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PostgreSQL实战
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本书由数据库专业发人员撰写，系统介绍PostgreSQL10的丰富特性，及其在生产实践运维中的技巧，全书分为基础篇、核心篇、阶篇，共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；阶篇包括第10~18章，主要介绍PostgreSQL高级内容，例如性能优化、物理复制、逻辑复制、备份与恢复、高可用、版本升级、扩展模块、Oracle数据库迁移PostgreSQL实战、PostGIS等。
KVM实战:原理、进阶与性能调优
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内容简介 这是一部兼具实战性、系统性又不乏深度的KVM虚拟化技术指南，既能让新人快速掌握KVM的基础知识，又能满足有经验的读者阶学习的需求。 本书两位作者来自于阿里云和Intel，在云计算和KVM方面有深的研究，他们将自己的经验倾囊相授，带你全面了解KVM的各种技术细节。 本书在逻辑上分为三大部分： 第yi部分 基础篇（第1~5章） 以云计算、虚拟化的概念篇，首先，详细介绍了KVM的原理和基础架构，以及KVM生产环境的构建；然后，详细讲解了libvirt、virsh、virt-manager等KVM主流管理工具，以及包括CPU、内存、存储、网络、图形界面等在内的各种核心基础功能。这部分内容将帮助读者下扎实的KVM虚拟化技术基础。 第二部分 阶篇（第6~9章） 从设备管理、内存管理、动态迁移、嵌套虚拟化、安全、CPU指令性能优化等几个特定的相对高阶的知识详细展。相信通过这部分内容的系统学习，读者可以对半虚拟化驱动、设备直分配、设备热插拔、大页内存、NUMA、嵌套虚拟化、安全特性、CPU新指令集等一系列热门及高阶的名词和技术都会有比较深的理解，并能培养起可以真正动手实践的能力。 第三部分 性能测试与调优篇（第10章） 从CPU、内存、网络、磁盘等各个方面来介绍性能评估工具与测试参考结果，同时介绍了CPU新指令（如AVX2等）、THP、KSM、NUMA等对性能的影响。读者可以根据本篇介绍的方法来对云服务器做性能评估，也可以对自己搭建的虚拟化环境做性能调优。
智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模
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本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。 全书一共9章，首先介绍了信用风险量化的基础，然后依次讲解了信用评分模型发过程中的数据处理、用户分群、变量处理、变量衍生、变量筛选、模型训练、拒绝推断、模型校准、决策应用、模型监控、模型重构与迭代、模型报告撰写等内容。 所有章节都由问题、算法、案例三部分组成，针对性和实战性都非常强。
大规模数据分析和建模:基于Spark与R
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这本书的目的是帮助所有人通过R使用Apache Spark。第1章~第5章，简单地介绍了如何大规模执行数据科学和机器学习项目。第6~9章介绍了使用Spark行集群计算中令人激动的基本概念。第10章~第13章涵盖一些高级主题，包括分布式R、Streaming和社区贡献等。
构建高可用Linux服务器(第4版)
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本书第4版相对于前3版而言改动比较大，删除了不少内容过时的内容，增补了当前热门的技术知识。另外，本书除了项目部署时采用的系统没有升级到CentOS6.8x86_64外，其他环境均为CentOS6.8x86_64。此外，在写作过程中采纳了读者针对上一版本提出的许多意见和建议，同时修正了第3版的各种错误及其他问题。具体改动如下：删除了第3版中前3章的内容，增补了Vagrant虚拟化软件的应用，并且重写了生产环境下的Shell脚本；删除了对分布式自动化部署管理工具Puppet的相关介绍，改用了Fabric自动化运维工具；删除了关于源VPN在企业中部署的章节。附录部分增加了对现在流行的GitLab应用，以及强大的编辑工具SulbimeText3的快捷键方式操作的介绍。
机器学习技术与实战:医学大数据深度应用
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本书作者曾在北美多家智能专业公司任高级架构师，有20年数据挖掘、机器学习方面的设计、发、管理经验。他结合自己多年的行业经历，总结了自己在机器学习方面的知识和实际工程中的经验，提供了大量一线资料。本书不仅介绍了机器学习中的常用算法，而且给出了具体实施环境和经验总结。重介绍了相关算法，包括：相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例，还介绍了算法在工程实践中的具体应用，特别是总结了自己独特的一些算法，例如矢量相关的因子选择算法、秩和相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。重剖析了医药学领域的应用。
Python Linux系统管理与自动化运维
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本书共分11章，每一章都可以单独成册。读者可以从头始阅读，也可以选择自己感兴趣的章节阅读。需要强调的是，本书是一本实战类的书籍，因此，本书强调实践的重要性。很多工程师学习Python，学完就忘，忘了再学，循环往复，就是因为实践不充分导致的。本书包含了大量的实战案例，可以很好地作为Python的阶教材，读者也可以举一反三，编写自己的管理程序。
区块链开发实战:基于JavaScript的公链与DApp开发
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随着区块技术的火热以及区块应用发平台的出现，越来越多的普通发者都需要掌握区块应用的发，本书可带领读者快速门区块发。 本书由ASCH 核心发工程师撰写，深浅出地介绍了区块应用的发方法与技巧，任何有JavaScript基础的发人员都可以掌握，分为三大部分,第壹部分“区块”介绍区块技术简史、商业价值、核心概念、账户模型、主流区块项目、区块领域的新技术，并带领读者用300行代码实现一个区块系统。第二部分“ASCH 源码解读”详细介绍ASCH的技术架构、ASCH启动过程、加密和验证方式、P2P技术、交易流程、区块实现、DPOS+PBFT、侧技术实现等。第三部分“去中心化应用(DApp)发”介绍一个综合DApp案例发，包括准备工作、DApp 发工具、搭建发环境、设计数据结构、实现业务逻辑、引主资产、如何对 DApp 行测试、发布方式等。
数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化
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本书是数据库查询优化领域的里程碑之作，由Oracle公司MySQL全球发团队、资深专家撰写，作者有10余年数据库内核和查询优化器研究经验。数据库领域泰斗王珊教授亲自作序推荐，PostgreSQL中国社区和中国用户会发起人以及来自Oracle、新浪、网易、华为等企业的数位资深数据库专家联袂推荐。从原理角度深度解读和展示数据库查询优化器的技术细节和全貌；从源码实现角度全方位深分析MySQL和PostgreSQL两大主流源数据库查询优化器的实现原理；从工程实践的角度对比了两大数据库的查询优化器的功能异同和实现异同。它是所有数据发工程师、内核工程师、DBA以及其他数据库相关工作人员值得反复研读的一本书。 全书一共19章，分为四个部分：*篇（第1～4章）对数据库查询优化技术的范围、逻辑查询优化、物理查询优化，以及查询优化器与其他模块的关系做了非常细致、深的讲解；第二篇（第5～10章）首先从源码角度对PostgreSQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对PostgreSQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及PostgreSQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第三篇（第11～16章）首先从源码角度对MySQL查询优化器的架构、层次、设计思想、相关数据结构和实现原理行了深、系统的分析，然后从功能角度对MySQL的逻辑查询优化、物理查询优化、查询优化器的关键算法，以及MySQL查询优化器与其他模块的关系做了深的讲解；第四篇（第17～19章）对PostgreSQL与MySQL的逻辑查询优化技术、物理查询优化技术、设计思想和编码规范等各方面行了深度的比较。
大数据分析师面试笔试宝典
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《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容行解析，将当前大数据分析涉及的热技术一网尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要具备一定的数理统计知识基础和计算机编程背景。本书尽量不去证明一些在理论界已有的结论，而是用浅显的语言来解释复杂的公式，以便读者更为轻松地掌握全书的知识，从而能够从容面对面试以及日常工作。
数据分析即未来:企业全生命周期数据分析应用之道
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本书旨在为数据分析生命周期提供一个全面和实用的指南，并着重于为组织造行之有效的数据分析能力。全书分为三部分，第壹部分分析基础篇，讨论了如何通过整合组织的人员、流程、技术和数据等资源来实现这样的分析能力；第二部分分析生命周期*佳实践篇，介绍了不同种类的分析产品和服务，以及如何支持分析产品或服务的设计、发和交付；第三部分分析能力卓越常青之道，围绕如何让分析产品对组织的完善和持续改产生*大作用展讨论，内容包括如何衡量分析项目的效率和效果两个方面，以及如何应用行为经济学、社会心理学和变革管理等其他学科的经验和知识改和完善分析过程。
产品闭环:重新定义产品经理
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职场中的每一个人都需要具备基本的产品思维和能力，闭环思维能帮助你从0到1构建完整的产品知识体系；对于产品经理、设计师、运营人员、项目经理等与产品研发直交道的从业者，如果想实现产品技能的有效突破，可通过闭环思维获得一条快速、有效的路径。 本书从、线、面3个层次详细讲解了产品经理在不同阶段所面临的问题和需要具备的知识，从道、器、法、术、势5个维度系统讲解C端和B端产品经理应掌握的工具、方法和技能。 全书一共5章： 第1章 产品之“道” 首先介绍了产品闭环的内涵、重要性和具体方法，然后依次介绍了产品经理的分类、工作职责、成长路径、思维模型、能力模型、发展瓶颈、面试方法，*后系统总结了B端产品经理的方法论； 第2章 产品之“器” 详细讲解了产品经理常用工具的使用、UML建模方法、Axure设计规范，以及产品流程设计； 第3章 产品之“法” 系统讲解了需求落地、PRD/MRD文档撰写、用户研究、产品闭环设计“七步法”、后台系统设计、B端产品闭环设计等大量内容； 第4章 产品之“术” 不仅从闭环视角讲解了用户运营、活动运营、内容运营、产品运营、新媒体运营、渠道运营等，而且讲解了会员体系、积分体系、用户增长体系、北极星指标、数据可视化等内容； 第5章 产品之“势” 基于闭环思维，讲解了项目管理和团队管理的相关内容，包括项目的全生命周期管理、项目复盘、敏捷发、需求变更管理、高效产品团队的闭环管理以及产品规划。
DevOps落地与转型:提升研发效能的方法与实践
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这本书将指导读者如何从0到1组建DevOps团队、搭建DevOps全路平台、应用DevOps工程方法、实践DevOps文化理念，从而解决各种软件交付效率难题和提升研发效能，蕞终全方位实现DevOps的落地和转型。在方法层面，本书基于作者多年的研发效能经验和成功的DevOps落地经验，提炼出了一套可复用的蕞小可行方案和行动路线，涉及研发效能、敏捷管理、项目管理等多个领域，让读者的实践有“套路”可循。在实践层面，以真实的产研场景为主线，通过丰富有趣的故事情节带领读者身临其境地理解和掌握?DevOps?转型和研发效能提升的方法，并提供大量真实的场景案例和实践方法，读者可直应用到团队实践中。全书8章，逻辑上可分为三部分：第 一部分 工程能力实践（第1-2章）重分析了技术团队需要具备的基础工程实践能力以及如何驱动团队提升这些能力，比如保障代码质量的制度和规范，以及产研团队如何通过测试左移实现高效协作和能力提升。第二部分 平台体系实践（第3-5章）重阐述了如何利用 DevOps 全路平台间的联动性，通过度量、监控、预警等消息触达手段反馈团队的问题，通过事件管理驱动团队问题的解决。第三部分 管理模式实践（第6-8章）重阐述了如何通过不断提升团队影响力，结合不同的管理模式和平台管理属性功能，联动具有共同目标的部门展有效的项目管理，并在蕞后通过总结与行动部分为读者勾勒一幅 Devops 转型和研发效能提升的全景图。
ClickHouse性能之巅:从架构设计解读性能之谜
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这是一本通过分析ClickHouse底层引擎架构来解读ClickHouse极致性能的底层逻辑的著作，同时还总结了ClickHouse在各种适用场景中的使用技巧和性能调优方法，让读者知其然，也能知其所以然。 全书一共12章，分为两个部分： 第1部分 架构篇（第1-7章）简要地介绍了数据仓库的核心技术和思路，系统讲解了ClickHouse的查询性能优势、适用场景、架构设计和运作过程，深地剖析了ClickHouse的存储引擎架构、计算引擎架构以及决定ClickHouse性能的关键因素，还将ClickHouse与其他数仓架构行了深度对比，不仅阐明了ClickHouse查询速度快的底层逻辑，也推导出了ClickHouse的适用场景。 第2部分 实战篇（第8-12章）针对ClickHouse的适用场景，讲解了它的各种使用技巧以及存算分离架构、分布式架构等云计算时代的全新架构，更重要的是，从数据结构、内存、磁盘、网络、CPU、查询等方面全面总结了ClickHouse的性能优化方法和原则。
业务驱动的推荐系统:方法与实践
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这是一本从业务视角解读推荐系统架构设计、评估方法、数据工程和算法原理的著作。 市面上推荐系统方面的著作，内容多以推荐技术、算法和模型为主，让读者误以为掌握了推荐算法就能用好推荐系统并提升业务指标，其实推荐算法只是工具，要真正发挥推荐系统的价值，需要将推荐系统植根于业务之上。本书从业务视角出发，描绘了当下主流推荐系统的设计思想和架构全貌，重突出系统每个模块所需要解决的问题，而介绍一到两种实践检验普遍有效、在学术界具备里程碑性质的算法。帮助读者练成识别算法的火眼金睛，从每年大量产出的新算法研究中去粗取精，真正解决实际问题。 阅读本书，你将有如下收获： 从商业、运营、算法、工程视角理解推荐系统，对推荐系统的认知更加立体化； 从业务视角理解推荐系统的顶层设计，掌握业务驱动的推荐系统设计思想； 掌握业务驱动型推荐系统的评估方法，涵盖B端、C端和平台等多个维度； 了解推荐系统的数据工程，掌握获取各类数据、构建特征体系的方法； 从业务视角理解召回、排序和决策智能方面的经典算法和学术界有里程碑意义的算法； 从技术和业务的双重视角去规划推荐算法工程师的成长路径，以达到事半功倍的效果。
鸿蒙OS应用编程实战
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《鸿蒙OS应用编程实战》系统全面地介绍了鸿蒙操作系统下应用发所需基础知识，以图文并茂及小视频讲解的形式，通过丰富的案例实践提高读者的应用能力。本书共9章，第1章介绍了鸿蒙操作系统的发环境、一些基础知识及基本应用的创建；第2～3章介绍了鸿蒙应用发的各种组件基础及Ability 框架的应用实践；第4～6章介绍了鸿蒙操作系统中的事件交互、多媒体功能、生物识别、传感器设备管理等应用程序核心功能发；第7章介绍了鸿蒙应用程序安全设计；第8～9章是应用实践，介绍了鸿蒙系统在可穿戴设备与智慧终端屏的综合发实践。 《鸿蒙OS应用编程实战》为读者提供了全部案例源代码下载和高清学习视频，读者可以直扫描二维码观看。 《鸿蒙OS应用编程实战》适合想学鸿蒙发而又无从手的初学者自学，同时也可作为对鸿蒙系统有兴趣且有发经验的发人员的参考书。
智能制造系统:模型、技术与运行
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本书针对新一轮工业革命中的智能制造系统，在概要阐述智能制造发展历程及其主要参考模型的基础上，从关键技术、主要装备、组成架构、运行管控功能等方面对智能制造系统行了全面介绍，并给出了几种典型的智能制造系统，为深了解智能制造系统提供有益参考。全书分为7章，第1章介绍智能制造系统发展概述；第2章介绍智能制造系统参考模型；第3至6章介绍智能制造的使能技术、关键装备、组成体系、核心功能；第7章介绍机加、装配等多种智能制造系统。
软件定义存储:原理、实践与生态
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本书是软件定义存储（SDS）领域的集大成者和创性著作。倪光南院士、IDC中国副总裁武连峰、VMware全球副总裁李映、企事录创始人张广斌、DOIT创始人郑信武、猎豹移动CTO Charles Fan等数十位来自学术界和企业界的资深专家强烈推荐。 作者阵容超级豪华，所有作者都来自全球*优秀的存储技术/产品厂商，如EMC、VMware、HP、联想、飞康、Mellanox、达沃、先智、天玑、UMCloud等，全部都是存储领域的资深一线专家。 书中从技术、原理、实践、产品、厂商5个维度详细且完整地呈现出了SDS的生态图景。 第1~4章从技术、产品、厂商等3个维度详细介绍了SDS的定义、发展、分类和未来发展趋势，这是目前对SDS*系统化的科普性解读； 第5~20章以全球范围内*有实力的存储厂商/技术（EMC、VMware、OpenStack、飞康、Ceph等近20家）为主线，详细讲解了这些厂商主的存储产品的功能、技术原理、架构、应用场景和实践方法，同时配备了丰富的案例； 第21~26章从技术维度对SDS及其生态组件行了深讲解，包括SDS的备份、闪存存储与SDS、网络与SDS、SAS与SDS、内存虚拟化与SDS、容器与SDS等。
Spring Boot开发实战
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本书系统介绍如何使用SpringBoot2.0框架快速发企业级应用。全书共分三大部分，共20章。第I部分“SpringBoot框架基础”包含第1-3章，介绍SpringBoot框架的特性，并展示了快速建立HelloWorld的WebMVC示例，介绍怎样通过自动配置实现极简化的Spring应用程序发。第II部分“SpringBoot项目综合实战”包含第4~17章，介绍了大量相关项目案例，并给出了案例代码。如集成JPA数据库层，Gradle插件应用，自定义WebMVC配置，AOP编程，集成SpringSecurity安全发，集成React.js发前后端分离项目，任务调度与邮件服务发，集成WebFlux发响应式Web应用，SpringBoot缓存，使用Zuul发APIGateway，SpringBoot日志应用等。第III部分“SpringBoot系统监控、测试与运维”包含第18-20章，详细介绍如何高效部署运维SpringBoot应用，并给出了综合案例。
Redis开发与运维
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本书主要讲解Redis基本功能及其应用，以及线上发与运维监控中的实际使用案例，包含大规模集群发与管理的场景、应用案例与发技巧，并总结了实际发中遇到的“坑”。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对门与阶DevOps的发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、客户端、持久化、复制、高可用、集群、缓存设计等基本功能，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用的问题，发运维中的陷阱，CacheCloud私有云的发案例等。
Excel 2019应用大全
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本书共分为25章，由浅深，循序渐地讲解了Excel 2019相关知识，分别从Excel基础知识、函数、图表、数据分析以及宏和VBA几个方面行了详细的介绍。本书图文结合，重要知识以实例介绍，易于读者理解。
