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丰台西铁营明清墓地考古发掘报告
作者:北京市考古研究院 出版:科学出版社 日期:2025-03-01 《丰台西铁营明清墓地考古发掘报告》是“北京文物与考古系列丛书”之一。2013年5~8月,北京市文物研究所(现北京市考古研究院)对丰台区亚林西居住商业项目开发建设用地进行了考古发掘,在其第十六期地块共发掘明代墓葬2座、清代墓葬83座,发掘总面积620平方米,出土了陶、瓷、银、铜等不同质地文物108件(不计铜钱)。这些发现 ... |
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北京考古(第8辑)
作者:北京考古研究院 出版:文物出版社 日期:2024-12-01 本书收录了近15年来,市考研究院为配合基本建行的14个重要考项目。这些项目以墓葬发掘为主,含窑址、明堂、水井等遗迹的发掘。这15个遗址分布在市9个不同的区,年代上至战国,下至民国时期;发掘出土了陶器、银器、瓷器、玉器、金器、服饰等大量遗物,为研究地区各时段尤其是明清时期的丧葬社会发展状况、人口流动及文化特征等问题提供了 ... |
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2023京津冀科技统计年鉴
作者:河北省科学技术情报研究院 北京市科学技术研究院 出版:科学技术文献出版社 日期:2024-08-01 一、《2023京津冀科技统计年鉴》(简称《年鉴》)由河北省科学技术情报研究院、 北京市科学技术研究院和天津市科学技术发展战略研究院联合编辑制作完成。《年鉴》 主要反映了京津冀的科技活动情况,收录了2017—2022年三地相关科技统计数据。 二、《年鉴》正文分为16个部分。第一部分为京津冀科技活动综合统计资料,数据 ... |
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十年踪迹十年心--《北京市地下文物保护管理办法》实施十周年成果
作者:北京市考古研究院[北京市文化遗产研究院] 出版:科学出版社 日期:2024-09-01 本书介绍了《北京市地下文物保护管理办法》实施十周年以来北京地区以配合基本建设工程考古为主的地下文物保护成果。其中第一部分回顾了该法规的出台背景、经过及影响,第二至五部分介绍了十年来北京市考 古研究院(北京市文化遗产研究院)牵头开展的基本建设考古、科技考古 和文物保护、公众考古和主要研究成果情况。 ... |
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亚太数据合规手册
作者:何渊 主编,陈皓 副主编 出版:上海人民出版社 日期:2020-11-01 本书为《个人信息保护法》和《数据安全法》等法律提供借鉴。本书也将促进亚太国家在数据隐私和网络安全法律的相互理解与协同,以减少各个区域之间不同的法律制度给跨境商业活动带来的不必要障碍。 ... |
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亚太互联互通:现状与未来
作者:苏格 出版:世界知识出版社 日期:2021-11-01 本书由苏格主编,马克卿、赵亚力、杨泽瑞副主编。国内外二十多位专家学者提供论文。“互联互通”是我国近年来关注的APEC主要议题之一。亚太互联互通不仅是实现区域经济一体化的前提,而且有利于推动地区长远可持续发展和包容性增长。自2014年北京APEC领导人非正式会议批准《APEC互联互通蓝图2015-2025》以来,亚太地区 ... |
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《亚太战争审判》全纪实
作者:上海广播电视台纪录片中心陈亦楠工作室 著 出版:上海交通大学出版社 日期:2021-09-01 纪录片《亚太战争审判》以影像的形式全景式展示了二战后同盟国在亚太地区对日本军队战争暴行的审判。摄制组客服了地域辽阔、时隔久远,特别是研究成果不足等种种困难,从繁华的都市到荒僻的远乡,从大陆腹地到太平洋的孤岛,遍访硕果仅存的历史事件的当事人以及知情人和相关学者,以平和、理性,同时富有情感的态度和眼光,难能可贵地重塑了那一 ... |
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亚太发展研究(第8卷)
作者: 出版:山东大学出版社 日期: ... |
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Spark大数据分析技术与实战
作者:经管之家 出版:电子工业出版社 日期:2017-06-01 Spark作为下一代大数据处理引擎,经过短短几年的飞跃式发展,正在以燎原之势席卷业界,现已成为大数据产业中的一股中坚力量。本书着重讲解了Spark内核、Spark GraphX、Spark SQL、Spark Streaming和Spark ... |
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Spark大数据分析与实战(高职)
作者:郑述招 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2020-09-01 Spark是当前主流的大数据计算框架,本书较为全面地介绍了Spark的基本知识。按照项目驱动、任务导向的理念,全书设计了七个项目,分别是搭建Spark环境、编写Scala程序处理4S店数据、Spark RDD分析交通违章记录、Spark SQL处理结构化学生信息、Spark编程进阶、Spark Streaming处理流 ... |
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Spark大数据分析实战
作者:张伟洋 出版:清华大学出版社 日期:2020-08-01 本书作为Spark的入门书,从Spark核心编程语言Scala讲起,涵盖当前Spark主流的开发组件。以实操为主,深入讲解每一个操作步骤,包括Spark RDD离线数据处理、Spark SQL快速结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理,同时包括案例讲解、源码剖析、常用Shell命令和Java API ... |
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Spark快速大数据分析 第2版
作者:[美]朱尔斯·S. 达米吉 [美]布鲁克·韦尼希 [印]泰瑟 出版:人民邮电出版社 日期:2021-11-01 本书的主角是在大数据时代应运而生的数据处理与分析利器——Spark。你将通过丰富的示例学习如何使用Spark的结构化数据API,利用Spark SQL进行交互式查询,掌握Spark应用的优化之道,用Spark和Delta Lake等开源工具构建可靠的数据湖,并用MLlib库实现机器学习流水线。随着Spark从2.x版本 ... |
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基于Apache Spark的流处理
作者:[美]杰拉德·马斯[Gerard,Maas],[美]弗朗索瓦 出版:中国电力出版社 日期:2021-04-01 ?学习流处理的基本概念、研究各种流处理架构。 ?通过具体实例来研究Structured Streaming、深入理解流处理概念。 ?通过Spark Streaming创建并管理流作业,使用其他Spark API与Spark Streaming集成。 ?学习Spark Streaming高级技巧,包括近似算法和机器 ... |
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Spark机器学习实战
作者:[美]西亚玛克·阿米尔霍吉[Siamak,Amirghods 出版:人民邮电出版社 日期:2020-09-01 机器学习是一门多领域交叉学科,可以通过模拟来让计算机获取新的知识或技能。Apache Spark是一种通用大数据框架,也是一种近实时弹性分布式计算和数据虚拟化技术,Spark使人们可以大规模使用机器学习技术,而无须在专用数据中心或硬件上进行大量投资。 本书提供了Apache Spark机器学习API的全面解决方案,不仅 ... |
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Spark实战
作者:[美] 彼得·泽斯维奇[Petar Ze&,#269;evi 出版:机械工业出版社 日期:2019-08-01 本书介绍了Spark应用程序及更高级应用的工作流程,主要从使用角度进行了描述,每个具体内容都有对应的代码。本书涵盖了Apache Spark和它丰富的API,构成Spark的组件(包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX),在Spark standalon ... |
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Spark快速大数据分析
作者:[美]卡劳[Holden Karau][美]肯维尼斯科[An 出版:人民邮电出版社 日期:2021-05-01 本书由 Spark ***及核心成员共同打造,讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。 ... |
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Apache Spark流处理(影印版)
作者:Gerard,Maas,Francois,Garillot 出版:东南大学出版社 日期:2020-05-01 在构建分析工具以快速获得洞察力之前,你首先需要知道如何处理实时数据。 熟悉Apache Spark的开发人员通过这本实用指导书,可以学习如何将该内存框架用于流数据处理。你将会发现Spark如何让你几乎能够用编写批处理作业相同的方式编写流作业。《Apache Spark流处理(影印版)》通过两个部分对比了Spark现在支 ... |
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大数据技术入门——Hadoop+Spark
作者:于海浩 刘志坤 主编 韩咏 孙栩 副主编 出版:清华大学出版社 日期:2022-01-01 本书基础理论、应用开发以及实际案例相结合,围绕Hadoop、Spark生态圈循序渐进地介绍关于大数据技术领域中的基础知识、应用开发技术和基于Spark的常见机器学习算法,后以两个实战案例全面、系统地应用了本书介绍的基础知识和应用开发方法。全书共14章,分别为大数据概述、Hadoop简介及安装部署、HDFS、MapRed ... |
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精通Spark数据科学
作者:[美]安德鲁·摩根[Andrew,Morgan] 出版:人民邮电出版社 日期:2020-09-01 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。这是一本专门介绍Spark的图书,旨在教会读者利用Spark构建实用的数据科学解决方案。 本书内容包括14章,由浅入深地介绍了数据科学生态系统、数据获取、输入格式与模式、探索性数据分析、利用Spark进行地理分析、采集基于链接的外部数据、构建社区、 ... |
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Spark机器学习 第2版
作者:[印]拉结帝普·杜瓦,[印]曼普利特·辛格·古特拉,[南非] 出版:人民邮电出版社 日期:2018-11-01 本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用,并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节,内容更加系统、全面、与时俱进。 ... |
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