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《量化投资:交易模型发与数据挖掘》是一本适应当前投资市场的量化投资门书。本书不仅仅是详细说明了什么是量化投资,更是从原理、技术和实操角度教会读者如何来使用、操控这门技术,让读者知道量化,更能用好量化来为自己的投资增加机会。

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从统计学观出发,以数理统计为基础,全面系统地介绍了机器学习的主要方法。 根据全新设计的学习路线图编写,注重夯实理论基础,更便于深化对知识的理解,建立系统性的全局观。 对机器学习所涉及的数学基础行了完整的解释和必要的铺垫,更便于读者对深化相关知识的理解。

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MySQL主从原理是高可用架构的基石。 本书彻底地分析了MySQL主从原理。 本书是作者多年来研究MySQL原理和实践的成果。 MySQL从业人员应人手一本备在身边,以防不时之需。

Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代,催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展,越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集,使用标准格式来行数据的存储和通信也显得越来越重要,而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集行存档和共享的细节、实践以及陷阱,体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习,你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据,以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容:设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加元数

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网上关于MySQL的资料比比皆是,但大部分都是针对单一具体问题的解答,例如如何配置MySQL双主复制等,全面系统讲述MySQL高可用这方面的资料并不多见。而且,这些资料大多只给出简单的实现方法,缺少相应的理论背景知识和分析验证过程。这是我写这本书的第二个原因,希望能填补缺口,让读者不但知其然,也知其所以然。 从2000年至今的20年里,我一直从事各种数据库相关的应用发和管理工作,尤其是近年来一直跟MySQL数据库交道。从*简单的单实例,到各种复制,再到集群以及与中间件的配合,在其使用上积累了一些经验和心得。这是我写这本书的第三个原因,希望将它们加以归纳和总结,汇集成书与读者分享。

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本书以数据库零基础的读者为对象,循序渐地讲解Oracle的各项管理技术及实战技能,用实例引导读者深学习。本书适合任何想学习Oracle数据库的人员,无论你是否从事计算机相关行业,是否触过Oracle,通过学习本书均可快速掌握Oracle的管理方法和技巧。本书配套下载包中,每一章内容都录制了相应的多媒体视频,极大地方便了读者快速、高效地学习和理解Oracle 12c数据库。

MongoDB数据库技术的掌握:包括基本的文档模型概念和数据操作,以及集群高可用、数据分片方面的知识。 ? MongoDB整合微服务的技能:需要对微服务周边的技术框架有一定的掌握。本书以当前*流行的 Java 微服务技术栈为背景,介绍了从MongoDB Java Driver、Spring Data Mongo(ODM层)到上层应用整合的各种实战范例。 ? MongoDB高阶技巧的掌握:包括MongoDB系统性能调优及MongoDB 架构高可用、安全性、高效运维管理方面的一些知识和经验。

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SAP 高性能分析应用软件(SAP High-Performance Analytic Appliance,SAP HANA)自2011年作为成熟的产品和解决方案向全球推广以来,引起了数据库领域非常强的一次震动。

1.从实践角度介绍如何将网站可靠性工程的实践应用于数据库架构和运维,为想成为数据库可靠性工程师的专业人士提供一个指导框架,发人员、系统管理员和初中级数据库管理员等都能从中受益。 2.首先介绍数据库可靠性工程师需要掌握的核心运维概念,然后介绍各种数据库持久性选项,包括如何利用关键技术提供有弹性、可扩展、高性能的数据存储和检索。有了数据库可靠性工程的坚实基础,读者便能深研究任何现代数据库的架构和运维。 -服务等级要求和风险管理 -构建并演具有运维可见性的架构 -基础设施工程和基础设施管理 -如何推动发布管理流程 -数据存储、索引和复制 -明确数据存储的特性和用例 -数据存储架构组件和数据驱动的架构


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《深浅出数据科学》的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。从本书你将学习到: 理解数据科学的五个核心步骤 聪明地使用你的数据,仔细地处理它 填平数学和计算机编程之间的鸿沟 学会概率论、微积分,以及使用统计模型处理数

对于金融科技的从业者,这是一个全新的时代。从B/S到SOA再到中台架构,标志着IT建设到了深水区,一方面IT系统不再是简单的信息保存,而是业务数据化,利用数据驱动业务;另一方面IT系统不再是简单的从业务需求转化为系统实现,而是需要通过可复用能力支撑甚至引导业务需求。本书通过七个部分,论述了金融企业中台的背景、目标、原则与分工、业务中台/数据中台/技术中台的实施方法、成熟度评估原则,这也是作者从SOA架构到中台架构、从平台化到中台化里程碑的总结。

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这本书不要求读者的编程基础和数学知识,以尽量通俗易懂的语言来解释晦涩的数据挖掘算法原理,本书所保留的数学公式都是*基本的、不得不保留的公式,这将本书的阅读门槛降到了**。学习本书,读者将掌握*实用的数据挖掘算法,并能够立刻应用它们。



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信息和网络技术的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热,数据爆炸式的增长给人类社会带来了前所未有的机遇与挑战。一方面,基于大数据的处理、分析和共享等技术可以提高企业经济和社会效益。另一方面,隐私已经成为大数据应用领域亟待解决的重要问题。在大数据时代,如何做到获取和利用数据与个人隐私安全的平衡,已然成为当下亟需解决的一个时代命题。


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全面系统地介绍了达梦数据库体系结构、数据库日常维护操作和数据库基本参数设置,是学习达梦数据库的基础教材和参考用书。


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在本书第1版的基础上,按照离线大数据和流式大数据两个场景行划分 在代码实现上以Python为主,紧贴主流编程语言 代码的可用性增强

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