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100 条"深入浅出Greenplum分布式数据库:原理、架构和代码分析"搜索结果
深入浅出Greenplum分布式数据库:原理、架构和代码分析
王凤刚
深入Greenplum核心,透视分布式技术的工业级实践。
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网上炒股做赢家——同花顺实战指南(最新版)
多空分析师
图文详解同花顺炒股软件技巧,涵盖K线、趋势等理论和实用工具。
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网上炒股做赢家——大智慧实战指南(最新版)
多空分析师
《网上炒股做赢家——大智慧实战指南》以大智慧365股市分析软件为例,结合实例,图文并茂地讲述了利用软件进行网上炒股的方法和技巧。全书分为15章,共2篇。主要包括目前流行的股市分析软件介绍和对比、股市分析技术简介、K线理论、趋势理论、形态理论、价量理论、技术指标介绍等。书中还结合实例,由浅入深地介绍了大智慧365股市分析软件的各项功能和应用,其中包括大智慧快速入门、大智慧资讯功能、技术分析功能、软件
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网上炒股做赢家——通达信实战指南(最新版)
多空分析师
本书以通达信股市分析软件为例,结合实例,图文并茂地讲述了利用软件进行网上炒股的方法和技巧。全书分为15章,主要包括目前流行的股市分析软件介绍和对比、股市分析技术简介、K线理论、趋势理论、形态理论、价量理论、技术指标介绍等。书中还结合实例,由浅入深地介绍了通达信的各项功能和应用,其中包括通达信快速入门、通达信资讯功能、技术分析功能、软件实用工具、软件系统工具、多种证券分析功能等内容的详细介绍。
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看盘炒股实战从入门到精通
多空分析师
如何看懂盘面语言并赚取最大利润是股民最关心的问题。同样是坐在计算机前,查看股价的涨跌,每个人的想法都不一样,有人觉得已经涨到位了,应该抛了,而有的人觉得上涨才刚刚开始,应该继续买入。那么到底怎么操作才是正确的呢?这就看对盘面的理解了。本书正是解读盘口语言的绝佳图书,全书从K线、均线、分时图、量价、跟庄等多个角度讲解了盘面分析的技巧,同时结合数百个A股实例,反复分析买卖点,教读者抓住最好的买卖时机的
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K线炒股实战从入门到精通
多空分析师
为了帮助广大有志于从事股票交易的朋友,本书全面阐述了K线技术的理论、分析方法、实战技法、与其他工具相互配合方法,让更多想学习技术分析而不得其门而入,或由于没有入门类图书的作者而产生的苦恼得以解决。本书一共包括10章,讲解了K线的基本形态、常见分析思想、买卖点的把握、K线与成交量、K线与摆动指标、K线与移动平均线等内容。本书实用性强,图文并重,是技术分析入门级的图书,全面地讲解也为那些已经了解K线技
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微服务设计原理与架构
郑天民
本书共分为四大篇幅内容,包括:1.直面微服务篇,剖析微服务架构的基本特征、优势和劣势,并给出实施微服务架构的系统方法。2.服务建模篇,介绍服务建模的思路和方法,并从服务拆分和集成角度对服务模型进行重点展开。3.服务实现篇,介绍微服务架构涉及的基础组件、关键要素以及目前主流的技术实现体系。4.服务转型篇,包括对遗留系统进行微服务架构的改造方法以及对研发过程转型的讨论。
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分布式架构原理与实践
崔皓
本书从软件结构的发展历史入手,描述了分布式架构的特性和存在的问题,并围绕这些问题展开了分析和实践。
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机器视觉与机器学习:算法原理、框架应用与代码实现
宋丽梅 朱新军 编著
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论,包括机器视觉的相关概念,机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难,以及马尔视觉理论;第2章为数字图像处理;第3章为相机成像;第4章为相机标定;第5章为ShapefromX;第6章为双目立体视觉;第7章为结构光三维视觉;第8章为深度相机,介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关
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企业互联网架构原理与实践
富亚军 编著
本书主要讲解互联网架构的设计初衷、原理和模式。全书介绍了互联网架构的演变过程与分层、分割、分片、缓存、并行、异步、隔离、容错、安全、治理等设计模式的应用场景和作用,还介绍了前端应用层、接入层、服务层、服务治理、分布式锁、分布式ID、分布式事务、分布式消息队列、分布式缓存、数据持久化以及DevOps等技术的组成结构、运行原理和应用方案。本书使用的是Java语言相关的技术生态,适合希望掌握互联网架构的
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SDN原理解析:转控分离的SDN架构
著
SDN是对现有传统分布式控制网络架构的一次重构。通过SDN把网络软件化,可以提升网络可编程能力,并大大简化现有通信网络并提高网络业务创新速度。本书重点介绍了SDN的定义、价值和SDN架构的基本原理;同时,还介绍了SDN中最重要的系统——SDN控制器实现架构和原理;随后,介绍了SDN面临的各种挑战和可能的应对措施;最后,介绍了如何从现有网络架构演进到SDN架构。
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海洋通信网络协议、算法和架构
林彬
随着人类海洋活动的不断增加,如何提供高性能、高性价比、可靠安全的海洋通信网络服务已成为一个亟待解决的问题。海洋是一个巨大的咸水体,其空间由岸基、水面、天空和水下组成,网络部署环境、气候条件和用户分布等与陆地空间存在较大差异,这导致陆基通信网络技术无法直接应用到海洋环境中。卫星通信是目前唯一能提供海洋几乎全覆盖的通信网络技术,但是由于其制造和维护成本高、部署风险大,卫星服务的性价比阻碍其被广泛应用,
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深入理解TensorFlow:架构设计与实现原理
彭靖田 林健 白小龙
本书以TensorFlow1.2为基础,从基本概念、内部实现和实践等方面深入剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念,接着重点介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现,紧接着还将TensorFlow与深度学习相结合,从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、GAN和RNN等经典模型,然后深入剖析了TensorFl
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代码整洁之道
罗伯特·C.
“阅读这本书有两种原因:第一,你是个程序员;第二,你想成为更好的程序员。很好,IT行业需要更好的程序员!”——罗伯特·C.马丁(RobertC.Martin)尽管糟糕的代码也能运行,但如果代码不整洁,会使整个开发团队泥足深陷,写得不好的代码每年都要耗费难以计数的时间和资源。但是,这种情况并非无法避免。著名软件专家罗伯特·C.马丁(RobertC.Martin)在本书中为你呈现了革命性的视野。他携同ObjectMentor公司的同事,从他们有关整洁代码的佳敏捷实践中提炼出软件技艺的价值观,以飨读者,让你成为更优秀的程序员——只要你着手研读本书。阅读本书需要你做些什么呢?你将阅读代码——大量代码。本书会促使你思考何谓正确的代码,何谓错误的代码。更重要的是,本书将促使你重新评估自己的专业价值观,以及对自己技艺的承诺。书中的具体内容包括:·好代码和糟糕的代码之间的区别;·如何编写好代码,如何将糟糕的代码转化为好代码;·如何创建好名称、好函数、好对象和好类;·如何格式化代码以实现其可读性的大化;·如何在不妨碍代码逻辑的前提下充分实现错误处理;·如何进行单元测试和测试驱动开发。
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好代码,坏代码
[英] 汤姆·朗
本书分享的实用技巧可以帮助你编写可靠且易于团队成员理解和适应不断变化需求的代码。
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2016年版注册消防工程师资格考试考点解读 消防安全案例分析
《消防安全案例分析》编委会
本书包括建筑防火,消防设施防火、安装、监测与维护管理,其他建筑、场所防火,消防安全评估,消防安全管理五篇及冲刺试卷,介绍了生产和储存物品的火灾危险性分类、建筑分类与耐火等级、消防给水、水喷雾灭火系统、石油化工防火、火灾风险评估等内容,最后收录了两套冲刺试卷,并附有参考答案。
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NB-IoT原理和优化
陈铭
本书以NB-IoT网络的原理和目前的应用为出发点,通过大量的实例介绍NB-IoT网络的基本原理、网络结构以及基站安装、网络维护、网络优化各项工作的要点与细节,最后重点阐述NB-IoT在5G时代的发展,展望后续5G时代NB-IoT的发展和应用。
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中国居民收入分配年度报告(2016)
国家发展和改革委员会就业和收入分配司 北京师范大学中国收入分配研究院 编
本书由国家统计局、人力资源和社会保障部、民政部、财政部和国家税务总局、国务院扶贫办、中国社科院等相关部门人员共同编撰而成,涵盖了从全国居民收入状况到城乡、所有制、行业、地区等分组资料,还有与之相关的财税政策、社会保险、社会救助、扶贫等数据信息,反映了当前我国居民收入分配状况的全貌,包括了部分新的学术动态和专家观点,提供了收入分配研究的新视角。
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大数据和大分析
段云峰
本书首先参阐述大数据出现的背景,解释数据资产、数据驱动等基本概念,剖析数据分析的重要性,介绍了大分析的内容和范围、关键点等;其次,阐述了大数据建设的基本内容和有关应用领域等,涉及收集、存储、标准、技术选择等内容,重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容;结尾,给出了大数据建设配套的人才、管理结构等方面的内容和经验,分享如何引入互联网思维,开辟新视野的理念。
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分布式缓存——原理、架构及Go语言实现
胡世杰
随着互联网的飞速发展,各行各业对互联网服务的要求也越来越高,互联网系统很多常见的存储类场景都面临着容量和稳定性风险。此时,本地缓存已无法满足需要,分布式缓存由于其高性能、高可用性等优点迅速被广大互联网公司接受并使用。。本书共分3个部分,每个部分都有3章。第1部分为基本功能的实现,主要介绍基于HTTP的inmemory缓存服务、HTTP/REST协议、TCP等。第2部分介绍性能相关的内容,我们将集中
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深入浅出GAN生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实践
廖茂文 潘志宏
本书从Python基本语法入手,逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识,并利用介绍的内容编写一个深度学习框架TensorPy。然后描述GAN涉及的思想、模型与数学原理,接着便通过TensorFlow实现传统的GAN,并讨论为何一定需要生成器或判别器。接下来,介绍GAN各种常见的变体,包括卷积生成对抗网络、条件生成对抗网络、循环一致性、改进生成对抗网络、渐近增强式生成对抗网络等内容。
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