Mastering Machine Learning with R（Second Edition）

随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务（LocationBasedServices，LBS）等技术的发展，轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下，轨迹数据分析的关注度得到持续攀升，它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式，从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与

随着数字化的发展，数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新

本书全方位讲解分布式数据库的知识点，由易到难、由浅入深地带领读者在分布式数据领域不断深入。第1章主要介绍分布式数据库的起源与发展，并就分布式数据库的结构模式、作用及特点进行详细讲解。第2章主要对分布式技术、分布式服务架构、云数据库与容器化技术、大数据平台、分布式存储与数据库以及区块链技术进行详细介绍。第3章主要从分布式的基础理论、分布式事务分类以及分布式数据库分类、SequoiaDB数据库展开介绍

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了电商行业Flink实时数据仓库的搭建过程。在整个项目的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并穿插了大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、电商业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。最核心的内容是代码中对Flink的灵活应用，为读者展示了Flink处理数据的多种可能

大数据技术作为处理海量数据的关键工具，在数据分析、数据计算、资源管理等领域得到广泛应用。本书从初学者的角度出发，全面系统地介绍了Python大数据分析、数据存储、离线计算与实时计算等基本概念与方法，并以大量案例帮助读者理解大数据技术的方方面面。此外，本书还介绍了Kafka、图数据处理、OLAP数据分析、分布式资源管理和大数据处理架构等知识，以帮助读者快速熟悉大数据技术，并应用大数据技术解决现实生活

本书共3篇：第1篇主要介绍分布式数据库基础理论，包括经典的CAP理论、一致性算法相关的理论、并发控制相关的理论等；第2篇具体介绍Greenplum数据库，从分布式事务、分布式计算和分布式存储3个方面，深入代码层级，讲述分布式理论在工业上的实现；第3篇是总结和展望，介绍云原生数据库和新技术带给Greenplum和数据库管理系统的机遇和挑战。本书打破以理论介绍和架构介绍为主的思路，深入分析工业化的实现

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。本书以TableauDesktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的“业务—数据—分析”层次

本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，回顾了近20年来主流的CPU、GPU芯片架构的特点，介