深度学习处理结构化数据实战 传授面向表格数据和关系数据库的强大数据分析技术。源代码获取地址见书封底二维码。
与其他深度学习技术关注的领域不同,本书侧重于将深度学习技术应用于结构化数据。从数据集的清理,到模型的训练,再到模型的性能指标分析,以及终的模型部署,本书是按照深度学习项目的具体流程来编排章节的,因此各个章节相互衔接,前后呼应,构成了一个完整的体系。同时,在涉及相关的理论知识和新的工具或者技术时,作者都会进行简要的介绍,从而让读者对整个深度学习技术栈建立起全面的认知。至于代码部分,则更是尽量详尽,务求让读者完全理解并充分掌握。
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MySQL 8查询性能优化 所有DBA的案头书籍,全面的MySQL性能优化书籍,帮助读者深刻理解新的MySQL 8调优方法
性能不佳的查询将影响用户的体验,导致业务收入下降;本书将帮助你在日常工作中更好地识别、分析和改进此类查询。本书详述涉及多个步骤的处理过程,包括监控查询执行时间、识别需要优化的查询、分析当前的性能表现以及进行优化等,还介绍相关的数据源和工具,帮助你更快地提交结果,降低系统 开销。 《MySQL 8查询性能优化》描述多种可提升查询性能的策略,讲述如何使用传统的EXPLAIN命令以及新的EXPLAIN ANALYZE工具来分析查询、如何使用Visual Explain功能来获得执行计划的可视化视图、如何用直方图获得关于 桶 数据的分布信息。此外,将介绍锁以及解决锁问题的相关知识;讨论MySQL优化器的工作原理,包括新的哈希联接算法,以及在必要时改变优化器行为来缩短查询的执行时间。通过本书,你将掌握技术,能用合适工具提高用户满意度,从公司的计算资源
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Python数据科学项目实战 一本系统的实用Python案例书,通过5个案例介绍使用Python进行数据科学工作所需的知识。随书附赠源代码,获取地址见书封底二维码。
数据科学项目有很多灵活的部分,需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目,包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。 《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时,你将学习如何解决常见问题,例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。后,通过完成这些项目,你将对自己的技能充满信心。
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本书旨在为初学者提供一本入门级书籍。使得读者可按本书中的内容,从零开始,独立完成数据库的基本安装配置、SQL书写、数据库管理、备份恢复,并了解初步的性能优化的相关知识。本书摒弃了以往相关书籍以理论为主的写作理念,重在引导读者实际动手完成劋作。
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近几年来,Scala得到广泛运用,在数据科学和分析领域的应用更是如火如荼。基于Scala构建的大数据处理框架Spark获得广泛认可,在产品中得到大量应用。如果你想借助Scala和Spark的卓越能力来处理大数据,本书将是你的理想选择。 本书开篇介绍Scala语言,指导你更好地理解 面向对象 和 函数式编程 等在开发Spark应用时必须掌握的概念。此后转向Spark,介绍Spark的核心抽象概念,如RDD和数据帧。利用这些知识,你可更好地使用Spark SQL、GraphX和Spark结构化流等技术来分析结构化和非结构化数据,开发出具备可伸缩性和容错能力的流式应用。*后,本书探讨一些高级主题,如Spark监控、配置、调试、测试和部署等。 通过本书,你将学会用SparkR和PySpark API来开发Spark应用,用Zeppelin进行交互式数据分析,以及用Alluxio进行内存数据处理等。 在完成本书的学习后,你将全面深入地理
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