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UML 建模、设计与分析 从新手到高手
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UML是支持模型化和软件系统发的图形化语言，为软件发的所有阶段提供模型化和可视化支持，是一种重要的建模、设计与分析工具。全书分3篇19章，介绍了UML概述、UML建模工具概述、用例和用例图、类图、对象图和包图、活动图、顺序图、通信图和时序图、状态机图、组件图和部署图、组合结构图和交互概览图、UML与RUP、对象约束语言、UML扩展机制、UML与数据库设计、基于C 的UML模型实现、UML与建模、Web应用程序设计、嵌式系统设计等内容。 本书图文并茂，秉承了基础知识与实例相结合的特，其内容简单易懂、结构清晰、实用性强、案例经典，适合UML建模初学者、大中专院校师生及计算机培训人员使用，同时也是UML爱好者的参考书。
设计模式之禅
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如果说“四人帮”的《设计模式》是设计模式领域的“圣经”，那么之后出版的各种关于设计模式的书都可称之为“圣经”的“注释版”或“圣经的故事”。本书是得道者对“圣经”的“禅悟”，它既不像“圣经”那样因为惜字如金、字字珠玑而深奥、晦涩和难懂，又比“圣经”的“注释版”更深刻和全面、更通俗和生动、更近发者遇到的实践场景，更具指导性。本书兼收并蓄、博采众长，也许是设计模式领域里的下一个里程碑之作。 全书共分为四部分，部分从原理的角度阐述了面向对象程序设计的6大原则；第二部生动地讲解和剖析了23种常见的设计模式，并行了扩展，通俗易懂，趣味性极强而又紧扣模式的核心；第三部分对各种相关联的设计模式行了深分析和比较，旨在阐明各种设计模式比较理想的应用场景和它们之间的区别；第四部分探讨了设计模式的混编，讲解了如何在实际发中将各种设计模式混合起来使用，以发挥设计模式的*效用。后，本书还附有一份设计模式彩图，可以裁剪，便于参考。 禅宗曰：“教外别传，不立文字”，禅的境界本不该用文字来描述，言语也道不明白，但为了传道，悟道者仍要藉言语来说明。 何为禅？一种境界，一种体验，一种精神领域的修为。何为设计模式？对面向对象思想的深刻理解，对软件设计方法和编码经验的完美总结。 本书是创造者的心路历程，是实践者的智慧结晶，是得道者的禅悟。它通过幽默风趣的故事和通俗易懂的讲述方式，引导你悟透设计模式的真谛。 如果你在思考下面这些问题，也许本书就是你想要的！ 1. 业务分析如此细致，架构设计如此健壮、可靠和稳定，但为何仍然无法适应业务发展的需要，而且生命周期只有短短几年？ 2.为何你的团队协作了多年却始终无法沉淀出可复用的组件或构件？依赖和解耦的标准是什么？如何才能做到既不相互“刺伤”，又能相互“温暖”？ 3. 架构设计时，如何才能实现高可扩展性和易维护性？如何避免维护成本大于发成本的悲哀现状？ 4. 交易型的系统如何大规模地借用设计模式的思想，以实现高性能、高可靠性的建设目标？ 5.架构设计时，如果遇到这样的情况：“有一个请求者和多个处理者，同时要求二者之间解耦，以便处理者可以动态地扩展”，这该如何处理？ 6.如果遇到过这样场景：“多个对象依赖一个对象，该对象状态改变时所有的依赖者都要相应地获得通知，并且要求对象间松散耦合”，这该如何处理？ 7. 万物皆对象，不可能把每一个对象都分解到原子级别，如何适度地细化对象的颗粒度？怎样界定对象的粒度大小？ 8. 同为创建类模式，工厂方法模式和建造者模式都可以创建对象，它们之间有何区别？适用的场景又有何不同？ 9. 状态模式和策略模式的通用类图如此相似，在实际的应用场景中如何区分它们？ 10. 如何使命令模式和责任模式完美搭配并建立一个高可扩展性的系统架构，以解决客户端和处理者都参数化的场景？ 11. 观察者模式和责任模式真的没有可比性吗？它们的主要区别何在？实际应用中如何使用？ 12. 组合模式只能用来表示部分和整体的关系吗？其扩展出的规格模式是如何实现的？透明的组合模式和安全的组合模式有何区别？
OpenStack实战指南
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本书是一本目前有关OpenStack使用和发方面全面的作品，结合了作者在各自领域实战经验和*实践。全方位整理和总结了各种OpenStack方面的知识和文档，通过通俗易懂的语言，并配以大量关键代码的解读，深浅出介绍OpenStack的关键组件，帮助读者快速高效地了解和掌握基于OpenStack的云计算环境的搭建与运营。 书中首先通过介绍OpenStack体系结构和相关发资源，并通过第2章的向导帮助读者快速配置了一个普通的OpenStack环境。然后重介绍了如何使用OpenStack的计算API以及如何通过扩展来得到自定义的功能，其中包括定制化发Horizon图形界面所需要了解的各种知识。着围绕OpenStack的计算、存储和网络组件行了深的剖析和展示，如基本调用流程、主要配置项和常用选项的使用方法等；后综合数据中心的典型运维场景给出了OpenStack维护与诊断的一般性，一步帮助读者提升对OpenStack的掌握与运用。
内容即未来:数字产品规划与建模
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这是一本关于如何设计数字内容的书，主要讲解如何创建并发布有用且易用的内容。具体包括：根据受众的需求及认知，设计出注重内容的数字产品；在适当的环节，请利益相关者来参与进来，以发挥其*大作用；使内容和导航结构适应产品的发展情况，而不与之脱节；把内容及其结构和展示内容所用的方式分开，使得将来能够更加经济而顺畅地重塑后者；使团队之中的各色人才都朝着同一个目标而努力；把内容发布到当今以及将来有可能出现的桌面设备、移动设备、可穿戴设备及无屏幕设备上。
Excel 2019会计与财务应用大全
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本书共21章，内容包括工作簿与工作表的基本应用、设置单元格格式和样式、建立财务报表的基本方法、账务处理表格管理、常见的财务报表、财务投资决策分析函数、销存管理、固定资产管理、员工工资管理、公司部门费用管理、公司损益表管理、现金流量表管理、会计报表制作、财务分析处理、企业往来账务处理、数据透视表与数据透视图的应用、利用条件格式和图形分析数据、规划求解算出*大利润、财务预测、网络化财务管理、工作表的印等。 本书内容系统、全面，图文相辅，以实际运用为出发，结合大量的应用案例，全面地讲解了Excel 2019在会计与财务管理工作中的相关应用技能与操作技巧，力求帮助读者拓展知识面、提高综合应用能力。
信息可视化的艺术:信息可视化在英国
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本书是信息可视化领域*前瞻性的著作，是来自英国的多位可视化艺术家和设计师们的经验和智慧的结晶。介绍了信息可视化领域*的发展和成就，探讨了信息可视化在大数据时代的作用和重要性，探讨了英国当代的信息设计先锋的创作如何受到可视化的影响，以及如何通过可视化这一媒介与大众社会建立联系。本书对英国近年来信息可视化领域的*的、*代表性的实践行了深度、全面的剖析，能给当代的信息工作者、艺术工作者、视觉文化研究者以及关注数字信息、科技与艺术现象的读者深刻而有价值的启发。 从伦敦到曼彻斯特，作者走访了英国*代表性的信息可视化艺术家和设计师的工作室，以一对一深度访谈的形式，呈现了信息可视化在英国的实践和应用现状。本书由英国皇家艺术学院课程主管KevinWalker和伦敦大学歌德史密斯学院讲师BrockCraft携手作序，囊括了《信息之美》的作者DavidMccandless、前BBC设计主管MaxGadney、世界*新媒体艺术节之一FutureEverything电子艺术节的创始人DrewHemment等领军人物的采访，并集中呈现了数据新闻、文学作品可视化、商业数据可视化、数据雕塑、音乐可视化等多种可视化风格和方向的作品。 在可视化作品呈现上，本书从多个角度对可视化这一主题行了诠释，并结合这些角度对代表者行了访谈。本书共分为6个部分：“数据审美”介绍的可视化作品是艺术家受数据启发、利用隐喻等方式对某一主题或观的呈现与传达；“流形之语”介绍的可视化作品通过线条、颜色的选择和比例、时间轴的应用,从简单的数据中产生出耐人寻味的故事；“连结之力”展现的是复杂结构原本的魅力；“空间之观”展示的是以空间信息为载体的可视化作品；“变幻之思”则展示在数据可视化领域里“通感”的作品类型；“信息教育”则收纳了英国皇家艺术学院信息体验设计专业的学生作品。
微信公众平台应用开发实战(第2版)
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本书的第1版上市后广获好评，成为计算机领域的畅销书，被誉为“微信公众平台发领域好的书之一”，作者是来自腾讯官方的资深软件发工程师，而且是微信公众平台应用发领域的先驱者之一。第2版根据微信的*版本做了全面升级，新增内容超过40%，同时对其他内容做了更新。内容全面，介绍了微信公众平台应用发所需各项技术，详细讲解了所有基础口、9大高级口以及公众平台的各种高级功能，演示和总结了微信公众平台发的流程、方法和技巧；实战性强，不仅通过3个案例呈现了娱乐型、应用型、游戏型应用的完整发过程，而且还实现了一个快速发公众平台应用的框架，读者可以直用于快速发自己的公众平台应用。此外，还从如何应对海量用户请求和用户的恶意请求的角度探讨了公众账号运营所涉及的技术难题。
MATLAB数据分析与挖掘实战
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本书共16章，共三篇。基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具MATALB行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理行了介绍。实战篇（第6～15章），重对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，后完成模型构建的顺序行的，在建模过程关键环节，穿插程序实现代码。后通过上机实践，加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇（第16章），介绍了基于MATLAB二次发的数据挖掘应用软件——TipDM数据挖掘建模工具，并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB口完成数据挖掘二次发的各个步骤，使读者体验到通过MATLAB实现数据挖掘二次发的强大魅力。
Power Designer系统分析与建模实战
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本书分为四篇，从门篇、基础篇、高级使用篇和综合案例篇四个方面介绍PowerDesigner的相关知识。其中，高级使用篇是本书的一大亮，它偏重于经验分享，放眼同类的图书，能在经验分享方面着墨众多的并不多；综合案例篇是实际案例的分析和总结，通过实际案例的讲述，使读者能有身临其境的感觉，并从中获取处理问题的思路和技巧。
数码暗房密码:破译精美数码照片的秘密(光盘内容另行下载,地址见书封底)
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本书主要包括光影魔术手的应用，数码照片后期处理基础，数码照片常规处理方法，数码照片后期处理的核心理念，以及让照片变得更美的技术——应用滤镜、彻底精通RAW格式后期处理等内容，还用一章的篇幅给出了大量数码照片后期处理实例，力求从数码照片后期处理的基础、理论、实践、拓展这4个方面培养读者的后期处理能力。 本书内容精练，重突出，力争用短的篇幅使读者掌握丰富、系统的数码照片后期处理知识。本书适合刚触摄影的初学者、有一定基础的摄影者以及家庭摄影用户使用。
JavaScript应用开发实践指南
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这是一本少有的、颇具特色的、能为初学者提供捷径的JavaScript实践指南，它由资深Web前端工程师撰写，以渐进增强的开发方式系统讲解了JavaScript的各项*新技术、开发技巧、*佳实践，以及编码风格，通过大量清晰易懂的范例和精心设计的练习题，让读者能迅速掌握JavaScript实践开发技能。全书共分12章。第1章介绍了渐进增强模型的定义，剖析了模型的架构（结构层、表现层和行为层）和优势，并对比了“渐进增强”与“平稳退化”。第2章介绍了如何在浏览器中运用JavaScript语言，初步提到适时运用CSS规则、提升用户体验的原则。第3章解析与DOM、数据存储、创建交互层等有关的术语。第4章介绍DOM的基本构成和操作。第5章讲解了JavaScript数据存储的形式和多种操作方法，其中涵盖流行的JSON格式，以及HTML5标准的网络数据存储方式。第6章介绍编程所需变量、函数及循环知识。第7章介绍以事件处理实现用户交互的方法。第8章介绍如何通过Ajax与服务器通信。第9章介绍代码组织方式和风格，提升代码的*率、可读性和可复用性。第10章介绍通过程序库更便捷地编写JavaScript代码，涵盖jQuery、插件、微型程序库等。第11章介绍实用、前沿的HTML5 JavaScript API，其中不乏新增API。第12章对关键知识点进行了梳理，并针对网站设计师和网站开发者给出相应的深入研究方向。
SQL编程基础(原书第3版)
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本书主要介绍了游戏被入侵的机理、防范手段及找到软件漏洞的方法。本书以《魔兽世界》等MMO-RPG游戏为典型案例进行分析，非常清楚完整地展示了入侵代码，从简单的宏指令到复杂的系统后门入侵方法，都毫不保留地进行了展示。
大数据分析方法:用分析驱动商业价值
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本书*介绍了针对大数据的分析方法。本书内容*、前沿，可帮助读者针对当前的组织需求和分析能力找到合适的技术和方式来进行合理的分析。本书采用循序渐进的讲授方式，帮助读者制定能支持其企业需求、实现分析功能的路线图，同时兼顾企业文化及客户和企业相关利益群体的需求。
MySQL管理之道:性能调优、高可用与监控(光盘内容另行下载,地址见书封底)
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本书由资深MySQL专家撰写，以*的MySQL版本为基础，以构建高性能MySQL服务器为核心，从故障诊断、表设计、SQL优化、性能参数调优、mydumper逻辑、xtrabackup热备份与恢复、MySQL高可用集群搭建与管理、MySQL服务器性能和服务监控等方面多角度深讲解了如何去管理与维护MySQL服务器。 书中内容以实战为导向，所有内容均来自于笔者多年实践经验的总结和对新知识的拓展，同时也针对运维人员、DBA等相关工作者会遇到的有代表性的疑难问题给出了实用的情景模拟，并给出了解决方案。不论你目前有没有遇到过此类问题，相信对你以后处理相关问题都会有所借鉴。本书适合所有希望构建和管理高性能、高可用性的MySQL数据库系统的发者和DBA阅读。
Python自然语言处理实战:核心技术与算法
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。 第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识行规则扩展，因此本书未做深探讨。 第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输。 第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。 第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。 第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
企业迁云实战
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本书是一本指导用户和云计算服务从业人员规划与实施企业应用、数据库、大数据等迁移上云的工程类书籍，融了阿里云技术团队多年的实战和思考。本书按照“-线-面-体”的主线，逐步深介绍云计算的基础知识、应用迁移、数据库迁移、数据存储迁移、大数据迁移、应用优化、云上架构规划与设计等内容，并结合案例展，使读者更深刻地理解和掌握企业迁云的过程和需要注意的问题。本书适合IT部门负责人、从事云计算相关工程设计与实施、云计算咨询等岗位的技术人员阅读，也适合希望了解云计算的读者和研究人员阅读。
OpenStack CI/CD:原理与实践
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内容介绍 中兴通讯OPNFV源团队不仅技术实力雄厚，而且一直致力于为OPNFV团队做贡献，团队的贡献值在社区里排名全球前3。本书由中兴OPNFV源团队撰写，从系统管理员角度阐述了OpenStack CI/CD系统的组成、架构和原理，涉及从代码提交到测试、部署的各个环节，本书提到的 Gerrit 服务器管理、JJB、Zuul、Nodepool等内容国内都鲜有介绍，本书能让您快速了解这套系统。 全书共11章，在逻辑上分为4个部分： *部分（第1~2章） 基础篇 首先从宏观上对DevOps的发展、文化、工具和转型做了介绍，然后重介绍了OpenStack CI/CD的概念、功能、工作流程和架构等，这是阅读本书的基础； 第二部分（第3~9章）技术篇 从系统管理员的视角，对OpenStack CI/CD中的每一项关键技术都行了讲解，包括版本控制系统（Git）、代码评审系统（Gerrit）、持续集成系统（Jenkins）、门控系统（Zuul）、资源管理系统（NodePool）、日志服务器、日志分析系统、公共组件等。 第三部分（第10章） 经验篇 主要总结了团队在OpenStack CI/CD上积累的经验、方法和案例，以及如何行裁剪、扩展和定制化修改。 第四部分（第11章） 优化篇 总结了当前解决方案中存在的不足和可行的优化方案，以及社区当前经历的变化和未来的演路线。
TensorFlow神经网络编程
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本书首先简要介绍流行的TensorFlow库，并讲解如何用它训练不同的神经网络。 你将深了解神经网络的基础知识和它背后的数学原理，以及为什么我们会选择TensorFlow训练神经网络。然后，你将实现一个简单的前馈神经网络。下来，你将使用TensorFlow掌握神经网络的优化技术和算法，以及一些更复杂的神经网络的实现。*后，你将对如何利用TensorFlow的强大功能来训练各种复杂的神经网络有一个正确的理解。
个人数据管理
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本书基于作者多年在个人数据管理方面的研究积累，对个人数据管理相关技术行了总结和整理，内容涵盖了个人数据管理技术的发展、数据模型、数据集成、数据融合、数据存储、数据查询、系统实现、个人数据管理新技术发展几个部分。
看透Spring MVC:源代码分析与实践
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全书分为四篇，共22章。篇（第1～7章）介绍网站相关的基础知识，涉及网站架构、网络通信的底层协议以及实现方法，并详细分析Tomcat的实现过程，旨在帮助大家整体掌握网站的结构并理解SpringMVC所处的位置。第二篇（第8～10章）对SpringMVC的整体结构行分析，涉及SpringMVC的配置、创建及用法，旨在帮助大家理解SpringMVC的架构与实际操作。第三篇（第11～20章）详细分析SpringMVC的九大组件的实现方法，涉及每个组件的口、作用和用法。第四篇（第21章和第22章）总结整个SpringMVC架构知识并补充了异步请求相关的内容，涉及从更高层次分析SpringMVC的设计理念以及具体请求的处理过程，同时对异步请求行了详细解析，帮助读者深理解请求的实现方式。?
Spark核心技术与高级应用
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本书共分为四大部分：基础篇（1～10章）介绍了Spark的用途、扩展、安装、运行模式、程序发、编程模型、工作原理，以及SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、Bagel等重要的扩展；实战篇（11～14）讲解了搜索结果的排序、个性化推荐系统、日志分析系统、自然语言处理、数据挖掘等方面的案例；高级篇（15～18）则讲解了Spark的调度管理、存储管理、监控管理、性能优化、**实践以及重算法的解读；扩展篇（19～20）讲解了Sparkjob-server和Tachyon。
