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深入浅出存储引擎
￥59.00
全书分为3篇：1.第1篇首先会详细讲解存储引擎的全貌，让读者能对存储引擎有一个整体的思维框架，介绍存储引擎的两大分支：基于b+树的存储引擎、基于lsm派系的存储引擎，其次对存储引擎部分涉及的一些数据结构、存储介质等概念做一个简要的介绍，为后面内容的深学习做铺垫。2.第二篇主要介绍基于b+树的存储引擎，在理论部分重回答为什么选择b+树做存储引擎索引结构、b+树存储引擎解决哪些问题以及如何解决。在实践部分选择源社区中比较有名的boltdb存储引擎项目来讲解其内部核心源码的实现细节。3.第三篇主要介绍基于lsm派系的存储引擎，理论部分重介绍lsm tree中各组件的功能及作用，并在此基础上扩展介绍其他几类lsm派系存储引擎的实现思路，帮助读者阔视野，实践部分分别以bitcask、moss、leveldb等源项目的核心源码来展，介绍其内部实现细节。通过阅读本书，读者不仅能对存储引擎，尤其是单机的存储引擎有一个整体的框架，而且能对两类存储引擎的实现思路及背后原理有个深刻的掌握，只有深刻理解了存储引擎的背后实现原理，读者不仅可以自己动手发自己的存储引擎，更可以很快掌握关系型数据库或者NoSql这类组件的核心原理，对未来实际应用与发提供参考。
图像检测与分割方法及其应用
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本书主要介绍关于图像检测与分割方法及其应用的一些新研究。即在图像检测与分割方法的基本概念、研究展行总结分析的基础上，以人体特别是肺部的医学影像后处理为应用案例，结合现有模式识别、人工智能方面的前沿理论，提出了图像检测与分割的新算法。本书共分5章。章为基于Hessian矩阵的球形区域检测方法及其应用；第2章为基于组合优化和SVM的图像球形区域检测方法；第3章为基于多尺度和Mean—Shift分割方法研究；第4章为基于EM和Mean—Shift的分割方法研究；第5章为基于改主动形状模型的分割方法研究。本书内容既有理论算法，又有典型应用，理论联系实际，具有广泛的参考价值。
广告与营销风控:方法与实践
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内容简介本书从技术和业务角度全面阐述互联网广告与营销的黑灰产业，以及应对各种风险的风控思路和解决方案。在业务层面，结合行业发展现状以及当前AIGC技术快速爆发的背景，对广告与营销领域的黑灰产业行了深剖析，特别是人、货、场之间的博弈关系，以及商家、渠道、用户、平台等不同参与方的利益等。在技术层面，基于前置的业务剖析，深探讨了基于概率统计、近邻算法、图分析和时序分析等异常检测方法，并结合内容风控技术，提供了一套立体的面向互联网广告与营销场景的风控解决方案。每一章都结合了理论与实践，通过丰富的案例分析，帮助读者深理解风控技术的应用，并掌握如何应对AIGC时代广告与营销领域的新挑战。本书的读者对象包括互联网广告与营销行业的算法、工程、运营、产品从业者，既包括正向的搜索、推荐、广告业务人员，也包括负向的风险控制业务方向，以及广告报表、结算、埋、归因等中间数据团队人员。此外，对互联网安全攻防感兴趣的爱好者、设相关课程的在校师生也可阅读本书。通过阅读本书，你可以收获以下知识。（1）互联网广告的发展历程和演变过程，以及常见的互联网广告形态。（2）互联网广告与营销领域背后的攻防博弈和黑灰产利益。（3）基于概率统计、近邻相似检索、图关系分析、时序序列等异常检测方法。（4）图像、文本、视频、直播等多媒体内容安全识别方法。（5）在线、近线、离线互补的风控系统架构，风控领域MLOps循环。（6）AIGC技术爆发下的新风险对抗思路。希望读者朋友在本书中，能够找到和自己业务或研究方向相匹配的内容，知行合一，把书中介绍的方法应用到自身具体的业务场景，让知识发挥更大的价值，一起“建设更安全的互联网”！
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
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高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证生成的数据可以有效支持高级分析和人工智能。在本书中，您将学习定义和评估数据质量的技术、标准和度量指标，了解如何确保公司的数据收集实践避免常见的陷阱。本书适合数据科学家、数据分析师、商业智能专业人士、首席技术官和数据官，以及对收集和使用高质量数据感兴趣的人士。对于有志成为首席数据官的各位读者，这是一本难得的宝典级书籍！
边缘计算:一种应用视角
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本书紧密结合当前边缘计算领域最新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的最新研究展。本书从计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等应用视角来阐述边缘计算，可为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域相关的科研人员和IT从业者提供创新的应用视角，也可作为相关专业高年级本科生和研究生课程的教材。
区域性银行数字化转型:方法论与实践
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这是一本讲解区域性银行数字化转型方法论与实践的著作，是区域性数字化转型的标准读本。 作者结合自己在银行业20余年的服务经验以及亲身参与30余家区域性银行数字化转型的经验，从战略、战术、方法、能力、文化5个维度总结出了一套适用于区域性银行的方法论，涉及银行的组织、人才、科技、数据、流程、业务等多个方面，并以案例的形式解构了10余家银行用这套方法论体系推动数字化转型的过程与结果，用事实和数据证明了这套方法论在实践中是有效的。 全书的核心内容围绕区域性银行的数字化转型方法论模型展，模型分为5个方面： （1）定战略：明确数字化转型的愿景、使命和目标。 明确愿景：造特色鲜明、风控优良的区域蕞佳银行 明确使命：为客户提供“所见即所得”的金融服务 明确目标：构建数字化的“生态银行” （2）选战术：明确“灯塔工厂”模式就是适合区域性银行的数字化转型战术。 （3）定方法：明确数字化转型的基本方法。 摸家底：通过6个步骤详细讲解了银行如何对自身的现状行全面评估； 搭架构：讲解了区域性银行数字化转型的几种常见架构、搭建架构的5个步骤，以及影响架构的4类关键要素； 定路径：讲解了区域性银行数字化转型的5种常见路径、4个实施步骤，以及确定路径的4类关键要素； （4）建能力：介绍了区域性银行数字化转型应该构建的技术能力，包括业务中台和数据中台设计能力、数据治理能力、在线协同能力等。 （5）塑文化：强调了银行的高管、中层、普通员工应该建立“用数据说话”的思维和能力，形成统一的数据文化。 本书的方法论来源于实践，目前正在区域性银行广泛应用，未来这套方法论还会基于实践不断优化和完善。
Hadoop HDFS深度剖析与实践
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本书以Hadoop HDFS为载体，介绍了构建一款分布式系统（尤其是存储方向）所需的核心技术，所有内容均基于当前较新的3.3.x/3.4.x版本，分别从理论和实践两个维度逐一阐述。本书主要包括两篇：核心原理篇介绍了HDFS的诞生历史、元数据及Block管理、节间通信机制、读写数据流程和高可用实现原理等；拓展与实践篇从实际出发，充分考虑了用户在应用过程中会遇到的痛，详细介绍了集群拓展方法、数据分层存储、集群维护与多租户实施等实践经验。 本书各章节都配有必要的流程图和原理分析图，便于读者阅读理解，并精选了非常有用的实际案例及拓展知识。阅读本书后，相信会给读者带来“1 1>2”的效果。 本书非常适合大数据从业者、云计算领域研发及运维人员、高校研究生和热衷于分布式的技术极客阅读学习。
CTF实战:从入门到提升
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本书采用理论与案例相结合的形式，全面讲解传统网络安全竞赛CTF解题赛中五大类重知识和技能。 全书共17章，其中第1~3章为第1篇Web安全，从原理层面讲解了常见的PHP相关安全问题，以及文件上传漏洞、文件包含漏洞、命令执行漏洞、SQL注漏洞、SSRF漏洞等常见Web漏洞的原理与利用；第4~6章为第2篇Crypto密码，主要介绍了密码学基础、常见编码、古典密码学和现代密码学等相关内容；第7~10章为第3篇MISC安全，主要介绍了隐写术、压缩包分析、流量分析和取证分析等相关内容；第11~13章为第4篇Reverse逆向工程，主要介绍了逆向工程基本概念、计算机相关原理、逆向相关基础、常规逆向分析思路、反调试对抗技术等内容；第14~17章为第5篇PWN，主要介绍了基础环境准备、栈溢出、堆溢出等漏洞的原理与利用。 本书所有案例都配有相关实践内容，能够更有效地帮助读者一步理解相关技能。 本书旨在帮助读者相对快速且完整地构建一个CTF实战所需的基础知识框架，并通过案例学习相关技能，完成从门到提升，适合所有网络安全爱好者及从业者参考阅读，也可作为高等院校网络安全相关实践课程的参考用书。
迁移学习算法:应用与实践
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本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。
Apache Pulsar原理解析与应用实践
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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。本书共分为10章：第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。第3~9章主要介绍行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输/输出、Pulsar SQL、运维方法等。第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。
生成对抗网络GAN:原理与实践
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这是一本系统讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实例的著作。 作者在人工智能领域积累颇深，这本书得到了前阿里巴巴达摩院华先胜和中国科学院自动化所刘成林的推荐。前4章有针对性地讲解GAN的理论，帮助读者夯实基础；后8章讲解应用，用大量经典的模型和9个案例，为8个应用场景提供了GAN解决方案。 第1~4章首先介绍了无监督生成模型、显式生成模型、以GAN为代表的隐式生成模型等各种生成模型的理论和原理；然后讲解了GAN中的目标函数及其数学原理、GAN在训练中的常见问题和相应解决方案、GAN的评价指标和可视化等； 第5~12章分别讲解了图像生成GAN的各类模型与应用、图像翻译GAN的各类模型与应用、人脸图像编辑GAN的各类模型与应用、图像质量增强GAN的各类模型与应用、三维图片与视频生成GAN的各类模型与应用、通用的图像编辑GAN框架、对抗攻以及GAN在其中的应用、GAN在语音信号处理中的实战应用。 全书内容理论体系完善，GAN的目标优化、训练、评估等内容同类书中极少提及；内容丰富、循序渐，覆盖视觉和语音中的绝大部分应用场景；实战性强，9个综合案例，提供案例源代码和解读，以及实验数据和实验结果对比分析；图文并茂，包含大量原创图表，可读性强。
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化
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这是一本系统梳理并深解析ChatGPT核心技术、算法实现、工作原理、训练方法的著作，也是一本能指导你搭建专属ChatGPT和实现大模型迁移及私有化的著作。本书得到了MOSS系统负责人邱锡鹏等多位专家的高度评价和鼎力推荐。 具体地，通过本书你能了解或掌握以下知识： ?ChatGPT的工作流程和技术栈 ?ChatGPT的工作原理和算法实现 ?基于Transformer架构的一系列预训练语言模型的原理 ?强化学习的基础知识 ?提示学习与大模型涌现出的上下文学习、思维 ?大模型的训练方法及常见的分布式训练框架 ?基于人工反馈的强化学习整体框架 ?从零搭建类ChatGPT模型，模拟完整的ChatGPT训练过程 本书集理论、实战和产业应用于一体，提供大量经详细注释的代码，方便读者理解和实操。总之，不管里是想深研究ChatGPT本身，还是正在研发或使用其他大模型，本书都应该能给你颇具价值的技术启发与思考，让你在大模型的路上快速前行，少走弯路。
SaaS产品方法论:入门、实战与进阶
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这是一本以SaaS产品全生命周期为主线撰写的SaaS产品构建方法论和运营方法论，是为SaaS行业从业者量身造的实战宝典。本书不仅涵盖了SaaS的基础知识、SaaS产品构建的主要环节，还分享了SaaS产品运营中的实用流程和数据分析技巧。此外，还探讨了AI技术在SaaS产品中的应用以及未来发展方向。无论是SaaS产品的新手还是SaaS领域的其他从业者，都能从中获得一定的启发。读完本书，你将收获以下6个方面的知识。（1）SaaS产品的基础知识深了解SaaS（软件即服务）的概念，包括其特、优势和市场趋势。理解SaaS与传统软件的区别，例如按需订阅、无需安装、在线访问等。（2）SaaS产品的构建与造过程熟悉从市场调研到产品设计、发、测试、上线等整个产品构建流程。注意SaaS产品的特定要求，如高可用性、可扩展性、多租户架构等。（3）SaaS产品的运营与流程掌握SaaS产品的运营策略，包括用户获取、留存、激活和变现。了解并应用有效的用户反馈机制，持续优化产品以满足用户需求。（4）用户沟通与反馈建立有效的用户沟通渠道，收集和处理用户反馈。学会将用户反馈转化为产品改的需求，提升用户满意度和忠诚度。（5）SaaS产品的数据分析方法学会使用数据分析工具来跟踪和评估产品的关键指标（KPIs）。利用数据分析来指导产品决策，优化用户体验和提升业务成果。（6）AI在SaaS产品中的应用了解AI技术在SaaS产品中的应用场景，如自动化、个性化推荐、智能客服等。探索如何利用AI技术来提升产品的效率和使用体验。
快人一步:系统性能提高之道
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运行速度慢的系统常常令人沮丧。它们会浪费用户的时间和金钱，甚至可能会扼杀项目，危及相关从业人员的职业生涯。本书主要面向那些对计算机程序和其他程序消耗时间情况以及改这种情况的方法感兴趣的人，作者以一种清晰且值得思考的方式解释了为什么系统会这样运行，并融合亲身经历，用讲故事的方式分享了自己作为程序性能咨询顾问的经验，教大家如何改系统。他不仅教读者性能优化方面的技能，还引导读者使用新的思维方式，更稳定、更自信地行优化。
Drools 8 规则引擎:核心技术与实践
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内容介绍这是一本可帮助读者迅速掌握Drools的精髓并将其应用于实际项目，为企业构建智能决策系统提供可用经验和方法的专业技术书。全书以作者15年实战经验为基础，以作者在支付系统中的风控、反洗钱业务板块实际运用Drools规则引擎并构建一套完整的规则引擎体系为基础，以CSDN上超36万阅读量的规则引擎专栏文章为参考，以近3.7万人的收费视频课程为蓝本，从门知识、底层原理、一线架构到实战项目深解读运用Drools 8规则引擎所有知识。无论你是程序发人员，还是项目管理者或决策者，都能在本书中找到自己想要的内容，比如提升规则引擎使用能力的方法、实现智能决策的技巧等。本书共分为12章，外加2个附录。第1~5章 带领大家初步了解Drools规则引擎，包括什么是规则引擎、什么是Drools规则引擎框架、规则引擎适用的业务场景以及规则引擎运行的基本原理，并通过实例介绍Drools规则引擎的使用以及常用的核心API。这部分为实践和系统集成架构提供理论和技术支持。第6~10章 站在业务系统架构的视角解读如何将Drools规则引擎引项目，制定规则资源的管理方案，包括Drools决策管理系统架构解读、与Spring Boot集成、与Kogito云原生集成、转转图书Drools实践、自主设计Drools BRMS系统等经典内容。这部分可帮读者从更多的视角认识和实践Drools规则引擎，真正做到活学活用，学以致用。第11章和第12章 剖析Drools规则引擎的底层算法，介绍Drools与人工智能结合的可能性。这部分的目的是拓展读者的视野，站在当下展望未来。附录部分 通过KIE Server和WildFly的实战应用，为读者提供更多技术选型和实操方面的参考。
架构真意:企业级应用架构设计方法论与实践
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本书分三大部分： 首先是部分，架构设计方法论。这部分首先侃侃而谈，为架构师成长指引道路。然后，以“5视图法”架构设计为主线，同时穿插领域驱动设计、整洁架构设计、大前端+技术中台等思想，为读者展现一整套严密、完整，且落地可操作的架构设计方法。后，探讨另一个难题：技术架构改造，并提出架构跑道、使能故事、架构重构等一系列方法。 之后是第二部分，分布式架构设计与实践。这部分从实践的角度讲解目前非常流行的互联网分布式架构的设计思路、软件架构，以及涉及的软件技术，让读者在应对这一类型的系统时，对架构设计、技术选型、架构演化，都有一个清楚的认识。 第三部分，大数据架构设计。这部分首先从宏观的角度描绘未来大数据、人工智能的发展方向、商业应用，以及技术发展趋势，以及5G/物联网背景下新的发展动向。然后，从大数据技术、数据治理、数据分析和人工智能等几个方面，讲解大数据架构设计。
Linux集群之美
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随着云原生技术的流行和普及，除了传统的Linux高可用集群技术，云原生的负载均衡技术在产品或系统中的比重也越来越大，因此本书基于这两方面讲解Linux集群的实现。 书中内容除了介绍传统的Linux集群和分布式系统以外，还介绍了微服务环境（包括Kubernetes和Mesos）下各组件（如Kong和Istio）的用法，以及如何在复杂的项目环境中保证Linux集群服务的高可用。 在实际工作中，系统架构设计绝不轻松，成熟的架构实现都是经过生产环境逐渐演变完善的。 本书也以笔者维护过的高并发、高流量网站架构与秒杀系统说明了网站的系统架构设计思想。书中内容都是基于项目实践或工作内容提炼而来的，相信对读者会有一定的启发！
制造业大模型的构建与实践
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在智能制造和数字化转型的背景下，这是一本讲解大模型融合制造业应用的实战指南。由上市企业的智能化负责人，基于实际项目落地经验撰写。本书主要内容如下：（1）基础篇首先，探讨大模型在制造业中的应用与价值，使读者对二者的关联建立基本认知。然后，介绍大模型的发展历程、核心概念和 Transformer 架构原理。之后，深讨论大模型构建路径，包括数据处理、分词、词嵌和训练等关键步骤。同时，指出预训练模型的局限性，并提出相应的优化策略，如指令微调和混合专家模型。此外，本篇还涉及多模态大模型与 AIGC技术，以及提升大模型性能和安全性的提示词工程。（2）应用篇首先，介绍大模型技术在制造业企业中的应用方法，包括 8 种适用情形、垂直领域微调技术和 RAG（检索增强生成）技术。然后，围绕 AI Agent，介绍其内部原理、应用案例、与 RPA（机器人流程自动化）的关系以及实战工具 LangChain的使用方法。着，详细介绍大模型的云端和边缘部署方案、大模型压缩的常用技术（如蒸馏、量化、剪枝等）以及软硬件适配策略。并且，通过两个实践案例，展示了大模型在工业制造、设备运维等领域的具体应用，涉及智能排产、生产工艺优化、预测性维护等关键知识。最后，综合全书内容，对大模型的技术与应用行梳理和总结，并且对其未来发展趋势行深思考和展望。
《机器学习》习题参考
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本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识不同角度的解读，为后续机器学习的深研究下基础。 本书面向《机器学习》读者以及广大机器学习爱好者，可作为高等院校人工智能、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的教学辅助书籍，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
Node-RED物联网应用开发工程实践
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内容简介本书从工程实践角度系统讲解了Node-RED高级知识和工程级物联网应用的发，是Node-RED领域的标准性著作，得到了Node-RED项目创始人Nick O'Leary的高度评价。具体地，本书讲解了物联网工程的系统架构、Node-RED官方的重要扩展节、Node-RED的团队发模式、自定义节发，以及如何将Node-RED嵌到其他系统中等Node-RED的高级知识，能指导读者快速掌握物联网应用的端到端发。此外，本书还详细讲解了数据采集、智能家居、智能办公、智能节能方面的4个工程级的实战案例。本书注重使用Node-RED发物联网应用的高级知识和工程实践，它还有一个姊妹篇《Node-RED物联网应用发技术详解》，介绍了Node-RED的设计思想、技术基础、环境搭建、流程创建、使用方法、配置方法、内部节、应用发方法，以及解决常见需求的44个流程，几乎涵盖了使用Node-RED发物联网应用所需的所有基础知识，能为读者建立完整的Node-RED知识体系和框架。这两本书都配有大量辅助资源，包括流程实例、配置文件、实例代码等，可以通过本书的配套网站http://www.nodered.org.cn（Node-RED中文站）来获取。
Python数据分析与数据化运营
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本书内容从逻辑上共分为两大部分，第壹部分是有关数据分析类的主题，第二部分是有关数据化运营的主题。第壹部分的内容包括1/2/3/4章和附录，主要介绍了Python和数据化运营的基本知识、数据来源获取、数据预处理以及数据分析和挖掘的关键经验。第二部分的内容包括5/6/7/8/9章的内容，分别介绍了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四个大主题，以及提升数据化运营价值度的方法。在每个数据化运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个应用案例。
