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短视频其实很简单——策划、布景、拍摄、剪辑全流程指南
￥57.90
5G时代，越来越多的人始拍摄短视频，人们对短视频的质量要求也越来越高，如何造高质量的短视频是每个创作者都在思考的问题。 本书内容覆盖短视频策划、布景、拍摄和剪辑全流程：首先讲解短视频拍摄前的策划构思、器材挑选、脚本准备等；然后讲解拍摄不同类型短视频的场景布置、拍摄技巧和录音技巧等，让读者熟悉不同类型短视频的特；着讲解短视频的后期制作，从剪辑思路、调色到添加字幕、音频，再到导出视频，覆盖后期的各个环节；后讲解在预算有限的情况下如何拍出好的视频，“废片”如何利用等。 本书结构清晰、语言简洁，特别适合短视频创作者、Vlog拍摄者、摄影爱好者、自媒体工作者，以及想短视频领域的读者阅读。
数据中台:让数据用起来
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这是一部系统讲解数据中台建设、管理与运营的著作，旨在帮助企业将数据转化为生产力，顺利实现数字化转型。 本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总结了一套可落地的数据中台建设方法论。本书得到了包括阿里巴巴集团联合创始人在内的多位行业专家的高度评价和推荐。 全书一共11章，从建设、管理、运营、安全等维度全方位地讲解了数据中台。 第1~2章全面介绍了数据中台产生的背景、发展阶段、企业应该具备的3个认知，以及什么是数据中台、数据中台的4个核心能力、数据中台的业务价值与技术价值等； 第3~4章详细讲解了数据中台的架构设计、建设方法论，以及企业建设数据中台的成熟度评估和应用场景分析； 第5~9章深地讲解了数据汇聚与联通、数据发、数据体系建设、数据资产管理、数据服务体系建设等数据中台的核心模块，以及如何从0到1实现一个数据中台； 第10~11章详细地讲解了数据中台的管理、运营和安全保障。
华为数据之道
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这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 第壹部分（第1~3章） 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要。 第二部分（第4~6章） 详细讲解了数据治理工作中的三项重任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。 第三部分（第7~9章） 系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。 第四部分（第10章） 基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。 作者亲授，免费视频课获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：舞动数字
电脑软硬件维修从入门到精通
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本书从实战出发，以理论结合实际的方式，为您全面讲解了*常用的维修方法。本书内容分为七篇，包括：多核电脑维护与调试、多核电脑软故障维修、电脑硬故障诊断维修、多核电脑周边设备维修、电脑芯片级维修、网络搭建与维修、数据恢复与加密。
Python数据分析与挖掘实战(第2版)
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内容简介 本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和阶提升三个维度对数据分析与挖掘行了详细的讲解。 *部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实践案例讲解了数据挖掘技术在金融、航空、零售、能源、制造、电商等行业的应用。在案例组织结构上，本书按照“介绍案例背景与挖掘目标→阐述分析方法与过程→完成模型构建”的顺序行，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。*后，通过上机实践加深对案例应用中的数据挖掘技术的理解。 第三部分 提高篇（第13章） 重讲解了基于Python引擎的源数据挖掘建模平台（TipDM）的功能和使用方法，以航空公司客户价值分析为案例，介绍了如何使用该平台快速搭建数据分析与挖掘工程。 本书不仅提供TipDM这样的上机实践环境，而且还提供配套的案例建模数据、Python源代码、教学PPT。
主数据驱动的数据治理——原理、技术与实践
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“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据行管理，构建单一、准确、权威的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识行总结，通过对数据治理的原理、技术、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者行数据治理、主数据管理实践提供重要的参考。 全书分为4篇，共14章。*篇数据治理概念（第1~3章），面向数据治理组织管理者，从数据治理的必要性、可行性、应用效果等行展，回答管理者关心的数据治理的核心问题； 第二篇数据治理实施（第4~8章），面向数据治理团队成员，介绍数据治理工作的前期准备、工作步骤、治理过程、后期运维等内容； 第三篇数据治理技术（第9~13章），面向IT工程技术人员，从技术视角展数据治理的系统架构与模型、数据治理质量评估、数据安全保护、数据集成服务等内容； 第四篇数据治理前景（第14章），对数据治理应用前景行展望。 本书可作为从事信息化建设的管理者、数据治理团队、IT咨询从业者、IT工程技术人员、相关专业在校师生的参考读物。
高级C/C++编译技术(典藏版)
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学习如何编写C和C 代码仅仅是个始。如果你希望从事系统底层发工作，或想深理解操作系统、编译器及它们之间内在的关联，成为编程专家，那么就必须充分了解编译器生成的二制文件（目标文件、静态库、动态库和可执行文件）的作用和结构。源已经在许多方面从根本上改变了软件的原有面貌，越来越多的系统始采用或集成源代码，因此对每位发人员来说，学习和理解这些底层技术也变得十分重要。 本书深浅出地讲解了构建过程（编译、）中的细节，从多个角度展示了程序与库文件或代码的集成方法，提出了面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法，同时展示了系统发过程中疑难问题的解决方案。另外，本书也是一本C和C 二制文件方面的软件工程指南，涵盖中级和专家级程序员所需的各方面内容和信息。 通过阅读本书，你将学到： *构建过程（编译和）与装载过程的内部原理。 *静态库、动态库和可执行文件的内部工作机制。 *面向代码重用和系统集成的软件架构设计方法。 *编译、与运行时问题的排查技巧。 *在Linux和Windows平台下利用二制文件分析工具行分析的方法。
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。
新编Excel会计与财务管理应用大全(2016实战精华版)
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本书共分18章，详细介绍了财务管理表格的创建、会计报表、会计账簿中的函数应用、Excel中的财务函数、销存管理、企业往来账务处理、员工工资核算与管理、固定资产管理、资产负债管理、现金和银行存款管理系统、现金流量表管理、编制和分析财务报表、活用数据透视表统计销售数据、企业成本分析、创建图形分析销售利润、财务预算和规划分析、网络化财务管理、数据查询与工作表印等内容。
智能风控:原理、算法与工程实践
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内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一些经作者实践证明效果较好的模型优化方法，并对模型融合的思路行了较为详细的介绍。 第8章重讲解了知识图谱相关的复杂网络基础知识及网络表示学习方法，其中的社区发现算法常用于团伙欺诈检测。此外，本章中的部分方法对信用评估模型的优化也有很大帮助。
深入理解Net-SNMP
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全书一共15章，分为3个部分：基础篇（第1～6章）介绍了网络管理框架、简单网络管理协议、抽象语法标记、管理信息结构、管理信息库、传输编码，以及NetSNMP的概念、特、工具集、mib2c、安全机制、TRAPs、支持的发模式；实战篇（第7～11章）详细讲解了NetSNMP的功能和使用、管理端的应用发，以及2个综合性的案例；高级篇（第12～15章）讲解了代码的重构与优化、测试与调试、免维护的思路等。
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。
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。
Docker技术入门与实战(第3版)
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本书从Docker基本原理始，深浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础门、实战案例、阶技能、源项目，*部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器发相关的源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容行了全面修订。
bash网络安全运维
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基础：防御和攻原则、命令行、bash基础及常规表达。 安全防御操作：数据收集和分析、实时日志监控、恶意软件分析。 ?渗透测试：脚本混淆和命令行模糊及远程访问工具。 安全管理：用户、组、权限，以及设备和软件清单。
OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
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全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。
STM32开发实战:LabVIEW卷
￥57.85
作为学习LabVIEW与32位微处理器STM32的门级教材，本书从LabVIEWforARM嵌式软件架构手，在分析STM32芯片内部每个功能模块的基础上，着重介绍使用LabVIEW对其行编程的工作原理和发过程，让读者知其所以然。同时，本书还配套了40个实验例程和经典案例，帮助读者快速理解和掌握图形化ARM嵌式系统发。通过基本原理、实验例程、案例分析，这种循序渐、由浅深的方式引导读者完成由STM32初学者过渡到ARM嵌式发工程师的转变。
SQL Server性能优化与管理的艺术
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本书共15章，分为三部分，部分（第1-2章）为概述部分，阐述SQLServer方面的“性能”及相关概念。并给出常规的性能及性能相关的问题侦测的“方法论”，读者可以通过这两章的介绍，对SQLServer性能问题有一个高层次的认识。第二部分（第3-10章）为知识准备部分，这部分介绍了SQLServer性能相关的基础知识。只有了解了性能及影响性能的相关部分，才能准确地、高效地行优化。第三部分（第11-15章）为工具使用及优化演示，在多服务器、大数据的环境下，不应该再使用原始的故障侦测方法，借用各种工具能更全面、更高效地找到问题并且解决问题。
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。
TypeScript项目开发实战
￥57.85
本书是一本TypeScript阶实践指南，通过9个实用项目，详细讲解如何使用TypeScript 3.0和不同的JavaScript框架发高质量的应用程序。书中不仅介绍TypeScript的核心概念与技术，还涵盖Angular和React的一些新功能，以及GraphQL、微服务和机器学习等相关的新技术。 全书共10章： 第1章介绍你之前可能没有触过的TypeScript功能， 第2章将编写*个实用的项目——一个简单的markdown编辑器， 第3章将使用流行的React库构建一个联系人管理器， 第4章介绍MEAN栈， 第5章介绍如何使用GraphQL和Apollo创建Angular待办事项应用程序， 第6章介绍如何使用Socket.IO构建一个聊天室应用程序， 第7章介绍如何使用必应地图和Firebase创建基于云的Angular地图应用程序， 第8章介绍如何使用一个等效的基于React的栈， 第9章介绍如何使用TensorFlow.js在Web浏览器中托管机器学习， 第10章介绍如何使用ASP.NET Core和免费的Discogs音乐API来编写一个音乐库应用程序。 【通过阅读本书，你将学到】： ●使用TypeScript和常用模式编写代码。 ●在TypeScript中使用流行的框架和库。 ●使用TypeScript来利用服务器和客户端的功能。 ●应用令人兴奋的新范式，如GraphQL和TensorFlow。 ●使用流行的、基于云的身份验证服务。 ●结合TypeScript和C#来创建ASP.NET Core应用程序。
JVM G1源码分析和调优
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G1作为JVM中成熟的垃圾回收器，已经广泛应用在众多公司的生产环境中。本书详细介绍G1涉及的基本概念和运行原理，以及调优方法。主要内容共12章，主要内容有：第1～2章介绍垃圾回收的历史和应用的算法，以及基本概念。第3～7章从多方面分析G1的运行原理，如G1是如何分配对象的，G1的Refine线程、新生代回收、混合回收、FullGC等。第8章介绍垃圾回收过程中如何处理引用，第9章介绍G1引的新特性：字符串去重，第10章介绍G1垃圾回收过程中线程如何达到安全，第11章介绍如何选择垃圾回收器，第12章介绍了下一代垃圾回收器Shenandoah和ZGC。另外，为了降低学习难度，还给出了三个附录：附录A介绍如何始阅读和调试JVM代码，附录B介绍如何使用NMT对JVM内存行跟踪和调试,附录C介绍了Java程序员阅读JVM需要知道的一些C 知识。
