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Cacti实战
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本书一共分为四篇：准备篇介绍了Cacti的功能、架构、原理，以及它的安装和配置；基础篇讲解了Cacti的基础流程、基础界面、用户管理、命令行模式下的操作；实战篇主要讲解了WindowsServer服务器、Linux服务器、以太网交换机、FC交换机、存储设备和全网如何Cacti，以及Cacti系统的维护和运行；高级篇探讨了数据输的扩展方式、数据查询的扩展、使用OID生成图形、自定义模板、PHP脚本服务器、Spine的使用、Cacti的诊断等。
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。
Java多线程编程核心技术
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【本书已更新至第2版，了解详情】 全书共7章。第1章讲解了Java多线程的基础，重介绍线程类的核心API的使用。第2章讲解对并发访问的控制，即如何写出线程安全的程序。第3章介绍线程间通信，以提高CPU利用率和系统间的交互，同时增强对线程任务的把控与监督。第4章讲解Lock对象，以更好实现并发访问时的同步处理。第5章讲解移动发中使用较多的定时器类的多线程技术，这是计划/任务执行里很重要的技术。第6章讲解如何安全、正确地将单例模式与多线程技术相结合，避免实际应用中可能会出现的麻烦。第7章将前面被遗漏的案例在本章节中行补充，尽量做到不出现技术空白。
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。?
机器学习实践指南:案例应用解析
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本书是机器学习及数据分析领域不可多得的一本著作，也是为数不多的既有大量实践应用案例又包含算法理论剖析的著作，作者针对机器学习算法既抽象复杂又涉及多门数学学科的特，力求理论联系实际，始终以算法应用为主线，由浅深以全新的角度诠释机器学习。 全书分为准备篇、基础篇、统计分析实战篇和机器学习实战篇。准备篇介绍了机器学习的发展及应用前景以及常用科学计算平台，主要包括统计分析语言R、机器学习模块mlpy和Neurolab、科学计算平台Numpy、图像识别软件包OpenCV、网页分析BeautifulSoup等软件的安装与配置。基础篇先对数学基础及其在机器学习领域的应用行讲述，同时推荐配套学习的数学书籍，然后运用实例说明计算平台的使用，以Python和R为实现语言，重讲解了图像算法、信息隐藏、小二乘法拟合、因子频率分析、欧氏距离等，告诉读者如何使用计算平台完成工程应用。后，通过大量统计分析和机器学习案例提供实践指南，首先讲解回归分析、区间分布、数据图形化、分布趋势、正态分布、分布拟合等数据分析基础，然后讲解神经网络、统计算法、欧氏距离、余弦相似度、线性与非线性回归、数据拟合、线性滤波、图像识别、人脸辨识、网页分类等机器学习算法。此书可供算法工程师、IT专业人员以及机器学习爱好者参考使用。
大数据与机器学习:实践方法与行业案例
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本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数据在企业内的分布和处理逻辑，以便快速为分析准备素材。分析篇（第4~11章），选取企业实际案例，介绍常用的数据挖掘与机器学习算法，以业务场景为导向展示数据分析过程和技巧。应用篇（第12~15章），选取当前主流的四个应用场景，介绍如何实现数据驱动，让数据“自动”流转于各个环节。
软件定义数据中心:技术与实践
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《软件定义数据中心：技术与实践》从与软件定义数据中心有关的基本概念手，通过实例介绍软件定义数据中心涉及的技术、应用、前景。在此基础上，深介绍构建软件定义数据中心的计算、网络、存储、安全、自动化管理和高可用性等基本技术，并辅以解决方案和大型实例，力求使读者全面了解当前软件定义数据中心的技术动态和发展趋势，为实际构建软件定义数据中心提供必要的技术指导。 《软件定义数据中心：技术与实践》适于作为数据中心分析、设计、研发、管理工程师的技术普及读物，亦可作为高等学校相关专业课程的教材或参考书。
OpenACC并行编程实战
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中国*OpenACC技术社区创建者撰写，为数不多系统介绍OpenACC的技术专著。全面讲解OpenACC编程规范、语法的行为机理与设计动机，160个完整示例覆盖众多并行编程场景。 全书分10章，按照并行程序发步骤组织，建议遍顺序阅读。 第1章介绍主流加速器产品的硬件架构、主流并行编程模型等，以期读者对并行编程生态有全面了解。 第2章介绍OpenACC语言的设计思路，并列出OpenACC的主要语法供快速查阅。 第3章是本书核心，将大量计算并行化，这是程序提速的根本手段。用大量示例讲述两个计算构件parallel和kernels的行为特，然后用它并行化Jacobi 迭代。 第4章介绍多种数据管理工具，包含结构化子语copy/create/present、结构化导语data、非结构化导语enter data/exit data/update/declare等，将加速器带来的数据移动时间减到少。 第5章介绍routine导语，嵌套调用并行化自定义函数，用来发大型程序。 第6章讲解用异步队列隐藏数据传输时间、调度多个加速器同时工作等高级特性。 第7章介绍OpenACC与CUDA C/CUDA Fortran和各类库的混合编程。 第8章是所有的运行时函数，以供读者编程查阅。 第9章指导部署发环境，以便快速上手。 第10章介绍神威?太湖之光的编程模型及其对OpenACC的功能扩展。
大数据管理概论
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本书着重介绍大数据的基本概念、架构以及主流的大数据系统等方面内容，涵盖了大数据融合、存储、分析、隐私、系统等方面的内容，具体包括：大数据的概念、演变过程和处理模式，大数据融合的概念、独特性、任务和方法论，大数据存储与管理方法以及计算与存储融合的技术，大数据分析技术，大数据隐私保护，大数据管理系统等。本书主要面向的读者为对大数据领域有兴趣的学生、研究人员和相关从业人员等。
短文本数据理解
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短文本理解是伴随着搜索引擎、社交网络,以及聊天机器人等应用场景而兴起的一个研究课题。它是近年来的一个研究热，且对未来人工智能的发展有重要的影响。本书所介绍的短文本数据理解技术，涵盖学术界及工业界前沿的理论及方法，可以广泛应用于搜索引擎、广告系统、智能助手等场景中，是大数据管理不可或缺的部分，具有较高的实际应用价值。
主板维修大全(实例精华版)
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本书共包括9章内容，以循序渐的方式，全面系统地讲解了主板检修技能相关基础知识，主板重要单元电路（主板供电电路、时钟电路、复位电路、机电路、CMOS电路、口电路等）的组成结构、工作原理及故障检修方法，主板常见整体故障检修总结等。
运营有道:重新定义互联网运营
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这是一本系统讲解互联网产品运营方法论的著作。本书从前沿的移动互联网产品以及运营案例出发，系统性地讲述运营基础知识、运营结构、运营方法和工具，以及运营各板块的具体理论和实践。包含移动互联网宏观认知、运营基础知识、运营工具、内容运营、活动运营、用户运营、新媒体运营、社群运营、渠道运营等。
新编Office 2016应用大全(实战精华版)
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本书由浅深、循序渐地讲解了Office2016各大组件的相关知识，分别从Office门、综合实训、各大组件的协作与共享、Office使用技巧几个方面行了详细的介绍。本书适用于需要学习使用Office的初级用户以及希望提高Office办公应用能力的中高级用户，也适合大中专院校的学生阅读，还可以作为各类办公人员的培训教材使用。
新编Word、Excel、PPT商务办公应用大全(2016实战精华版)
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本书以Office2016中三大组件Word、Excel和PPT为核心，着重讲解了它们在实际商务办公、工作学习过程中的应用。本书配合大量实际应用中的案例逐步行讲解，把大量的操作细化、分解，使之简单明了，易于理解。读者可跟着步骤操作，熟悉Office2016。同时，本书配合案例讲解了很多这三大组件的高级功能，对商务应用有很大帮助。本书强调商务应用，涉及Office2016的功能多且全面，适合各行业商务办公人员学习，同时对想提升Office使用技巧的人员也是很好的选择。
智能制造之路:数字化工厂
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本书针对“工业4.0”、“中国制造2025”、“互联网 工业”等热概念，提供一个实践的指导，推动这些重大创新措施的战略落地，共分六篇，分别为理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。
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。
Hadoop大数据分析与挖掘实战
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本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。
R的极客理想——高级开发篇
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本书的内容来自作者实际使用R语言的经验总结，以R语言的高级编程为主，辅以跨界知识的综合运用，涉及计算机、统计、数学、金融四个学科的知识。书中首先阐释如何用R语言实现数学统计计算和创建模型，应用包括协同过滤算法、基于矩阵的PageRank算法、遗传算法和金融交易策略模型。详细介绍了R语言的环境空间、文件系统管理、四种(S3、S4、RC和R6)面向对象的程序设计。还介绍完整的R包发流程，并提供每日中国天气的应用案例和游戏发的案例，帮助读者创建自己的R包，R语言产品化的思路。书中介绍了多个场景案例，不仅从学术的角度完成了模型设计，而且用计算机的方法实现产品。通过案例的学习，可以让不同学科背景的R语言使用者，站在其他人的角度，找到新的思维方法。本书适合所有R语言工作者，包括软件工程师、数据科学家、科研工作者以及相关专业的学生。
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。
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。
