- 会员本书共9章，分为3篇。由来篇（第1～3章）首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位、定义，最后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。理论篇（第4～6章）详细讲解了标签类目体系方法论的4个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方数据库15.5万字3.8万人气
- 会员本书通过洞察行业需求，从数据中心的基础设施、网络、服务器等多个技术领域发掘了一批经过实践检验的创新技术，给出了新基建：数据中心创新之路的技术发展与参考，并把ODCC的部分优秀成果集结成册，留下技术专家们对数据中心建设的足迹，也希望能给更多的数据中心从业者以启发，有力支撑政府监管和引导产业发展，帮助读者深入了解行业和技术趋势，推动科研院所对新技术、新业务的研究，促进厂商更好地把握市场需求和技术方向。数据库13.7万字3.8万人气
- 会员本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用KafkaAPI、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些非常流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中数据库24.3万字3.8万人气
- 会员本书从实用性和先进性出发，通过一个完整的数据库应用实例，全面介绍数据库的基本理论及数据库的管理、设计与开发技术。全书共14章，主要内容包括：数据库系统概论、关系数据模型、约束语言SQL、完整性约束、数据库安全、数据库恢复技术、并发控制、数据库设计方法、数据库高级开发技术、数据仓库、数据挖掘、地理信息系统和空间数据库、主流数据库产品介绍等。数据库27.8万字3.8万人气
- 会员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。数据库6.6万字3.8万人气
- 会员本书分12章重点阐述了数据管理的重要性，数据管理面临的挑战，DAMA的数据管理原则，数据伦理，数据治理，数据生命周期管理的规划及设计，数据赋能和数据维护，使用和增强数据，数据保护、隐私、安全和风险管理，元数据管理，数据质量管理，以及现在应该怎么办，能够帮助企业管理层在了解和执行数据管理的过程中不致迷失在技术术语的迷宫之中。数据库8.1万字3.8万人气
- 会员本书讲述了一个64位多核操作系统的自制过程。此操作系统自制过程是先从虚拟平台构筑起一个基础框架，随后再将基础框架移植到物理平台中进行升级、完善与优化。为了凸显64位多核操作系统的特点，物理平台选用搭载着IntelCore-i7处理器的笔记本电脑。与此同时，本书还将Linux内核的源码精髓、诸多官方白皮书以及多款常用协议浓缩于其中，可使读者在读完本书后能够学以致用，进而达到理论联系实际的目的。全书数据库28.8万字3.8万人气
- 会员本书分为四大部分，分别为准备篇、基础篇、提高篇和配套开源软件及架构篇。准备篇为没有数据库基础的读者准备的，如果读者已经具备了一定的数据库基础，可以跳过其中的一些内容。基础篇介绍了PostgreSQL数据库中的一些基础内容，读者学习完此篇可以完成基本的PostgreSQL数据库的日常操作工作。提高篇讲解了一些更深的内容，如PostgreSQL的一些技术内幕、特色功能、优化等方面的内容，读者仔细阅读此数据库27.8万字3.7万人气
- 会员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。数据库15万字3.7万人气
- 会员本书深入浅出地介绍了SPSS24.0的基本操作和数据分析方法。本书共有12章，主要分为两大部分：第一部分为SPSS与数据分析基础知识（第1~5章），主要介绍SPSS界面功能、SPSS与数据分析、数据的管理、报表的生成、图形的生成；第二部分为数据分析方法（第6~12章），主要介绍描述性分析、假设检验、参数检验、非参数检验、卡方检验、方差分析、相关分析。本书内容不仅涵盖统计分析理论知识，而且在每一数据库9.4万字3.7万人气
- 会员自从2015年阿里巴巴提出中台的概念后，数据中台的概念就火遍了整个互联网圈。数据中台是实现企业数据智能的重要手段，但是数据中台是什么、为什么要搭建数据中台、数据中台究竟应该怎么搭建，这些问题的答案却很少有人知道。本书从“数据采集”“数据存储”“数据打通”“数据应用”的角度，基于作者多年搭建数据中台的实战经验，毫无保留地为大家解析从0到1搭建数据中台的全过程。每个章节都有大量的实战案例，希望本书能够数据库9.9万字3.7万人气
- 会员本书按照需求规划、需求实现、需求可视化的流程进行编排，遵循项目开发的实际流程，全面介绍了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过程、需求实现的具体思路、部分问题的解决方案等，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，包括大数据概论、数据仓库概论、电商业务概述、数据仓库理论准备、数据仓库建模等。本书从逻辑上可以分为三部分：第一部分是大数据与数据仓库概论数据库7.4万字3.7万人气
- 会员近年来，以ApacheSpark为代表的大数据处理框架在学术界和工业界得到了广泛的使用。本书以ApacheSpark框架为核心，总结了大数据处理框架的基础知识、核心理论、典型的Spark应用，以及相关的性能和可靠性问题。本书分9章，主要包含四部分内容。第一部分大数据处理框架的基础知识（第1～2章）：介绍大数据处理框架的基本概念、系统架构、编程模型、相关的研究工作，并以一个典型的Spark应用为数据库11.9万字3.7万人气
- 会员这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影数据库12.7万字3.7万人气
- 会员本书开门见山，直接帮助你准备好训练高效深度学习模型的环境，以完成各种计算机视觉任务。书中介绍了常见的深度学习架构，如卷积神经网络和递归神经网络；讲述了如何利用深度学习进行图像分类、图像检索、目标检测、语义分割等内容。读完本书，你将能够开发和训练自己的深度学习模型，并用它们解决计算机视觉难题。数据库7.3万字3.7万人气
- 会员本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。数据库29.9万字3.6万人气
- 会员这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅入深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，打下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程进行了复盘。具体来讲，本书主要包含如下内容：画像的作用、业界主流的4种商用画像平台的核心功能和实现逻辑；画像平台的主要功能、画像平台的技术架构与技术选型、画像平数据库16.4万字3.6万人气
- 会员《LabVIEW完全自学手册》帮助读者从实用角度学习LabVIEW，内容分为三篇。入门篇包括LabVIEW基本操作、基本数据类型及其相互转换、程序结构、数据运算函数、控件及其用法、数据表达与显示等；提高篇包括文件的输入输出、字符串操作、数学分析、信号处理、与其他软件的通信、时间相关函数、应用程序控制、网络编程、总线与仪器控制、数据库访问及程序发布；应用篇以两个实例详细介绍如何运用LabVIEW解决数据库12.5万字3.6万人气