本書以HBase2.x為主線，全面介紹了HBase的安裝和使用。全書共9章，分別講解了NoSQL概念、HBase理論基礎(chǔ)、HBase部署、HBase的Shell操作、HBase的JavaAPI操作、HBase過濾器、HBase高級應(yīng)用、HBase調(diào)優(yōu)、HBase集成MapReduce，并完整開發(fā)了一個聊天工具存儲系統(tǒng)，幫助大家鞏固前面所學的內(nèi)容。

在國際權(quán)勢體系出現(xiàn)較大規(guī)模變動背景下，本書力圖通過對歷史和現(xiàn)實的比較，梳理并探討大戰(zhàn)略締造的若干關(guān)鍵因素及學理線索，評估守成國家戰(zhàn)略實施的特征與成敗，總結(jié)興起國家戰(zhàn)略締造的歷史經(jīng)驗與當代議題，分析中小國家的戰(zhàn)略傳統(tǒng)與可能取向，并借此探討國際權(quán)勢體系及全球安全在未來若干年內(nèi)可能出現(xiàn)的變動樣式與演進方向。

本書會提供我們所需要了解的內(nèi)容，幫助我們在找到真正的伴侶時，認出他(她)井留住他(她)。即使我們已經(jīng)確定了一段關(guān)系，可能也想看看本書中的法則。這可能會讓我們想起當初與伴侶在一起的原因，也可能會讓我們清楚現(xiàn)在的情況。當然，如果涉及幫助朋友和家人尋愛，在他們誤入歧途時，我們也可以輕松地給予幫助、支持或鼓勵。如果使用本書介紹的法則，我們會懂得如何找到自己愛的人，如何與我們的伴侶保持美好的親密關(guān)系，甚至如何體面地分手(如果真要走到這一步的話)。另外，本書還介紹了我們?nèi)绾螑圩约旱募胰撕团笥�，如何和他們相�?/p>

本書首先介紹圖論及機器學習的基本概念，進而對典型的機器學習算法如線性回歸、聚類算法和分類算法，以及代表性的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗生成網(wǎng)絡(luò)等)進行基礎(chǔ)性介紹，最后從網(wǎng)絡(luò)基本理論(三元閉包、聚集系數(shù)等)出發(fā)介紹了強關(guān)系和弱關(guān)系的應(yīng)用和聯(lián)系，從選擇和社會影響兩個角度闡述了同質(zhì)化的形成原理，并且闡述了網(wǎng)絡(luò)極化的形成機理與度量方法，進而從節(jié)點權(quán)力的角度闡述社會權(quán)力的核心內(nèi)涵。

本書共14章，內(nèi)容涵蓋Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型和運算、流程控制語句、函數(shù)和模塊、面向?qū)ο缶幊�、異常處理、文件和網(wǎng)絡(luò)操作，以及GUI編程、數(shù)據(jù)庫編程和多線程編程。

本書采用機器學習方法，較少關(guān)注語言細節(jié)，在統(tǒng)一的框架下為自然語言處理開發(fā)了基本的數(shù)學和深度學習模型，并根據(jù)其機器學習性質(zhì)系統(tǒng)地組織NLP問題，包括分類、序列標記和序列到序列的問題。本書所涵蓋的主題包括：統(tǒng)計機器學習和深度學習模型，文本分類和結(jié)構(gòu)化預(yù)測模型，生成和判別模型，帶有潛在變量的有監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型。

全書共10章，分為三部分。第一部分(第1章)提出一種架構(gòu)認知的方法論，即架構(gòu)認知框架=架構(gòu)知識模型+架構(gòu)落地方法+架構(gòu)思維模式，后續(xù)章節(jié)圍繞此方法論展開。第二部分(第2-4章)介紹架構(gòu)知識模型，該模型將大量的架構(gòu)知識點進行分類與結(jié)構(gòu)化，同類架構(gòu)知識之間通常存在一些共性規(guī)則，可以相互借鑒。第三部分(第5-10章)介紹架構(gòu)落地方法和架構(gòu)思維模式。本部分提出一個標準化的端到端架構(gòu)落地方法，該方法是在RUP、DDD和TOGAF等各類架構(gòu)理論基礎(chǔ)上融合而成的，以幫助讀者有效應(yīng)對復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計。最后，本部分

本書從四大會計師事務(wù)所的歷史和起源講起，接著描述它們的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀，并探討它們當前所有主要服務(wù)項目必須面對的挑戰(zhàn)，最后展望四大將會面對的危機與挑戰(zhàn)。

本書對制造業(yè)多價值鏈協(xié)同數(shù)據(jù)空間中的智能管理方法進行了系統(tǒng)性的研究，并以制造企業(yè)作為研究對象進行實際應(yīng)用的分析和驗證。本書探索了制造業(yè)多價值鏈協(xié)同數(shù)據(jù)空間構(gòu)架需求，構(gòu)建了制造業(yè)多價值鏈協(xié)同數(shù)據(jù)空間體系框架；通過構(gòu)建競爭博弈、資源均衡、績效評價等增值模型，解決了基于協(xié)同大數(shù)據(jù)的供應(yīng)、生產(chǎn)、營銷和服務(wù)價值活動的協(xié)同智能優(yōu)化決策問題。

全書共10章，第1-3章主要介紹圖的思維方式、圖算法基礎(chǔ)以及如何評估圖算法的效率。第4-9章主要介紹6類經(jīng)典圖算法，包括中心性算法、相似度算法、連通性和緊密度算法、傳播與分類算法、拓撲鏈接預(yù)測算法、圖嵌入算法等的原理、參數(shù)以及行業(yè)應(yīng)用。第10章介紹圖算法在金融、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。