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。
《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
本体描述了领域间的概念以及概念间的关系，是解决语义网上数据异质问题的方案。但是由于人类的主观性，同一个实体在不同本体中可能拥有不同的名称和描述方式，使得本体间存在异质问题。给定两个描述一系列离散的实体（实体可能是概念、关系和实例）的本体，确定这些本体间的关系的过程称为本体匹配，本体匹配可以有效地解决本体异质问题。当本体中的实体规模庞大的时候，本体匹配问题是一个复杂的（非线性问题且有很多局部很优解）和费时的（大规模问题）问题，因此近似的求解方法通常被用于确定本体匹配结果。源自这一观点，进化算法成为了求解本体匹配问题的有效方法。本书首先为本体概念层和实例层构建了不同的单目标、多目标和众目标模型，然后针对性地给出了各种进化算法（如混合进化算法，NSGA-II和MOEA/D）来求解这些模型。很后，还
数据要素是新型生产要素之一，因其蕴含着巨大价值，其重要性被提到了新的高度，但其理论体系尚未完全形成，全生命周期各个环节的理论和技术还在不断探索中。 《数据要素概论及案例分析》以数据要素知识体系构建和数据要素价值的发掘应用为主线，从理论和行业案例两个方面，对数据要素生命周期涉及的基础理论、概念和方法及数据要素驱动业务发展行业应用案例进行梳理和呈现。基础知识部分包括数据要素的属性、价值、支撑技术，数据要素规范管理、数据确权和交易，以及数据要素市场化配置等内容。行业案例部分从主数据管理实践、数据治理能力提升、数据要素驱动业务创新应用、数据要素催生创新模式四个方面梳理了21个案例，旨在通过多个行业领域的应用案例分析来帮助数据要素相关理论知识的理解和应用。
本书以DAPP的原理和具体实现为主线索，通过对这些知识的讲解，使读者对DAPP系统开发有更全面的认识，同时把区块链公链的相关知识融合进来，使得读者不仅能够设计和实现DAPP系统，还能大体理解DAPP的相关知识。 本书分为7章。章简单介绍了区块链的基础知识，通过一个简单的智能合约的代码，让读者对区块链有更直观的认识；第2章讲解了各类集成开发环境的搭建，尤其是MetaMask插件，用户需要通过此插件连接以太坊主网后才能使用DAPP系统；第3章讲解了Solidity编译及部署到公链之后的数据表达和函数调用方式；第4章介绍了ABI接口的技术细节；第5章和第6章以案例的方式介绍了DAPP开发的细节；第7章讲解了DAPP潜在的风险。 希望本书能为广大系统开发者和投资者提供一些帮助。
通过实施端到端的云计算解决方案可以提高数据库高峰期的运行效率，并让你的公司资产获得前所未有的增值。《深入解析OracleEnterpriseManagerCloudControl12c》诠释了部署、管理和监控的实践。让你学会如何安装OracleEnterpriseManagerCloudControl12c、使用Agent和应用系统级补丁，同时让你学会如何执行实时诊断，并发现、监控和管理主机、数据库和中间件。安全性和插件的选取也涵盖在本书中。
本书从企业数字化转型入手，介绍企业如何通过OpenShift构建PaaS平台 实现DevOps 实现微服务治理和微服务的管理。 全书共分为部分： 部分PaaS能力建设。即本书的“PaaS三部曲”，包含第2-4章的内容，分别是：基于OpenShift构建企业级PaaS OpenShift在企业中的开发和运维实践 OpenShift在公有云上的实践。 第二部分DevOps能力建设。即本书的“DevOps两部曲”，包含第5-6章的内容，分别为：在OpenShift上实现DevOps DevOps在企业中的实践。 第三部分微服务能力建设。即本书“微服务三部曲”，包含第7-9章的内容，分别为：微服务介绍及Spring Cloud在OpenShift上落地 Istio架构介绍与安装部署 基于OpenShift和Istio实现微服务落地。 第四部分微服务管理。包含本书0章的内容。介绍基于OpenShft和红帽其他解决方案微服务的管理（API管理 分布式集成和流程自动化），并最终实现企业业务中台的建设。
如何启动和配置Oracle Database Exadata 云服务 如何导航到用户界面 如何利用智能扫描和存储索引 如何利用新的压缩技术 如何使用Oracle Exadata 资源管理 如何管理Oracle Exadata智能闪存 如何管理和监控Oracle Exadata云服务 如何迁移到Oracle Exadata云服务
