用MySQL和PHP開發能夠在Web上公開的具有安全性的Web應用程序。

·12.7萬字

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阿里云數字新基建系列：云數據庫架構

“阿里云數字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構、云數據庫、CDN原理與流媒體技術、云服務器運維（Windows），囊括了領先的云技術知識與阿里云技術團隊獨到的實踐經驗，是國內IT技術圖書又一重磅作品。數據庫技術，被稱為“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續支持著全球億萬數字業務的運行，而云計算的出現，賦予了數據庫新的能力。云數據庫按引擎能力，可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分布式新型數據庫。本書從技術原理入手，講解各種數據庫的特點，分析不同場景的架構選型和數據庫優化，繼而展開到云數據庫的遷移、云數據庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數據庫相關知識與技能。

·11.6萬字

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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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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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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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