Python Natural Language Processing

《HBase从入门到实战》系统介绍HBase基本原理与运行机制，融入了作者多年的开发经验与实践技巧。本书共分为11章，主要内容包括：HBase的体系结构和系统特性、HBase的基础数据结构与算法、RegionServer的核心模块、HBase的读写流程、Compaction实现原理和使用策略、负载均衡的实现与应用、HBase的基础指令（包括DDL指令、DML指令、命名空间指令等）、如何使用Java

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析

《SQL语言从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了在开发中使用SQL语言必须掌握的技术。全书分为3篇共18章，内容包括SQL语言基础、SQL查询基础、复杂查询、数据排序、SQL函数的使用、分组统计、子查询、多表查询、添加数据、修改和删除数据、视图、存储过程、触发器、游标、索引、事务、管理数据库与数据表、数据库安全。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代

本书以Python的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习Python的编程基础和实际应用。本书共17章，可分为4部分。第一部分Python编程环境搭建和Python的基础知识（第1~6章）、第二部分数学运算（第7~9章）、第三部分绘制图像（第10~12章）、第四部分办公自动化（第13~17章）。本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视

《大数据可视化编程和应用》从基础开始，全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架，并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术，包括Excel图表、TableauDesktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。《大数据可视化编程和应用》共分为8章，第1章着重介绍大数据的发展历程，以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义；第2

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可

全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识，包括中间表示，重点介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识，此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成，其中对代码生成的每一步骤都有提及，着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM开发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+算法+经典应用的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识。全书共9章，主要内容包括Python概述、科学计算库、开源科学集、数据分析利器、数据分析的可视化、基于回归的数据分析、基于分类的数据分析、基于聚类的数据分析、数据特征分析等。通过学习本书，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时也可感受到利用