2月書訊 | 193張圖表+388段程式碼,原版長銷13年的日系書終於來了
第二次世界大戰後,美軍為了有效管理大量的資料,便把所有的資訊都集中在一個基地裡,這個集中了所有資訊的基地就稱為 database。“資料庫”一詞便由此誕生。
MySQL 是世界上最受歡迎的開源資料庫軟體,是由米卡埃爾 • 維德紐斯在 1995 年開發的 RDBMS。起初,它是由瑞典的 MySQL AB 公司進行支援和開發的,而維德紐斯正是這家公司、前身公司的創始人。
但在 2008 年 2 月,MySQL AB 公司被 Sun 公司收購。而擁有被認為是世界第一的商用資料庫 Oracle 的 Oracle 公司又於 2010 年 1 月收購了 Sun 公司。也就是說,作為開源資料庫世界第一的 MySQL 和作為商用資料庫世界第一的 Oracle,現在都由同一家公司管理。
維德紐斯原供職於 Sun 公司,但是他在 Oracle 公司收購 Sun 公司前從 Sun 公司離職,並於 2010 年建立了 MariaDB 公司,開始開發和 MySQL 具有相容性的 MariaDB 資料庫。MySQL 源於維德紐斯大女兒的名字“My”,而 MariaDB 則源於維德紐斯二女兒的名字“Maria”。
資料庫,特別是關係型資料庫一直沿用到今天,被很多大廠使用著。即使有很多新型資料庫出來,也沒有辦法取代傳統的關係型資料庫。時常有小夥伴問:“如何能快速有效地掌握 MySQL?” 看視訊也許會解決這個問題,但是要想真正掌握,你可能需要一個帶你入門的“老師”。
繼《SQL基礎教程》《SQL進階教程》之後,這本日系《MySQL基礎教程》也出版了。作為日本公認的 MySQL 經典入門書,它已在日本長銷 13 年。日系書以其圖文並茂、語言簡潔易懂為特點,為初學者們降低了入門難度,一直受到眾多讀者的喜愛和期待。本月 5 本新書即將上市,就用這本日系圖書開啟,讓學習變得簡單。
1. 《MySQL基礎教程》
作者:[日]西澤夢路
譯者:盧克貴
- 日本MySQL入門經典之作
- 原版3次修訂,長銷13年!
- 193張圖表+388段程式碼,讓菜鳥完美進階
原版長銷 13 年,好評如潮,本書是第 3 次改版。介紹了 MySQL 的操作方法以及通過使用 PHP 和 MySQL 建立 Web 應用程式的基礎知識。作者從資料庫是什麼開始講起,由淺入深,通過豐富的圖示和大量的示例程式,讓讀者循序漸進地掌握 MySQL,最終帶領讀者使用 MySQL 和 PHP 開發能夠在 Web 上公開的具有安全性的 Web 應用程式。
2.《釋出!設計與部署穩定的分散式系統(第2版)》
作者:邁克爾·尼加德
譯者:吾真本
- Jolt生產效率獎獲獎作品全新升級
- 行業思想家的真知灼見,助你在釋出軟體後高枕無憂
本書針對軟體釋出 1.0 版前要面對的挑戰,詳細展示軟體釋出前可能出現的種種問題以及相應的解決之道,是行業思想家的真知灼見,助你在釋出軟體後高枕無憂。書中所有主題都是通過作者自己研究過的真實案例來闡述的,具體內容分為四大部分:如何保證系統的穩定性,系統容量的真正含義以及優化方法,保證軟體在資料中心流暢執行需要注意的設計問題,系統的執行壽命。
3.《Python資料分析:活用 Pandas庫》
作者:丹尼爾·陳 譯者:武傳海
- 輕鬆掌握流行的Python資料分析工具
- 深入淺出,示例豐富,容易理解和上手
本書是 Python 資料分析入門書,每個概念都用一個簡單例項來闡述,更利於讀者理解並上手實戰。具體內容包括:Python 及 Pandas 環境搭建;Pandas 資料幀簡介;用資料幀計算並執行基本的統計任務;Matplotlib 用法;資料清洗、丟失值處理;基本的資料分析模型的搭建;等等。
4.《計算機視覺之深度學習:使用TensorFlow和Keras訓練高階神經網路》
作者:[英]拉賈林加帕 • 尚穆加馬尼
譯者:白勇
- 快速入門計算機視覺應用開發,涉及多種深度學習演算法及其實現
- 以真實資料集為例,結合流行技術框架
本書開門見山,使用流行 Python 庫(例如 TensorFlow 和 Keras)探索計算機視覺應用程式,從而掌握各種深度學習演算法及其實現。書中介紹了常見的深度學習架構,如卷積神經網路和遞迴神經網路;講述瞭如何利用深度學習進行影像分類、影像檢索、目標檢測、語義分割等內容。讀完本書,你將能夠開發和訓練自己的深度學習模型,並用它們解決計算機視覺難題。
5.《Python高階機器學習》
作者:【英】約翰·哈蒂
譯者:王大鵬,管晨,郭鵬程
- 用Python語言詳細解讀前沿機器學習技術
- 助你高效解決資料科學難題
本書全面介紹了各種強大的機器學習技術,不僅清晰闡釋了基本的演算法和概念,而且運用豐富的 Python 程式碼示例展示了各種複雜演算法的實現與應用,還介紹瞭如何使用流行的機器學習庫和框架。內容包括:無監督機器學習、深度信念網路、堆疊式降噪自編碼機、卷積神經網路、半監督學習技術、文字特徵工程,模型整合方法,以及其他一些實用的 Python 機器學習工具。除了理論知識與程式碼實現,本書還細緻講解了分析和解決問題的思路,極具啟發性。
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