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《数据结构教程习题解析与算法上机实现》分为两篇。篇为习题解析，共9章，分别为《数据结构教程》中各章的习题解析。第二篇为算法上机实现，对《数据结构教程》中出现的算法和部分习题算法给出了近80个上机实现程序并涵盖了数据结构的所有内容，这对深入掌握和灵活运用数据结构知识，拓展编程的思维和方法以及提高实际动手能力都有很大的帮助。本书由胡元义主编。
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深入学习MongoDB：图灵程序设计丛书：深入学习MongoDB[美]霍多罗夫（Kristina Chodorow） 著 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《图灵程序设计丛书：深入学习MongoDB》分两部分，分别对应OReilly公司出版的ScalingMongoDB和50 Tips and Tricks for MongoDB Developers两本书的内容。第一部分全面讲解了有关建立和使用集群的内容，不仅从应用开发人员的角度讲解了MongoDB的使用，而且从运维方面介绍了集群的管理。其中内容包括通过分片设置MongoDB集群，分片的工作原理，查询和更新数据，操作、监控和备份集群，错误处理。第二部分依次从应用设计、实现、优化、数据安全和管理方面介绍了使用MongoDB构建应用的技巧，内容包括范式化与反范式化的利弊权衡，复制组的故障恢复等。《图灵程序设计丛书：深入学习MongoDB》适合所有MongoDB用户阅读参考。
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基于大数据的数字乡村智慧能力提升研究 9787030831576
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基于大数据的智慧电网技术沈力 编清华大学出版社9787302513643 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
随着我国智能电网建设的全面铺开，电力行业面临着重塑的机遇和挑战。大数据在社会经济、政治、文化、生活等各方面产生了深远的影响，将给各行各业的发展模式和决策带来未有的革新与挑战。 《基于大数据的智慧电网技术》围绕大数据，向读者阐述电力大数据的发展过程，使读者能够清晰感受到大数据对电力企业的影响；结合国内外智慧能源的发展现状，拓展读者对电网大数据应用的认知；以大数据在电力企业各专业的应用为引，突出电力企业大数据应用价值，为读者勾画出电力大数据的发展蓝图。 《基于大数据的智慧电网技术》主要面向电力系统广大人员，也可作为政府部门、科研机构、能源行业相关协会组织、电力用户、电力供应商和相关专业工程技术人员、高等院校师生的参考用书。
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大规模分布式内容检索技术陈汉华、金海 著科学出版社9787030314178 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
大规模分布式内容检索是近年来分布式系统方向的一个热点研究领域。陈汉华，金海的这本《大规模分布式内容检索技术》全面地阐述了各种体系结构的分布式大规模内容检索系统的关键技术和核心理论，并对各项技术和理论的来龙去脉进行了详细深入的分析。 《大规模分布式内容检索技术》通过丰富的文献资料和研究成果，从研究者的视角对大规模分布式内容检索技术进行了深入剖析，是分布式处理系统领域的学术专著。 《大规模分布式内容检索技术》可供高等院校计算机科学与技术相关专业的高年级本科生、研究生、教师、研究人员及工程技术人员阅读参考，也可作为相关专业的研究生教材。
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计算机操作员国家题库技能实训指导手册人力资源和社会保障部职业技能鉴定中心 编科学出版社9787030297921 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《计算机操作员（高级）国家题库技能实训指导手册》依据国家职业标准，以八个实际的工作任务架构全书的内容结构。全书通过案例化教学、完成实际工作任务的训练，强化学习者技能操作能力，凸显技能教学的实训内涵；书中的仿真试题与国家题库真题在题型、难度和结构上保持一致。整套产品采用书、盘、网立体化教学产品包的形式，实现了多种媒介组合的教学环境；利用网络扩大教学内容的外延，为教、学者提供资源与信息交互平台。本书适用于参加计算机操作员职业资格考试的人员，也适用于高校、大专、中专和职业学校的学生、从事办公室工作的各类文员、计算机的初学者以及具备一定基础知识的中、高级水平的读者。
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数据科学导论：探索数据的奥秘黄晓林、刘斌、刘钦、陈颖、葛云 著清华大学出版社9787302561699 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书通过完整、规范的数据科学项目的流程来组织全书体系结构，涵盖数据科学项目的全过程，包括问题提出与目标制定、凝练前提假设和设计数据方案、探索性数据分析、建模与分析、性能评价、结果诠释与展示。佐以丰富的案例分析和模拟项目训练，启发学生主动思考，培养学生在实践中树立严谨的科学思维方式及数据科学流程。 本书除了可作为本科生数据科学基础课、理工通识课教材外，还面向所有对数据科学有浓厚兴趣的人群，以及各行各业中有大体量数据分析需求的人群。
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R统计高级编程和数据模型 分析、机器学习和可视化[美]约书亚·F.威利（Joshua F. Wiley） 著；吴文国 胡 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
● 如何使用R语言进行高级数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 ● 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和高级回归，并了解回归样条和可加模型 ● 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 ● 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题 ● 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法(Bootstrapping)分析不确定性 ● 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异
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