TensorFlow机器学习项目实战(阿根廷)鲁道夫·保林|译者:姚鹏鹏人民邮电（尚居苑好书）
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数据库程序员面试笔试真题与解析 9787111617860 机械工业出版社 【新华书店正版书籍】 新华书店 全新正版书籍 正规发票
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MySQL数据库技术与应用 贺桂英 广东高等教育出版社 正版微瑕,自有库房,消毒发货,品质保障.套装单售,优惠多多,可开发票,放心选购
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Spark大数据处理技术夏俊鸾、黄洁、程浩 著电子工业出版社9787121250811 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Spark大数据处理技术》是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和SparkSQL、流式处理引擎SparkStreaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读，并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍，旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。 《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读，同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学
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《大数据技术与应用：金融大数据》阐述了大数据技术在国内外金融领域的发展和应用现状，从大数据视角加以思考和探索，为金融创新、金融大数据研究和应用提供有益支持。 《大数据技术与应用：金融大数据》共15章。第1、2章介绍金融大数据的应用现状、资源和技术等。第3至14章是《大数据技术与应用：金融大数据》重点，分别介绍了大数据技术在证券期货、银行、保险和互联网金融中的应用。第3至5章为证券期货应用，典型应用包括自动化交易策略设计、金融期货风险监管、证券期货舆情分析等。第6至8章为银行业应用，典型应用包括银行客户关系管理、银行风险管理、小微企业信贷等。第9至11章为保险业应用，典型应用包括保险精准营销、医疗保险业务优化、保险欺诈识别等。第12至14章为互联网金融应用，典型应用包括第三方支付、网络融资、网
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三维激光点云技术及其应用邓创机械工业出版社9787111793199
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可视化数据[美]弗莱（Fry B.） 著；张羽 译电子工业出版社9787121082795 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《可视化数据》是一本关于计算信息设计的书籍。从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，《可视化数据》都给出了非常详尽的介绍。《可视化数据》使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。对于熟悉使用Java的程序员来说，《可视化数据》后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。 《可视化数据》是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人们的数量增长的非常迅速。更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。通过让更大范围的人们都接触到可视化思想，我们在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的事情。
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动态数据挖掘倪志伟 著科学出版社9787030283474 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《动态数据挖掘》是关于动态数据挖掘相关技术及其应用的著作，涉及数据流挖掘、分形数据挖掘、联机分析挖掘、经验模态分解和联系发现技术等。《动态数据挖掘》内容新颖，融入了近年来在学术界和工程界普遍关注的诸多热门课题，是作者及其课题组几年来完成科研项目的成果结晶。 动态数据挖掘是针对动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运行的同时进行动态数据挖掘得到相关知识显得日益重要。 《动态数据挖掘》可作为管理科学与工程、计算机应用技术等学科高年级的本科生和研究生用书，也可供相关研究人员参考。
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大数据分析：理论，方法及应用 9787111703471 北京枫林苑图书专营店 温馨提示：划线价为图书市场价，不是定价！商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
适读人群 ：数据科学和大数据相关专业学生及相关领域从业者 本书对迅速兴起的数据科学跨学科领域提供必要的介绍，重点介绍构建用于收集、分析和解释数据的系统所需的关键技能，以及成为数据科学家的基本原则。“正确地做简单的事情”，帮助读者发展数学直觉，用少的数学推导说明关键概念。本书使用计算机科学家自然的方法突出统计推理的核心价值，不依赖任何特定的编程语言或数据分析工具套件，而是侧重于对重要设计原则的深入讨论。 本书特色： 包含“实战故事”，为数据科学如何应用于现实世界提供参考。 强调“错误的开始”，揭示某些方法失败的微妙原因。 提供“课后拓展”，强调每一章中需要特别注意的一些概念。 包括“练习”，为读者自学提供广泛的习题和项目。 “Kaggle挑战”让读者挑战现实世界
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《颠覆大数据分析:基于Storm、Spark等Hadoop替代技术的实时应用》中，VijayAgneeswaran博士介绍了这些技术，以及它们的应用案例，并从架构到代码的不同层面对应用它们做了演示。
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