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    • 算法竞赛入门经典—训练指南 刘汝佳陈锋 清华大学出版社【正版书】
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    • 刘汝佳陈锋 /2021-05-01/ 清华大学出版社
    • 《算法竞赛入门经典——训练指南(升级版)》是《算法竞赛入门经典(第2版)》一书的重要补充,旨在补充原书中没有涉及或者讲解得不够详细的内容,从而构建一个更完整的知识体系。本书通过大量有针对性的题目,让抽象复杂的算法和数学具体化、实用化。 《算法竞赛入门经典——训练指南(升级版)》共包括6章,分别为算法设计基础、数学基础、实用数据结构、几何问题、图论算法与模型以及更多算法专题。全书通过206道例题深入浅出地介绍了上述领域的各个知识点、经典思维方式以及程序实现的常见方法和技巧,并在章末给出了丰富的分类习题,供读者查漏补缺和强化学习效果。 《算法竞赛入门经典——训练指南(升级版)》题目多选自近年来ACM/ICPC区域赛和总决赛真题,内容全面,信息量大,覆盖了常见算法竞赛中的大多数细分知识点。书中还给出

    • ¥44 ¥157.37 折扣:2.8折
    • 分布式数据库架构及企业实践:基于Mycat中间件 周继锋 等著 电子工业出版社【正版书】
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    • 周继锋 等著 /2016-11-01/ 电子工业出版社
    • 互联网的蓬勃发展,业务驱动技术不断升级,在系统越来越庞大,技术越来越复杂,应用部署集群化,所有压力指向数据库,数据量巨大,数据库优化也到极限了,数据库的运维难以为继,在这种情况下,分布式数据库似乎成为的解决方案。为了解决传统数据库的分布式化这个技术难题,各种数据库中间件应运而生,从早期的Amoeba、TDDL、Cobar,到如今的Mycat,技术日新月异,发展迅猛。Mycat已经成为了一个强大的开源分布式数据库中间件产品。面对企业应用的海量数据事务处理,是目前的开源解决方案。支持多种数据库,开发活跃,已有数百个项目使用,预期Mycat的采用将有爆发式增长趋势。所以Mycat开源社区核心开发者共同撰写了本书,帮助企业更好的使用Mycat中间件架构企业分布式数据库系统。

    • ¥7 ¥25 折扣:2.8折
    • 数据新闻实战 刘英华 电子工业出版社【正版书】
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    • 刘英华 /2016-10-01/ 电子工业出版社
    • 数据新闻作为一种新型的新闻报道形式,弥补了传统新闻或叙事性新闻无法呈现的效果。数据新闻采用可视化的方法将单调的数据用一种直观、便于理解、更具说服力的方法呈献给读者。大量的数据比采访几十个对象获取的信息更多,做出的结论更客观易懂,也更容易阐明观点。 本书介绍在大数据环境下数据新闻的制作流程。以丰富的实践案例解析数据新闻的制作理念和方法。紧密围绕新闻人在制作数据新闻中的实际需求,全面介绍了数据新闻概述,获取数据的工具和方法,使用Openrefine清理和分析数据,数据质量分析,使用Tableau实现数据分析及可视化,以及标签云、关系图制作、Echarts和HTML5等其他数据新闻制作工具。 本书理论与实践结合,偏重数据新闻的具体制作方法。不仅包含的理论知识,而且包含具体的实践案例,多角度启发和引导读者的创新思维,增

    • ¥7 ¥89.37 折扣:0.8折
    • 高效办公:玩转Access数据库 刘璐 电子工业出版社【正版书】
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    • 刘璐 /2018-04-01/ 电子工业出版社
    • Access是Office办公软件系列中的重要组件,是桌面型关系数据库的一个典范。它让原本复杂的操作变得方便、快捷,使一些非专业人员也可以熟练地操作和应用数据库。全书共12章,介绍了Access数据库概述、Access数据库学习方法、表与字段属性、创建“人力资源管理系统”基础表、编辑各表之间的关系、创建查询、高级查询、创建窗体、创建报表、使用宏和VBA、导入与导出数据、数据库安全与优化等内容。本书以创建“人力资源管理系统”为例,由浅入深、结构清晰、实例丰富、图文并茂、实用性强、内容简单、通俗易懂,适合Access初学者、数据库应用从业人员、大专院校师生、计算机培训人员、办公人员等使用,同时也是Access爱好者的参考书。

    • ¥11 ¥51.37 折扣:2.1折
    • 数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧 (美)马哈默德·帕瑞斯安(Mahmoud Parsian) 著;苏金国
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    • (美)马哈默德·帕瑞斯安(Mahmoud Parsian) 著;苏金国 等 译 /2016-10-01/ 中国电力出版社
    • 《数据算法:Hadoop/Spark大数据处理技巧》介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案,以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 主要包括: 完成超大量交易的购物篮分析。 数据挖掘算法(K-均值、KNN和朴素贝叶斯)。 使用超大基因组数据完成DNA和RNA测序。 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 推荐算法和成对文档相似性。 线性回归、Cox回归和皮尔逊(Pearson)相关分析。 等位基因频率和DNA挖掘。 社交网络分析(推荐系统、三角形计数和情感分析)。

    • ¥35.8 ¥128 折扣:2.8折
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