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本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。 全书共分为8章:第1章为行业发展介绍,第2章为Vue 2.x的开发基础,第3章为Vue 2.x的组件开发,第4章为Vue CLI开发完全指南,第5章为Vue CLI项目实战,第6章为Vite Vue 3完全开发指南,第7章为Vue 3.x项目实战,第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括:Web前端发展史、Vue的诞生、Vue
图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表,在国内图数据库属于新兴产物,其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注,而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能。本书基于Neo4j4.4版本编写,共分10章,涵盖基本概念、基础入门、查询语言、程序开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等
本书内容包括:读本概览;深入研究之前;项目/程序规划;需求定义;数据架构;维度建模基础;维度建模任务和职责;事实表核心概念;维度表核心概念;更多的维度模式和注意事项;后台ETL和数据质量;技术架构注意事项;前台商业智能应用程序;维护和发展的注意事项等...
面对日渐复杂的大数据,科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作,因此需要熟悉和掌握多种统计工具,各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状,基于实际医疗案例,介绍数学基础知识和统计学基础知识,SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生,以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者
本书介绍Spark应用开发的面向对象和函数式编程概念,讨论RDD和DataFrame基本抽象,讲述如何使用SparkSQL、GraphX和Spark来开发可扩展的、容错的流式应用程序,很后介绍监控、配置、调试、测试和开发等不错主题。通过本书的学习,你将能使用SparkR和PySpark API开发Spark应用程序,使用Zeppelin进行交互式数据分析,使用Alluxio进行内存数据处理,将透彻理解Spark,并能对海量数据执行全栈
本书是被世界众多高校广泛采用的讲述数据库系统的经典教材。本书全面阐述了数据库系统在设计、使用、实现和应 用中所需的基本概念,既有对理论与设计的清晰阐述,同时又涵盖了大量模型和实际系统,紧跟现代数据库技术的很 新发展,注重对数据库系统基本原理的介绍,着重强调数据库系统中的数学模型、设计问题、关系代数和关系演算。 本书提供了大量实验和习题,为学生进行数据库的基础设计和实现提供了实践机会...
《数据挖掘与预测分析(第2版)》提供了从数据准备到探索性数据分析、数据建模及模型评估等整个数据分析过程的内容。《数据挖掘与预测分析(第2版)》不仅提供了理解软件底层算法的“白盒”方法,而且提供了能够使读者利用现实世界数据集开展数据挖掘与预测分析的应用方法。 《数据挖掘与预测分析(第2版)》的新内容: 添加了500多页的新内容,包括20个新章节,例如,数据建模准备、成本.效益分析、缺失数据填补、聚类优劣度量以及细分模型等。 针
主要内容 ● 监控性能,找出效果不佳的查询 ● 选取要优化的查询,**限度地提高收益 ● 使用EXPLAIN ANALYZE和Visual Explain等工具来分析查询 ● 借助多种策略改进慢查询 ● 正确使用索引和直方图,创建快速的执行计划 ● 了解并分析锁,从而解决争用问题,提升系统吞吐...
本书基于 Spark 2.4.X版本,以 Spark商业案例实战和 Spark在生产环境下几乎所有类型的性能调优为核心,以 Spark内核解密为基石,对企业生产环境下的 Spark商业案例与性能调优抽丝剥茧地进行剖析。全书共分 4篇,内核解密篇基于 Spark源码,从一个实战案例入手,循序渐进地全面解析 Spark 2.4.X版本的新特性及 Spark内核源码;商业案例篇选取 Spark开发中拥有代表性的经典学习案例,在案例中综合介绍
复杂性是大数据区别于小数据的本质特性,也是当前大数据质量控制与数据治理面临的核心挑战。本书围绕大数据的复杂性开展研究,旨在探索当前数据资源建设与利用过程中面临的挑战和技术难题,促进数据价值的充分释放。 全书分为6部分,共24章。第1部分概述(第1、2章),综述所研究数据控制技术的基本概念和任务定位,以及国内外的研究进展; 第2部分实体分辨技术(第3~13章),研究了高维数据实体分辨、名称分辨、XML数据实体分辨和跨模态数据实体分辨等;
该专著的研究内容涉及到两方面:一是大数据经济形势监测理论与方法研究;二是经济大数据统计分析理论、方法重构研究。 前者主要研究内容包括:经济大数据数据源与指标采集;大数据经济形势监测;大数据经济形势预测;大数据经济形势预警和大数据政策模拟这五个部分;后者主要研究内容包括:致力于解决大数据时代下经济统计学基本理论框架的重新构建以及这些理论与其他学科交叉应用研究等一系列的重大理论与应用问题,这些国际前沿研究主要内容包括:经济大数据统计学基本
《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案,主要包括数据分析导论、使用Pandas DataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seaborn和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步
基于*的Spark2.2.X版本,分为内核解密篇,商业案例篇,性能调优篇,共31章,学习过程中有任何疑问,可加入QQ群,有专业人员答疑解惑。...
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
宋瑞祥 著
缪哲 著
老王子
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