《新程序員005：開(kāi)源深度指南&新金融背后的科技力量》特別策劃了開(kāi)源深度指南和新金融背后的科技力量?jī)纱髮ｎ}。邀請(qǐng)當(dāng)今開(kāi)源世界的先鋒人物，包括Python之父GuidovanRossum，MySQL之父Michael"Monty"Widenius，Apache之父、OpenSSF開(kāi)源安全基金會(huì)總經(jīng)理BrianBehlen

瞄準(zhǔn)當(dāng)前高等院校SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)理論和實(shí)驗(yàn)的教學(xué)需求，本書以SQLServer2019為平臺(tái)，全面、系統(tǒng)地介紹了SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的基本原理和技術(shù)。同時(shí)，本書理論和實(shí)驗(yàn)相互配套，重點(diǎn)深化實(shí)驗(yàn)課的教學(xué)，其中，實(shí)驗(yàn)包含驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)和設(shè)計(jì)性實(shí)驗(yàn)。本書各章內(nèi)容為：數(shù)據(jù)庫(kù)概述、數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)操縱、數(shù)據(jù)查詢、視

本書作為Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)的項(xiàng)目化實(shí)戰(zhàn)教材，以任務(wù)驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向，深入淺出地介紹了Hadoop及其周邊框架的應(yīng)用，涵蓋了當(dāng)前Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的主流大數(shù)據(jù)技術(shù)。全書共12個(gè)項(xiàng)目，包括云計(jì)算和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概論、CentOS的安裝與網(wǎng)絡(luò)配置、MPI集群部署及應(yīng)用、Hadoop集群部署及應(yīng)用、MapReduce基本原理及應(yīng)

隨著數(shù)字新時(shí)代的崛起，每個(gè)企業(yè)都走到了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的十字路口，企業(yè)該如何選擇？該如何邁出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第一步？面對(duì)多變、不確定、復(fù)雜且模糊的市場(chǎng)環(huán)境，企業(yè)該如何抓住數(shù)字時(shí)代的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，走上堅(jiān)定的轉(zhuǎn)型之路？ 本書在上一版的基礎(chǔ)上，借由筆者親歷的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目，分析了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的原因，并首次提出企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功

本書內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)科學(xué)及工作流程、統(tǒng)計(jì)模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法、信息提取與統(tǒng)計(jì)變量創(chuàng)建、數(shù)據(jù)可視化與社交網(wǎng)絡(luò)、預(yù)測(cè)模型與因果分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理與工程方法。

本書全面系統(tǒng)地介紹UI動(dòng)效設(shè)計(jì)與制作的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)和基本技巧，包括初識(shí)UI動(dòng)效、AfterEffects軟件基礎(chǔ)、UI基礎(chǔ)動(dòng)效制作、H5界面動(dòng)效制作、Web界面動(dòng)效制作和App界面動(dòng)效制作等內(nèi)容。除第1章外，全書內(nèi)容均以課堂案例為主線，每個(gè)案例都有詳細(xì)的操作步驟及實(shí)際應(yīng)用環(huán)境展示，學(xué)生通過(guò)實(shí)操可以快速熟悉UI動(dòng)效制作并領(lǐng)

本書是基于幾款常用的大數(shù)據(jù)分析軟件編寫的，以項(xiàng)目教學(xué)的方式循序漸進(jìn)地講解大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本原理和具體應(yīng)用的方法與技巧。本書分為7個(gè)項(xiàng)目，具體內(nèi)容為：了解大數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)可視化過(guò)程、數(shù)據(jù)可視化工具、Excel數(shù)據(jù)可視化、Tableau數(shù)據(jù)可視化、ECharts數(shù)據(jù)可視化、Python數(shù)據(jù)可視化。本書案例豐富、內(nèi)容翔

本書從語(yǔ)義匹配的角度解決搜索引擎和推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵痛點(diǎn)，為構(gòu)建解決語(yǔ)義匹配問(wèn)題的深度學(xué)習(xí)模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推薦中的語(yǔ)義匹配問(wèn)題，以及近年來(lái)的研究進(jìn)展。第2章介紹傳統(tǒng)匹配模型，包括潛在空間模型。第3章介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在構(gòu)建匹配模型時(shí)的應(yīng)用。第4章和第5章分別介紹用于搜索和推薦的深度匹配模型，并將當(dāng)前的深度

本書講解概率圖模型的基本原理及其在機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)建模、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用,并且從概率圖模型的角度講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概率原理，培養(yǎng)學(xué)生知其然，并知其所以然的思維方式，解決學(xué)生應(yīng)用建模時(shí)僅局限于模型選型和調(diào)參的問(wèn)題。本書內(nèi)容豐富，將原理與實(shí)例相結(jié)合，數(shù)學(xué)與代碼相結(jié)合，可作為高等院校的人工智能

本書分為十章，作者從時(shí)代背景和理論基礎(chǔ)出發(fā)，分別從互聯(lián)網(wǎng)治理的時(shí)代背景、相關(guān)概念界定、相關(guān)研究幾方面展開(kāi)討論，進(jìn)而引出關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)治理現(xiàn)狀和問(wèn)題的分析，提出互聯(lián)網(wǎng)協(xié)調(diào)治理的政策設(shè)計(jì)設(shè)想，方案，對(duì)大數(shù)背景下中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)治理政策文件進(jìn)行了梳理和總結(jié)。此外，作者在書稿中以新冠肺炎疫情這一公共突發(fā)事件治理為研究案例，以圖表形式詳細(xì)