本书以达梦数据库管理系统（DM8）为平台，全面、系统地介绍了达梦数据库常用操作和应用方法，包括达梦数据库安装与卸载、常用对象管理、数据查询、数据操作、高级对象管理、安全管理、备份还原、作业管理等。本书突出对操作实践的指导，为了使读者更容易理解书中所介绍的内容，列举了大量详细的例子，既介绍了SQL命令方式的管理方法，又介绍了可视化图形界面的管理方法，便于读者进行操作练习，使读者轻松入门、快速提高，并

本书是深入研究互联网思维的经典之作，从互联网思维的定义到互联网思维应用的具体案例表现。作者深入浅出、条分缕析，全面阐述互联网思维的内核与精神，逐一点评当前关于互联网思维的各种观点。本书从最初级的互联网思维应用到高端的粉丝经济，平台建设，自媒体营销的方法都有详细讲解介绍。让读者了解什么是互联网思维的同时还能学会把互联网思维运用到自己的工作学习已经生活中。

SQL是使用最为广泛的数据库语言，几乎所有重要的DBMS都支持SQL。本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材，由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。与其他同类图书不同，本书没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQLSELECT开始，讲述实际工作环境中

《Python金融大数据分析第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数

这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、京东等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、京东、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面

全书以理论结合企业案例实战讲解为主，所讲内容100%皆为生产中的重点知识。书中先介绍数据库的基础知识，比如，MYSQL数据库的产品路线、MYSQL版本等，然后给出安装配置方法，并针对企业级的安装配置进行说明。从第5章开始，着手讲解MYSQL的基础命令操作方法、备份和恢复实践、日志、字符集、常用引擎、复制等内容，接着给出读写分离、高可用性方案的企业实践，以及优化方案，帮助读者将所学知识点运用到实际工

本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。

这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等数据建模环节。本书的4位作者都是在金融领域有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解。他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜。本书针对决策类、识别类、优化分析类三大主题，独创九大模板：客户价值

本书系统化介绍Redis命令及其应用场景，内容深入，图文并茂，巨细靡遗，是掌握Redis的案头必备参考书。本书主要分为三大部分，共20章。第一部分“数据结构与应用”介绍Redis最核心的九种数据结构，列举了操作这些数据结构的众多命令及其详细信息，并在其中穿插介绍了多个使用Redis命令构建应用序的示例。通过这些程序示例，读者可以进一步加深对命令的认识，并学会如何在实际中应用这些命令，从

《LabVIEW完全自学手册》帮助读者从实用角度学习LabVIEW，内容分为三篇。入门篇包括LabVIEW基本操作、基本数据类型及其相互转换、程序结构、数据运算函数、控件及其用法、数据表达与显示等；提高篇包括文件的输入输出、字符串操作、数学分析、信号处理、与其他软件的通信、时间相关函数、应用程序控制、网络编程、总线与仪器控制、数据库访问及程序发布；应用篇以两个实例详细介绍如何运用LabVIEW解决

本书分别从战略和战术层面详尽地讨论了如何实现DDD，其中包含了大量的最佳实践、设计准则和对一些问题的折中性讨论。全书共分为14章，在DDD战略部分，本书向我们讲解了领域、限界上下文、上下文映射图和架构等内容，战术部分包括实体、值对象、领域服务、领域事件、聚合和资源库等内容。一个虚构的案例研究贯穿全书，这对于实例讲解DDD实现来说非常有用。

虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。

本书是一本利用Python技术，结合人工智能、神经网络和机器学习、遗传算法等互联网技术进行相应行业模型开发的技术图书。本书第1～4章主要讲解了利用Python软件分析模型开发的入门知识，包括开发工具的使用、测试技术难点等内容；第5～7章主要讲解了利用人工智能中的神经网络技术进行技术研发，利用数据挖掘技术完善行业技术模型的数据加载与分析等内容；第8～9章主要讲解了利用大数据进行技术配置和风险

优质的菜品需要有技艺精湛的厨师来烹饪，本书就像以优质菜品做成的“大菜”。整本书没有太多啰唆的语言，直接抽丝剥茧：从基本的数据结构类型，Redis内部每个操作命令的底层代码运行逻辑和结构，一直到整个Redis持久化技术、主从技术、分布式集群技术等，都有深入源码级别的讲解，让你领略从数据结构到整个高性能服务的全部设计之美。学以致用，读者朋友通过领会与实践来提升技术，成为一个高性能网络服务开发高手，继而

本书分为四大部分，分别为准备篇、基础篇、提高篇和配套开源软件及架构篇。准备篇为没有数据库基础的读者准备的，如果读者已经具备了一定的数据库基础，可以跳过其中的一些内容。基础篇介绍了PostgreSQL数据库中的一些基础内容，读者学习完此篇可以完成基本的PostgreSQL数据库的日常操作工作。提高篇讲解了一些更深的内容，如PostgreSQL的一些技术内幕、特色功能、优化等方面的内容，读者仔细阅读此

Python虽然是一门编程语言，但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样，而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件，可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。本书将数据分析过程中涉及的每一个操作都对照讲解，让你从熟悉的Excel操作中去学习对应的Python实现，而不是直接学习Python代码，大大降低了学习门槛，消除了大家对代码的恐惧心理。这也是本书的一大特色，

本书以四大行业实践谈数据驱动如何交付业务价值，破解企业数据驱动实践中面临的困惑、幻想与失望，传递真正数据驱动价值

阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新，并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书从数据库的基础知识入手，全面系统地介绍了Oracle数据库11g的所有特性，并配以翔实的示例，严谨的论述，深入探讨了这些特性的细节内容，同时具有很强的可操作性和实用性。全书内容共37章，分为7大部分：第一部分为Oracle数据库11g基础；第二部分为Oracle数据库11g管理；第三部分为Oracle数据库11g的备份与恢复；第四部分为Oracle数据库11g集群技术与高可用性；第五部分为商业