数据模型作为仓库和集市的核心组成部分，它的价值不言而喻。而统一星型模型是一种构建分析型应用的*敏捷和灵活的设计方式，与传统的维度模型相比，它具有诸多优势。这本书是数据仓库之父BIllInmon强力推荐的，书中可看到统一星型模型作为单一星型模型的强大功能。Inmon和Francesco Pupplin在书中阐述了为什么统一星型模型是当前商业智能设计的方法，介绍了它的发展历程、背景、设计方法以及如何解决业务问题。统一星型模型是实现业务价值的关键，从数据丢失、Chasm陷阱、多事实查询、循环、非一致粒度等方面都展示了它的优势。所以对于企业来说，不论是现在的业务还是将来的业务，统一模型都可以作为基础业务模型，为企业业务的数字化转型保驾护航。

本书是《漫画算法：小灰的算法之旅》的续作，通过主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了多个数据结构、算法及复杂多变的算法面试题目。 第1章介绍了几种典型的排序算法，包括选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、基数排序。 第2章介绍了"树”结构的高级应用，包括二叉查找树、AVL树、红黑树、B树和B 树。 第3章介绍了"图”结构的概念，以及深度优先遍历、广度遍历、单源Z短路径、多源Z短路径算法。 第4章介绍了"查找”相关的算法和数据结构，包括二分查找算法、RK算法，KMP算法，以及"跳表”这种用于高效查找的数据结构。 第5章介绍了多种职场上流行的算法面试题目及详细的解题思路。例如螺旋遍历二维数组、寻找数组中第k大元素、求股票交易的Z大收益等等。

《用Python编程和实践 ！数学教科书》通过Python ，深入浅出，详细介绍了机 器学习和深度学习中的 数学基础知识，主要内容包 括Anaconda环境的安装、 Jupyter Notebook的使用方 法、Python编程基础、 Numpy和matplotlib的应用 、数学基础、线性代数、微 分、概率·统计相关知识、 利用机器学习实践数学模型 等。本书为双色印刷，内容 讲解浅显易懂，特别适合那 些想从事AI开发但数学基础 薄弱的读者学习。

云原生时代，应用变得越来越强大，与此同时，它的复杂度也在呈指数级上升。希望实现基础设施和流程现代化，甚至组织文化现代化的企业的终目标是仔细选择适合其具体情况的云技术。在现代化的企业应用中，集群部署、隔离环境、灰度发布、服务网格及动态扩容/缩容缺一不可，而Docker 技术则是其中间的必要桥梁。本书将围绕Docker 技术展开介绍，通过“七步法”为读者构建完善的学习体系。开篇先通过“盖房子”的故事展开，让读者迅速了解Docker 是什么、能做什么。然后补充一些与Docker 技术相关的基础知识，包含Linux、Shell、Nginx 及网络调试基础，为读者的后续学习扫除障碍。后通过示例帮助读者进行Docker 容器化体验。“授人以鱼，不如授人以渔”。本书通过剖析Docker 的核心原理、持续集成与发布及企业级应用案例，一步步为读者打造“通向企业级应用”的阶梯。 本书内容详尽，由浅入深，案例丰富。

本书的内容主要包括三部分。部分概述了量子计算和量子电路的基础知识。第二部分重点介绍了量子硬件和量子计算算法的基本原理，并提供了多种量子计算方法的实用代码。第三部分详细介绍了掌握量子计算所需的数学工具，特别是把线性代数的核心概念和量子计算联系起来。此外，本书还介绍了的变分和优化方法，讨论了随机电路采样等前沿应用。阅读本书，读者不仅能对量子计算的历史和发展脉络有清晰的认识，掌握量子计算的关键知识点，通过随书代码还能亲自体验量子编程，将量子计算的理论知识和动手实践相结合。本书配套提供代码和习题，既可用于高校的教学，又可用于产业界的技术培训。

本书是布鲁斯·埃克尔时隔 15 年，继 Thinking in Java 之后又一力作，基于 Java 的 3 个长期支持版（Java 8、11、17），讲解 Java 核心语法，并对 Java 的核心变化进行详述。全书内容通俗易懂，配合示例讲解逐步深入，并结合实际开发需要，从语言底层设计出发，有效帮读者规避一些常见的开发陷阱。主体部分共 22 章，内容包含对象、操作符、控制流、初始化和清理、复用、多态、接口、内部类、集合、函数式编程、流、异常、代码校验、文件、字符串、泛型等。本书适合各个层次的 Java 开发者阅读，同时也可作为面向对象程序设计语言以及 Java 语言的参考教材。

内容简介这是一本从平台架构、关键技术、应用实践3个维度全面讲解工业物联网如何在生产实践中落地的著作。它是顺丰物联网平台负责人10余年经验的总结，得到了行业里近10位专家的一致推荐。它将帮助企业解决工业物联网推进过程中遇到的OT与IT融合困难、组织协作成本高昂、全局性技术栈选型难把握、项目规模化落地困难风险易低估、数字化转型难聚焦等系列问题。全书的具体内容分为如下几个方面：（1）全面认识工业物联网主要内容包括工业物联网的内涵、本质、产业现状、面临的挑战，以及它与智能制造、工业4.0、数字化转型之间的关系，它将帮助读者建立对工业物联网的宏观认识。（2）工业物联网平台架构重点介绍了工业物联网体系架构的发展过程和构建方法，从感知层、边缘计算、网络连接、平台再到应用，探讨了工业物联网体系搭建过程中的效率和投入问题，同时还能帮助读者建立架构思想和框架意识。（3）工业物联网关键技术详细讲解了工业物联网体系架构中涉及的各项关键技术，包括工业物联网感知、网络连接、边缘计算、云计算、工业物联网平台等。除了从技术角度详细阐述各知识点外，还注重说明技术应用背后的发展脉络、合理性与局限性，以及它所能解决的问题和带来的价值。（4）工业物联网案例分析通过工厂车间数字化、轨道交通装备远程监控和故障诊断、医药冷链、电梯物联网、声源定位等一些具有代表性的案例，帮助读者理解和掌握如何将工业物联网项目成功落地，同时深刻体会实施过程中所遇到的挑战。

本书主要介绍了Django编程开发与运维过程中涉及的方法、技巧和实战经验，共分5篇。“第1篇 基础”介绍用Django开发Web应用的基础知识；“第2篇 后台项目实战”通过开发一个商城系统的后台来融合前面章的知识点；“第3篇 进阶”通过Django Rest Framework框架来设计和实现RESTful风格的接口，以及分层的自动化测试和基于Redis的缓存技术；“第4篇 前台项目实战”使用前后端分离的方式开发商城系统前台，涉及Vue.js、Axios、Vue Router、Vuex、RESTful接口等技术。“第5篇 部署运维”涉及Django的传统部署，Django的Docker部署，持续集成，持续交付和持续部署，运维监控。本书通过完整的商城系统实例，融合了Django开发中涉及的知识点；通过大量实例手把手带领读者从需求、开发、集成、代码安全检测、测试、部署上线等环节践行“软件开发运维一体化”的理念。

《C语言从入门到精通（第5版）》从初学者的角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用C语言进行程序开发需要掌握的各方面知识。全书分为4篇，共18章，内容包括C语言概述、算法、数据类型、运算符与表达式、常用的数据输入/输出函数、选择结构程序设计、循环控制、数组、函数、指针、结构体和共用体、位运算、预处理、文件、存储管理、网络套接字编程、单词背记闯关游戏和防空大战游戏。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可以轻松领会C语言程序开发的精髓，快速提高开发技能。

本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。