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R语言临床预测模型实战
￥117.60
本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深到阶实战，并配合实战案例，重介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲10分以上SCI基础。 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时、多模型同时的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的门读者和阶读者，尤其是临床、护理、公共卫生、药学等专业的硕士研究生和博士研究生或从事相关研究的科研人员阅读。另外，本书还可以作为相关培训机构的教材。
Flink原理深入与编程实战——Scala+Java(微课视频版)
￥111.30
本书讲述Apache Flink大数据框架的原理，以及如果将Apache Flink应用于大数据的实时流处理、批处理、批流一体分析等各个场景。通过原理深学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握Apache Flink流处理的框架的基本原理和技能，近理论与实践的距离。 全书共分为8章，主要内容包括Flink架构与集群安装、Flink发环境准备（基于IntelliJ IDEA和Maven）、发Flink实时数据处理程序、Flink流数据分析、时间和水印概念、窗口操作、状态和容错、侧输出流、Flink流连器、Flink流处理案例、发Flink批数据处理程序、使用Table API行数据处理、Flink on YARN、基于Flink构建批流一体数仓、基于Flink和Iceberg数据湖构建实时数仓。本书源码全部在Apache Flink 1.13.2上调试成功，所有示例和案例均提供Scala语言和Java语言两套API的实现（第8章除外），供读者参考。 本书系统讲解了Apache Flink大数据框架的原理和流、批处理的发实践，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到了理论与实践相结合。本书适合大数据学习爱好者、想要门Apache Flink的读者作为门和提高的技术参考书，也适合用作大中专院校大数据专业相关的学生和老师的教材或教学参考书。
Python机器学习与可视化分析实战
￥48.30
使用机器学习行数据可视化分析是近年来研究的热内容之一。本书使用**的Python作为机器学习的基本语言和工具，从搭建环境始，逐步深到理论、代码、应用实践中去，从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码、PPT课件和答疑服务。 本书分为10章，内容包括：机器学习与Python发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策树算法与可视化实战、基于深度学习的酒店评论情感分类实战、基于深度学习的手写体图像识别实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard训练可视化。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习初学者的门书和的参考书，也可作为高等院校计算机及大数据相关专业的教材使用。
Python机器学习原理与算法实现
￥82.60
数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎数字化浪潮、与时俱提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的门知识和阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法；第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法；第13~15章介绍相对复杂的监督式学习算法，包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法；第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。 本书可以作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python或机器学习应用的专业教材、参考书；也可以作为企事业单位数字化人才培养的教科书、工具书，还可以作为职场人士自学掌握Python机器学习应用、提升数据挖掘分析能力而提高工作效能和改善绩效水平的工具书。
GitLab CI/CD 从入门到实战
￥51.07
本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识，包括CI/CD的几个基本概念（pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件）；然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景，并给出一些示例；后介绍CI/CD的实践，通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式，包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成，以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录，分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
￥63.87
本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
SPSS统计分析从入门到精通(第五版)
￥76.30
本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了**版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0~26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学习大数据分析工具掌握SPSS软件的用书，也可作为从业人员相关研究人员以及作为相关培训机构的参考教材。
Pandas数据分析快速上手500招(微课视频版)
￥69.86
本书采用“问题描述 解决方案”模式，通过500个案例介绍了使用Pandas行数据分析和数据处理的技术亮。全书共分为8章，主要案例包括：读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据；根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据，使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据；统计NaN（缺失值）的数量、占比，根据规则填充和删除NaN；在DataFrame中增、删、查、改行列数据，计算各种行差、列差、极差以及直对两个DataFrame行加、减、乘、除运算和比较差异；将宽表和长表相互转换，创建交叉表和各种透视表；对数据分组结果行求和、累加、求平均值、求极差、求占比、排序、筛选、重采样等多种形式的分析，将分组数据导出为Excel文件。本书还附赠36个数据可视化案例，如根据指定的条件设置行列数据的颜色和样式，根据行列数据绘制条形图、柱形图、饼图、折线图、散图、六边形图、箱形图、面积图等。 本书适于作为数据分析师、物流分析师、金融分析师、数据产品发人员、人工智能发人员、市场营销人员、办公管理人员、Python程序员等各行各业人员的案头参考书，无论对于初学者还是专业人士，本书都极具参考和收藏价值。
Python全栈开发——数据分析
￥55.30
Python全栈系列包括4册书，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第3册，共分为7章，将重讲解数据分析的相关知识，即数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化，并搭配近400个示例代码，理论知识与实战发并重，可以帮助读者快速、深地理解和应用相关技术。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书，也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
C/C++代码调试的艺术(第2版)
￥70.27
本书围绕C/C 程序调试这一主题，系统深地介绍了在Windows和Linux操作系统上如何高效地调试C/C 程序。 本书分为11章，内容涵盖了程序调试的基本知识、Visual C 调试的基本功能与技巧、Linux系统中gdb工具的使用、死锁调试、动态库调试、内存检查、远程调试、转储文件调试分析、发行版调试，以及调试的高级话题和调试方面的扩展知识。 本书作为学习C/C 调试技术的重要资料，讲解通俗易懂，选取的示例注重理论与实际的联系。
Python贝叶斯分析(第2版)
￥76.67
本书是一本概率编程的门书。本书使用概率编程库 PyMC3以及可视化库 ArviZ对贝叶斯统计分析的相关知识行讲解，包括概率思维、概率编程、线性回归建模、广义线性模型、模型比较、混合模型、高斯过程以及推断引擎等知识。全书图文并茂，通俗易懂，适合具备一定 Python基础的读者学习使用。学完本书，读者可以利用概率思维建立贝叶斯模型并解决自己的数据分析问题。
面向对象是怎样工作的(第3版)
￥34.90
本书以图配文的形式，直观易懂地介绍了面向对象的全貌及其包含的各项技术，包括面向对象编程、框架、设计模式、UML、建模、面向对象设计和敏捷发方法等。对于各项技术是如何使用的（How），书中只行简要的说明，而重介绍这些技术是什么（What），以及为什么需要这些技术（Why）。另外，“编程往事”专栏介绍了作者年轻时的一些经历；“对象的另一面”专栏以与正文不同的视角讲解面向对象这一概念普及的背景和原因，通俗有趣；“当今的OOP”专栏介绍了Java、Python、Ruby、JavaScript等当今流行的编程语言的动向。
敏捷无敌之DevOps时代
￥90.60
《敏捷无敌之DevOps时代》以轻小说的形式，借助于逼真的场景演绎了一名软件工程师从敏捷走向无敌DevOps的技艺精历程。软件工程师阿捷从发现敏捷、学习敏捷、应用敏捷而扩展到DevOps领域的仗剑走天涯之旅，一路上或自学成才，或拜师学艺，*后习得吸星大法，兼容并蓄，深度掌握了敏捷与DevOps的核心思想和方法，不仅构建出自己的关键知识体系，*后还和赵敏双剑合壁，走上共同精之路。 《敏捷无敌之DevOps时代》涉及市场、产品经理、发、测试和运维等角色，描述了各个角色如何理解、应对和驾驭乌卡时代的不确定性，是一本融合理论、实践以及情感的趣味读物，可以帮助读者洞察到互联网企业和技术公司是如何在管理、流程和文化上行迭代和创新的。
AR Foundation增强现实开发实战(ARKit版)
￥83.30
本书基于AR Foundation框架，采用URP渲染管线，讲述利用ARKit行iOS平台的AR应用发，从AR技术概念、原理、理论脉络到各功能技术、AR Quick Look、设计原则、性能优化，对ARKit应用发中涉及的技术行了全方位的讲述，用语通俗易懂，阐述深浅出。 本书共分三部分：部分为基础篇，包括第1章至第3章，从基础的增强现实概念手，通过一个实例阐述了AR应用发从软硬件准备、发环境搭建、工程设置、发布部署全流程，探讨了AR Foundation框架的技术基础、常用组件，并着重探索了ARKit功能特性和运动跟踪原理；第二部分为功能技术篇，包括第4章至第13章，对ARKit功能特性行了全方位的详细探索讨论，从平面检测、2D图像和3D物体检测、人脸检测到持久化存储与共享、光影特效、人体动捕等，全方位地行了技术剖析、讲解、演示，并对AR场景管理、图像信息处理、3D文字声频视频、AR Quick Look等实用功能行了阐述和使用操作讲解；第三部分为高级篇，包括第14章至第15章，主要阐述了AR应用设计、性能优化相关主题，着力提升发人员在AR应用发时的实际应用能力和整体把握能力。 本书结构清晰、循序渐、深浅兼顾，实例丰富，每个技术都有案例，特别注重对技术原理和实际运用的讲述，提供实际工程实践解决思路和方案。 本书适合AR初学者、Unity发人员、程序员、科研人员，也可以作为高校、大专院校相关专业师生的学习用书，以及培训学校的培训教材。
SPSS统计分析标准教程(实战微课版)
￥41.86
"本书以SPSS 28.0中文版为平台，以实用为原则，由浅深，全面系统地介绍SPSS的基本功能和实际应用方法。本书涉及面广，从SPSS基本操作始介绍，覆盖大部分常用功能和高级统计分析方法。 本书共11章，内容包括SPSS基础知识、建立与整理数据、SPSS基本统计分析、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、统计图形和SPSS数据分析综合应用。在介绍的过程中，图文并茂地对知识行了全面剖析。针对性的案例详解，方便读者举一反三。 本书内容丰富、结构清晰、语言通俗、案例实用、可操作性强，适合SPSS初学者使用，也适合有一定统计基础的人员阅读，还适合作为高等院校相关专业的教材。 "
低代码极速物联网开发指南——基于阿里云IoT Studio快速构建物联网项目
￥70.85
本书详细介绍了JavaScript、Python、.NET和Lua低代码发，并且从传感器始，深浅出地勾勒出采集终端、智能网关、物理路层、通信协议和云端平台等物联网领域的全貌；结合实际案例，系统地讲解了如何通过低代码、零代码等近乎搭积木的方式快速搭建物联网系统。本书内容丰富、通信易懂，是一本物联网领域的低代码发大全。 本书适合对低代码感兴趣的程序员，及相关专业人员阅读。
Spring实战(第6版)
￥70.27
本书是一本经典而实用的Spring学习指南，介绍了Spring使用框架、Spring Boot，以及Spring系统中的其他组成部分。 本书分为4个部分，共18章。第1部分（第1章~第6章）涵盖了构建Spring应用的基础知识。第2部分（第7章~第10章）讨论了如何讲Spring应用与其他应用行集成。第3部分（第11章~第14章）探讨了Spring对反应式编程提供的全新支持。第4部分（第15章~第18章）介绍了如何做好应用投生产环境前的准备工作，以及如何行部署。 本书适合刚刚始学习Spring Boot和Spring框架的Java发人员阅读，也适合想要超越基础知识并学习Spring新特性的经验丰富的Spring发者参考。
Python图像处理经典实例
￥76.67
本书提供了相关工具和算法，能帮助读者实现分析和可视化图像处理。本书给出了60 余个具体实例的解决方法，采用“菜谱式”方式组织内容，以期指导读者快速实践图像的分析和可视化处理，应对图像处理中的常见挑战，并学习如何执行复杂的任务，如对象检测、图像分割和使用大型混合数据集的图像重建，以及各种图像增强和图像恢复技术，如卡通化、梯度混合和稀疏字典学习。?本书适合计算机视觉工程师、图像处理工程师、软件工程师和机器学习工程师等专业人士阅读，也适合具有一定Python编程基础并希望一步了解图像处理的细节和复杂性的读者参考。
程序设计竞赛专题挑战教程
￥54.40
内容提要 本书面向蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛的软件类赛项（以下简称蓝桥杯软件类大赛），从数据结构和算法的维度帮助广大读者训练编程思维和计算思维，掌握编程方法和解题技巧。 本书共10章，第1章主要介绍了蓝桥杯软件类大赛的基本情况，归类汇总了其涉及的知识（包括算法知识），详细介绍了其在线评测系统以说明评分情况。第2~10章则由浅深、由易到难地介绍了各类知识，包括手算题和杂题、基础数据结构、基本算法、搜索、高级数据结构、动态规划、数学、字符串、图论等，对于每一类知识都简明扼要地行说明，并以真题作为例题行细致讲解，以更好地帮助读者实现学用结合的学习效果。需要特别说明的是，本书例题的代码部分，分别由C 、Python、Java三种语言来实现（书中仅提供以C 、Python语言编写的代码，以Java语言编写的代码可从本书的配套数字资源中获取）。 本书不仅适合作为蓝桥杯软件类大赛参赛者的备赛用书，还适用于备赛其他编程或算法类大赛（如全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI、国际大学生程序设计竞赛ICPC、中国大学生程序设计竞赛CCPC、中国高校计算机大赛?团体程序设计天梯赛GPLT等）。此外，本书还可作为本科生和研究生的相关算法课程的教材或参考资料。
Python预测分析与机器学习
￥62.30
本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
Python气象应用编程
￥76.67
Python语言凭借其简洁、易读及可扩展性等特点，已成为程序设计领域备受欢迎的语言之一。丰富的Python第三方包（又称“第三方库”）使得Python可以应用于多个领域，气象研究与应用领域也不例外。由NCL转化来的库很大程度地方便了读者的学习。 本书内容由浅入深且针对性强，示例丰富且涉及面广，系统地介绍Python语言的基本语法、高级特征以及与气象应用密切相关的工具包。本书从Python和Linux的基础知识开始讲解，无编程基础或需巩固基础的读者也能阅读；然后介绍气象数据的读取、处理等；接着介绍绘图基础知识与常用的气象绘图方案；继而介绍一些常用气象物理量计算以及统计方法与检验等；*后介绍简易机器学习入门和几种Python计算加速方案。
