精彩新书

内容简介：
这是一个看似没有“商业模式”的时代。

成功的企业之间是否有什么相似之处？

在本书中，从Amazon Go到拼多多，作者一一展示了100个新创企业的商业模式，破解了它们的成功秘密。

这本书可以让你了解当今zui具生命力的新创企业的“奇妙结构”，同时带你发现各家企业商业模式比较的内容和结果，让你瞬间明白一家企业商业模式的特质和优劣势。

毫无疑问，本书是一部了不起的新时代商业宝典

内容简介：
这本书内容丰富、知识量巨大，以20位世界知名商业精英为切入点，涉及众多行业和牛人，让您开眼界、增智慧！

不管您是正在创业的人，还是想创业的人；不管您是成功的企业家，还是失败的企业家，这本书都能给您提供新的信心和勇气，以及更多有价值的经验。

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01 杰夫·贝索斯
杰夫·贝索斯：全球首富的创新魔力 - 002
面对起步：从“小一号”的理想开始 - 002

内容简介：
比较好的Python 数据分析入门数据，类容比较全面。由麦金尼撰写，他是pandas库的主要作者。《Python数据分析(影印版)》也是一本具有实践性的指南，指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师，或者是进入科学计算领域的Python程序员。

内容简介：
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计

内容简介：
辽沈、淮海、平津三大战役，是全国解放战争中的战略决战，是一个经过精密设计和策划的整体。

什么是战略决战？那是指对战争全局有决定意义的战役。这三大战役规模空前，紧密衔接，直接决定中国的命运。像这样规模的战略决战，在世界军事史上也不多见。

在战争史上，双方统帅如何统筹全局、作出判断、布局下子，如何处理战争进程中那些异常复杂而又有关键意义的问题，他们的领导能力究竟怎样，后果又是如何，常常引起

内容简介：
两代学人，跨越北京、牛津、温州、杭州、上海五地，历时三年完成了这场谈话。从项飙教授的个人经验切入，追索一系列超越自我的问题，其中涉及对中国社会半个世纪以来的变化、知识共同体、全球化与民粹主义、人类学方法论等题目的思考。这本书提供了一份对话实录，也给出了一种审视问题、 思维操练的方法——在自我泛滥的潮流中，如何给自己定位，在全球化的年代，如何创造性地建设身边的小世界，在思想受困的社会，如何回答宏大的

内容简介：
【何为良好生活】
本书探讨伦理学中的几个论题。读过几本书的人知道，天下的道理差不多早都被前人讲过。其中有些，我有自己的体会、思考，尝试用当代中国普通读者比较易懂的方式把这些道理重新讲述；有些，前人好像讲得不太对不太好，我尝试讲得更好些。也许没做到——我一直对自己期望不高，更希望的倒是有几个读者能与作者一样，感到诚实的思考实是人生一大乐事。
“我该怎样生活”这个问题不只是人生道路之初的问题，而是

内容简介：
看似毫不相干的计算机科学、生物学和神经科学一直吸引着我，并以这样或那样的方式影响着我的生活和职业选择。细心的读者会注意到，本书简直就是一个大拼盘，里面有关于这些学科的很多想法——我在过去30年中遇到的各种各样的想法。这些想法大多来自我结识的多位才华横溢的作家、科学家和哲学家，有的想法是他们与我面对面时提出的，但大多是通过他们的作品表达出来的。

内容简介：
流畅的Python，学习Pythonr的一本好书，欢印大家来学习

内容简介：
本书由 Spark 开发者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。

内容简介：
• 统计推断、探索性数据分析（EDA）及数据科学工作流程
• 算法
• 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理
• 逻辑回归
• 金融建模
• 推荐引擎和因果关系
• 数据可视化
• 社交网络与数据新闻
• 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop

内容简介：
自古以来，数据就代表着事实、逻辑和智慧。在汹涌而来的现代智能时代，数据正在扩展新的边界，拥有新的内涵。我们正在进入一个“数据不是一切，但一切都将变成数据”的时代。

在这本书中，大数据先锋思想家涂子沛借助全新研究成果，创造性地提出了一个新概念——“数商”。数据是土壤，是基础设施，更是基本生产要素，而数商则是衡量现代人类是否具备数据意识、思维、习惯和数据分析能力的重要尺度，它衡量的是数据化时代的