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隨著各行各業(yè)對大數(shù)據(jù)實時查詢的需求持續(xù)增長，數(shù)據(jù)查詢及分析引擎正變得不可或缺。Presto是由Facebook開源的高性能分布式SQL查詢引擎，其用戶包括Netflix、Airbnb、LinkedIn、Twitter、Uber等知名公司。本書由Presto的核心開發(fā)人員參與撰寫，教你系統(tǒng)地學習Presto的用法。書中內(nèi)

大數(shù)據(jù)和機器學習等的興起使得商業(yè)分析領(lǐng)域越來越倚重數(shù)據(jù)科學。本書詳細介紹了商業(yè)數(shù)據(jù)科學中的關(guān)鍵元素，匯集了機器學習、經(jīng)濟學以及統(tǒng)計學領(lǐng)域的核心原則和最佳實踐，內(nèi)容涵蓋識別商業(yè)政策中的重要變量、通過實驗測量這些變量，以及挖掘社交媒體以了解公眾對于政策修改的反應，為從事商業(yè)數(shù)據(jù)科學的數(shù)據(jù)科學家和商業(yè)人士提供了必備工具。書中

隨著現(xiàn)代工業(yè)和科技的快速發(fā)展，先進控制技術(shù)在各個領(lǐng)域得到了推廣和應用，已經(jīng)成為當前控制領(lǐng)域的研究熱點，以及解決復雜系統(tǒng)控制問題的重要工具。本書較為全面地介紹了先進控制技術(shù)的主要分支及其在科研及工程中的應用，主要內(nèi)容包括**控制、迭代學習控制、重復控制、模型預測控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制等，分別介紹其原

本書在全面梳理科學數(shù)據(jù)相關(guān)概念和理論的基礎(chǔ)上，聚焦在科學數(shù)據(jù)管理的生命周期理論模型和應用框架、科學數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可信評估和功能開發(fā)，以及科學數(shù)據(jù)管理服務評估和可持續(xù)發(fā)展機制三個方面，并將理論研究應用于實踐成果，致力于開發(fā)科學數(shù)據(jù)知識庫原型系統(tǒng)，構(gòu)建本地**實踐和設計專業(yè)課程體系，加快數(shù)據(jù)管理專業(yè)培訓體系的落地實踐，豐富對

本書以基礎(chǔ)、模型及應用為主線,介紹數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識、經(jīng)典模型以及相關(guān)應用.內(nèi)容包括非負矩陣分解、張量分解、深度學習、寬度學習的經(jīng)典模型與學習方法,以及作者對相關(guān)模型的擴展及其在多視角聚類、地理傳感數(shù)據(jù)預測、信息級聯(lián)預測及蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預測中的應用研究.本書內(nèi)容全面,深入淺出,既詳細介紹了基本概念、思想和算法,也提供了

本書將以太網(wǎng)交換機電路的設計與實現(xiàn)作為完整案例，分別介紹了介質(zhì)訪問控制（MAC）控制器、數(shù)據(jù)幀合路電路、MAC幀處理電路、基于哈希散列的查表電路、簡易隊列管理器、基于鏈表的隊列管理器、變長分組的分割與重組電路等通信和網(wǎng)絡中常用的電路，并以此為基礎(chǔ)，采用循序漸進、由簡單到復雜的方式，給出了兩個版本的完整以太網(wǎng)交換機電路。

本書通過實踐操作介紹大數(shù)據(jù)爬取、清洗與可視化的具體實施方案，共10章，包括大數(shù)據(jù)爬取、清洗與可視化概述，爬蟲概述，Requests庫，BeautifulSoup爬蟲，自動化測試工具Selenium，中型爬蟲框架Scrapy，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)清洗，Matplotlib可視化，Pyecharts可視化。書中的案例均經(jīng)過實踐驗

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作者均為一線資深架構(gòu)師和技術(shù)顧問，具有豐富的云數(shù)據(jù)管理實踐經(jīng)驗。因此，本書具有很好的實踐指導意義。從數(shù)據(jù)保護解決方案出發(fā)，結(jié)合云時代數(shù)據(jù)管理的特點，基于來自VeeamSoftware的工具和軟件詳細闡述了在云數(shù)據(jù)管理中各種新技術(shù)的實現(xiàn)方法和應用方式。針對云數(shù)據(jù)管理所面臨的挑戰(zhàn)和問題，通過一些工具的組合使用給出了相應的實