![剑桥概率和统计 自助法及其应用 [瑞士]戴维森 【正版保证】](http://img3m3.ddimg.cn/57/13/11758795743-1_l.jpg)
本书全面讲述数据库物理设计方案，主要包括物理数据库设计概况，基本索引方法，查询优化和方案选择，选择索引，物化视图选择，无共享分区，范围分区，多维群集，相互依赖的问题，物理设计探索中的计数和数据抽样，查询执行计划和物理设计，自动化物理数据库设计，服务器资源和拓扑，决策支持、数据仓库和OLAP系统中的物理设计，逆规范化以及分布式数据分配等内容。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学和参考手册。
你是否在寻找一本完整介绍Python操纵、处理、提取和压缩结构化数据的指南？本书包含了许多实例分析，通过若干个Python库——包括NumPy，pandas，matplotlib和IPython——为你展示了如何高效地解决大量数据分析的问题。《Python数据分析（）》由麦金尼撰写，他是pandas库的主要作者。本书也是一本具有实践性的指南，指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师，或者是进入科学计算领域的Python程序员。使用IPyth1on交互式shell作为你的主要开发环境学习NumPy（NumericalPython）的基础和高级特性接触patldas库中的数据分析工具。《Python数据分析（）》内容：使用高性能工具来加载、抽取、转换、合并和改造数据使用matplotlib来创建散点图和静态或者交互式可视化数据运用pandas的groupby功能来对数据集进行切片、切块和汇总通过具体实例来学
![数字逻辑基础与Verilog设计 （英文版） [加] 等 【正版保证】](http://img3m3.ddimg.cn/86/7/11759342153-1_l.jpg)
![产品负责人专业化修炼 利用Scrum获得商业竞争优势 [加拿大]唐·麦格里](http://img3m0.ddimg.cn/93/1/11875700820-1_l.jpg)
关联数据（linkeddata）是在万维网上表示和链接结构化数据的一系列技术，旨在构建一张计算机能够理解的语义数据网络，而不仅仅是人能读懂的文档网络，以便在此之上构建更智能的应用。本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总结
