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    这是一本图文并茂的力扣(LeetCode)题解书,旨在让广大读者理解数据结构和算法的必备知识,掌握解决各类经典题目的基本技能,陪伴读者攻克算法题目的难关。本书通过算法题解的形式讲解了基本数据结构和基础数学知识,包括贪心、递归、回溯和动态规划等算法思想,深度优先和广度优先、双指针、滑动窗口、位运算等解题技巧,以及通用解题“套路”和解题模板等内容,引导读者了解并掌握解决算法题目的方式、方法,旨在循序渐
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    本书由多位工作在数据库维护一线的工程师合著而成,其中包含了精心挑选的数据库诊断案例与性能优化实践。通过真实的DBA工作记录展现出来。通过来源于实践的经验分享与记录,作者更注重将DBA的工作方法、DBA的职业发展等展现出来,对广大OracleDBA具有极高的借鉴价值。
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    本书以MySQL数据库的基础及维护(基础篇)为切入点,重点介绍了MySQL数据库应用系统的性能调优(优化篇),以及高可用可扩展的架构设计(架构篇)。基础篇的主要内容有:MySQL数据库及存储引擎介绍、架构组成、安全管理,以及基本的备份恢复知识。性能篇则从影响MySQL数据库应用系统性能的因素开始进行调优分析,包括Schema设计、Query语句的性能优化、MySQL
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    阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新,并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
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    在数据为主导的今天,对于一种已经成型的模型,“怎么用”通常不是问题,用个软件或者编几行程序就能得到结果了,问题一般都出在模型“什么时候用”和“用完了,然后呢”。《数据分析师养成宝典》就集中讨论后面两件事情。《数据分析师养成宝典》共27章,分为业务理解篇(第1~4章)、指标设计篇(第5~7章)、数据建模篇(第8~16章)、价值展现篇(第17~19章)和实战进阶篇(第20~27章)。业务理解篇的目的是
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    本书总分为5篇,共21章。第一篇主要讲解数据库的基础,包括数据库的概念及安装。第二篇讲解数据库管理的常用知识,包括数据库的管理、表的管理、确保数据的完整性及用户权限的设置等内容。第三篇主要讲解SQL的编程,包括T-SQL语言、存储过程及触发器。第四篇讲解与商业智能有关的内容,包括集成服务、报表服务和分析服务。最后一篇是综合案例篇,分别使用.NET和Java语言实现了与SQLServer2008
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    本书的写作目的是让企业管理者以及行长、校长等组织领导更清楚如何进行数字化转型、如何分工/协同、如何保障转型成功落地、如何低成本/低风险地转型,从而让中国企业在数字化转型上少走弯路,让研发人员、业务人员和广大数据从业者及数据技术爱好者了解数字化转型及数据中台的落地路径与实施方法,知道如何配合高层执行转型方案。本书采用理论与实践相结合的方法,介绍企业如何从战略、人才、技术三个角度实现数字化转型,为读者
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    本书是国家级精品课程《计算机基础(文科)》的配套教材和西北大学211建设成果,据最新计算机等级考试的规范《二级Access数据库程序设计考试大纲》进行编写,书中涉及的内容覆盖了大纲的所有知识点。内容由数据库基础和基于Access应用两大部分组成,通过引例,循序渐进地介绍了数据库的设计、建立与使用方法,能够让读者在很短的时间内掌握Access数据库程序设计。本书配备完整的教学资源,包括:课程网站,实
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    本书围绕精益创业展开讨论,融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验,呈现了30多个极具价值的案例分析,可以为各阶段的创业者提供行为准则。
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    Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解,让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色,
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    本书是一本利用Python技术,结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书第1~4章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识,包括开发工具的使用、测试技术难点等内容;第5~7章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发,利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容;第8~9章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险
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    《Python金融大数据分析第2版》分为5部分,共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用,其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具,以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例;第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集,还介绍了面向对象编程;第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法,包括数
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    优质的菜品需要有技艺精湛的厨师来烹饪,本书就像以优质菜品做成的“大菜”。整本书没有太多啰唆的语言,直接抽丝剥茧:从基本的数据结构类型,Redis内部每个操作命令的底层代码运行逻辑和结构,一直到整个Redis持久化技术、主从技术、分布式集群技术等,都有深入源码级别的讲解,让你领略从数据结构到整个高性能服务的全部设计之美。学以致用,读者朋友通过领会与实践来提升技术,成为一个高性能网络服务开发高手,继而
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    本书由资深数据库专业开发人员撰写,系统介绍PostgreSQL10的丰富特性及其在生产实践运维中的技巧,全书分为18章。基础篇包括第1~4章,主要介绍PostgreSQL基础知识,例如安装与配置、客户端工具、数据类型、SQL高级特性等,为读者阅读核心篇和进阶篇做好准备;核心篇包括第5~9章,主要介绍PostgreSQL核心内容,例如体系结构、并行查询、事务与并发控制、分区表等;进阶篇包括第10~
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    本书共分为6个部分:第一部分概述DevOps的历史和三个基本原则,即“三步工作法”;第二部分介绍开启DevOps转型的过程;第三到五部分深入探讨“三步工作法”的各个要素;第六部分关注如何将安全性和合规性正确集成到日常工作中。全书涵盖40余个DevOps案例,以谷歌、亚马逊、Facebook等全球知名企业和组织的实际调查结果为依据,展示如何通过现代化的运维管理提升管理效率,进而为企业赢得更大市场、创
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    本书介绍了实时数据处理引擎Flink,讲解了流处理API、批处理API、机器学习引擎FlinkML、关系型API、复杂事件处理,以及指标度量与部署模式,分析了流式数据处理理论中时间、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联和关系,深入分析了多项式曲线拟合、分类算法、推荐算法的理论和FlinkML实现。
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    如今,读者可以找到许多关于汇编的书籍,甚至可以找到更多有关ELF和PE二进制格式的说明。关于信息流跟踪和符号执行也有大量的文章。但是,没有哪本书可以向读者展示从理解基本汇编知识到进行高级二进制分析的全过程。也没有哪本书可以向读者展示如何插桩二进制程序、如何使用动态污点分析来跟踪程序执行过程中的数据或使用符号执行来自动生成漏洞利用程序。换句话说,直到现在,没有一本书可以教你二进制分析所需的技术、工具
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    本书以SQL的基础知识为出发点,从SQL的简单查询、汇总函数、分组,到多表查询、窗口函数等SQL高级功能,逐一进行介绍与讲解,基本涵盖了学习SQL过程中需要掌握的主要内容。本书最大的特色是结合大量的面试题,让读者清楚地了解如何用所学的SQL知识解决工作中的实际问题。第8章提供了从不同行业、不同岗位的业务场景出发的实战项目训练,便于读者在实践中学习,巩固SQL知识和技能,理解与掌握相关内容,并能够
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    数据结构是计算机存储、组织数据的方式,往往同高效的检索算法和索引技术有关。学习和掌握数据结构的相关知识,使我们能够更好地运用计算机来解决实际问题。为了提高读者的学习效率,本书直接从各类竞赛真题入手,以精练而准确的语言、全面细致地介绍了信息学竞赛中经常用到的数据结构类型,包括链表、堆栈、队列、树、图等。本书精挑细选、由浅入深地安排了相关习题。考虑读者接受水平的差异,一般在引入新知识点的题目时,本书会
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    本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排,通过项目开发的主要流程,介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中,本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路,以及各种问题的解决方案等,并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识,包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。本书共14章,其中,第1~3章是项目的前期准备阶段,主要介绍了数据仓库的概念和搭建
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