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GitHub Essentials
更新时间:2021-08-05 10:46:03
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品牌:中图公司
上架时间:2018-06-30 00:00:00
出版社:Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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深入理解InfluxDB:时序数据库详解与实践
时序数据库是一种新型技术,主要用于工业互联网软件建设中。近年来,伴随着物联网技术在智能制造、交通、能源、智慧城市等领域的发展,时序数据库也发展迅速,成为搭建应用的必备数据库之一。《深入理解InfluxDB》从InfluxDB的安装开始,一步步详细介绍InfluxDB的功能及原理,带领读者深入理解以InfluxDB为代表的时序数据库。计算机7.6万字 - 会员
数据挖掘竞赛实战:方法与案例
本书围绕数据挖掘竞赛,讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧,并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始,介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉(图像)、计算机视觉(视频)、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇:理论篇介绍通用的解题流程和关键技术;实战篇选取比较有代表性的赛题,对赛题的优秀方案计算机6.7万字 - 会员
数字IC设计入门(微课视频版)
本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法,使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节,从多角度透视芯片设计,特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验,针对IC新人关心的诸多问题,为其提供了提升个人能力,选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述,并解答了IC新人普遍关心的若干问题。计算机29.9万字 - 会员
数据分析咖哥十话:从思维到实践促进运营增长
本书以案例的形式,介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素,在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时,以问题为导向,解读运营与增长的关键性业务内容,在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。本书提供案例相关数据集与源码包,适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需计算机12万字 - 会员
算力芯片:高性能CPU/GPU/NPU微架构分析
本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同,从CPU流水线开始,描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分,介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理,以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述,回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点,介计算机29.3万字 - 会员
数据要素化时代的数据治理
随着数字化的发展,数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节,为数据的拥有者或使用者带来经济效益,成为一种新型的生产要素,给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践,产业级数据治理新趋势,数据治理的场景化、工程化和智能化,以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新计算机12.1万字 Access 2016数据库教程(微课版·第2版)
全书以学生成绩管理数据库案例为主线,从建立空数据库开始,逐步讲解数据库中的表、查询、窗体、报表、宏、模块、VBA程序设计与数据库编程等Access2016的主要功能;以图书馆借还书管理数据库项目实训为辅线,结合每章知识设计项目实训内容,帮助读者巩固和加深对所学知识的理解和掌握;以商品销售管理数据库实战演练为扩展训练,帮助读者提高应用数据库技术分析和处理数据的操作技能。本书符合最新版《全国计算机等计算机13.8万字- 会员
数据指标体系:构建方法与应用实践
这是一套数据指标体系全流程构建(从规划、框架设计、数据采集加工到应用)方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略,还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手,借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨,本书除了包含数据指标体系构建相关内容外,还结合统计学原理及Excel、Python等工具,深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字 - 会员
数据质量实践手册:4步构建高质量数据体系
高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键,哈佛商业评论的一项研究发现,企业中只有3%的数据符合质量标准,绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验,阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法(定义、评估、实现、持续)和10个数据质量最佳实践案例,以此来提高业务中的数据质量水平,为业务提供数据价值,保证计算机11.7万字
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