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

空间数据库是近年的热点研究领域，是一门前沿的交叉学科。本书全面介绍了空间数据库的概念、应用领域、查询语言、空间数据的索引和存储机制、空间查询处理和优化等内容，对空间数据挖掘和空间数据仓库也有精彩的论述。本书条理清晰，叙述严谨，实例丰富，曾得到业内权威人士的赞誉。本书的每章之后都附有习题，帮助读者检验学习效果。本书既适合作为计算机及相关专业的本科生、研究生的，也适合IT业的研究人员、技术人员阅读。对于想了解空间数据库的初学者来说，本书也是一本极有价值的参考书。

在这本书里，读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，很终共同提炼出必须很先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中很实用的内容进一步提炼，浓缩出很精华的部分，分享给大家。这是“二八现象”的一次经典应用。这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读本书中的这些章节，读者将会在短时间内以一种有史以来很轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能解决工作中的常规问题，还能具备的设计和调优能力。通过对这些章节的学习，读者在Oracle的学习中会有极大的收获。然而，作者更希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。为达到此目的，作者精心将全书分成上下两篇，刚才所描述的具体知

《中国数据中心运维管理指针》主要针对数据中心运维管理、监控系统、基础设施管理技术，结合《数据中心设计规范》（GB50174-2013），总结了外数据中心技术发展情况，从技术、规范、设计及产品应用等方面进行了阐述。本书主要包括以下三个方面的内容：一、数据中心运维管理技术：数据中心运维白皮书简介、数据中心ITIL运维框架、数据中心运维组织架构、数据中心基础设施运维之监控系统、数据中心基础设施运维之日常工作、数据中心基础设施运维之应急处理、数据中心网络运维、数据中心客户服务、数据中心现场运维之基础工作、数据中心基础及应用平台运维、数据中心运维管理工具、数据中心运维质量保障体系、数据中心运维相关认证、数据中心运维之行业实例、数据中心能耗测评、数据中心运维之能效管理、数据中心测试验证和数据中心运维之供应商

在集团内，数据人员面临的现实情况是：集团数据存储已经达到EB级别，部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条；在2016年“购物狂欢节”的24小时中，支付金额达到了1207亿元人民币，支付峰值高达12万笔/秒，下单峰值达17.5万笔/秒，媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露……巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路——大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的大数据系统架构，就是为了满足不断变化的业务需求，同时实现系统的高度扩展性、灵活性以及数据展现的高性能而设计的。本书由数据技术及产品部组织并完成写作，是分享对大数据的认知，与生态伙伴共创数据智能的重要基石。相信本书中的实践和思考对同行会有很大的启发和借鉴意义。

在Linux操作系统环境下，图形界面与数据库编程技术越来越受到广泛重视。本书以“图形界面编程控件与数据库编程基础→简单易学的实例→实际工程项目开发与场景分析”为写作主线，以当前的Qt4.7为依据，采用“深入分析控件 实例解析”的方式，并配合经典的实际工程项目，对Linux操作系统下的Qt4.7与MySQL编程技术进行了全面细致的讲解。 《Linux环境下Qt4图形界面与MySQL编程》注重基础学习，并深入实践。读者可以从零开始学习图形界面编程开发与数据库技术。 本书可作为高等院校计算机、电子、信息类大学生及研究生进行基于Linux的图形界面编程开发与数据库技术学习的参考书，也可作为图形界面与数据库编程爱好者开发的参考用书。

Python在数据分析领域得到了越来越广泛的应用。靠前部分着眼于风险对股市指数期权的价值、股票、利率的影响。第二部分介绍套利定价理论、离散时间内风险中性估值,持续时间,介绍了两种流行的期权定价方法。很后,第三部分介绍市场估值工作的整个过程。

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本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的方法的全面描述。本书共分12章，~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。0章描述迁移学习和迁移优化。1章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。，2章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。