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大数据技术入门(微课视频+题库版)

大数据技术入门(微课视频+题库版)

定 价:¥49.80

作 者: 黄源,李兵川,何浩,邓宇沁,杨瑞峰
出版社: 清华大学出版社
丛编项: 大数据与人工智能技术丛书
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787302595366 出版时间: 2022-07-01 包装:
开本: 16开 页数: 字数:  

内容简介

  本书介绍大数据技术的基本概念和相应的技术应用。全书共10章,分别是大数据介绍、云计算基础、大数据架构、数据采集、数据清洗、大数据存储、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据安全和大数据的行业应用。本书将理论与实践操作相结合,通过大量的案例帮助读者快速了解大数据相关基本技术,并对书中重要的、核心的知识点加大练习比例,以达到熟练应用的目的。 \n本书可作为高等院校大数据、人工智能、软件技术、云计算、计算机网络等专业的专业课教材,也可作为大数据爱好者的参考书。 \n

作者简介

  黄源 \n计算机系教师,大数据专业负责人,带头人,副教授。 \n主讲课程: \n(1)XML基础 \n(2)大数据基础 \n(3)linux操作系统 \n(4)网站搜索引擎优化 \n(5)python基础 \n主编教材(第一主编) \n(1)XML基础与案例教程 机械工业出版社 \n(2)HTML5+css3网页设计机 械工业出版社 \n(3)搜索引擎优化基础与实训 中国水利水电出版社 \n(4)大数据分析清华大学出版社 \n

图书目录


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第1章大数据介绍

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1.1大数据概述

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1.1.1认识大数据

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1.1.2大数据的特征

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1.1.3大数据技术应用与基础

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1.2大数据的意义

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1.2.1大数据的国家战略意义

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1.2.2大数据的企业意义

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1.2.3我国大数据市场的产业发展

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1.3本章小结

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1.4实训

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习题1

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第2章云计算基础

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2.1云计算概述

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2.1.1云计算定义

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2.1.2云计算的特征

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2.1.3云计算的体系结构

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2.2云计算的服务类型与层次

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2.2.1云计算服务类型

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2.2.2云计算服务层次

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2.3云计算的服务模式

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2.3.1公有云

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2.3.2私有云

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2.3.3混合云

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2.4云计算关键技术

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2.4.1虚拟化技术

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2.4.2容器技术

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2.4.3并行计算技术

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2.4.4海量数据存储技术

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2.5云计算与大数据

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2.5.1云计算与大数据的关系

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2.5.2云计算与大数据的融合发展

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2.6云计算的应用

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2.7常见云计算平台介绍

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2.7.1云计算平台介绍

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2.7.2常见的云计算平台

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2.8本章小结

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2.9实训

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习题2

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第3章大数据架构

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3.1大数据架构概述

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3.1.1大数据架构介绍

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3.1.2大数据架构分类

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3.2Hadoop架构

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3.2.1Hadoop介绍

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3.2.2Hadoop发展史

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\n

3.2.3Hadoop核心组件

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\n

3.3HDFS概述

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3.3.1HDFS的概念

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\n

3.3.2HDFS操作

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3.4MapReduce概述

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\n

3.4.1MapReduce的概念

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\n

3.4.2MapReduce设计方式

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\n

3.4.3MapReduce架构

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3.5本章小结

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3.6实训

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习题 3

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第4章数据采集

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4.1数据采集概述

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4.2数据采集平台

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\n

4.2.1数据采集平台概述

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\n

4.2.2数据采集平台实例

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4.3爬虫数据采集基础

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4.3.1网络爬虫基础知识

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4.3.2网络爬虫框架Scrapy

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4.4Python爬虫实现

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4.4.1Python简介

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4.4.2Python爬虫实现

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4.5本章小结

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4.6实训

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习题4

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第5章数据清洗

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5.1数据清洗概述

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5.2数据清洗的常用方法

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5.2.1缺失值的处理方法

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5.2.2噪声数据的处理方法

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5.3数据质量与数据仓库

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5.3.1数据质量的定义

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5.3.2数据质量的常见问题

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5.3.3数据质量与数据清洗

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5.3.4数据仓库与ETL

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5.3.5主数据与元数据

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\n

5.4数据清洗环境与常用工具

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5.4.1数据清洗环境

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5.4.2数据清洗常用工具

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5.5本章小结

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5.6实训

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习题5

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第6章大数据存储

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6.1大数据存储概述

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6.1.1大数据存储的概念

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6.1.2大数据存储的类型

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6.1.3大数据存储的关键技术

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6.2大数据存储方式

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6.2.1分布式存储

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6.2.2NoSQL数据库

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6.2.3NewSQL数据库

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6.2.4云数据库

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6.3NoSQL数据库产品介绍

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6.3.1Redis

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6.3.2HBase

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6.3.3MongoDB

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6.3.4LevelDB

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6.3.5Neo4j

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6.4本章小结

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6.5实训

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习题6

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第7章大数据分析与挖掘

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7.1大数据分析概述

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7.1.1大数据分析的概念

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7.1.2大数据分析的类型

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7.1.3大数据分析的方法

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7.2大数据挖掘

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\n

7.2.1大数据挖掘概述

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7.2.2大数据挖掘应用

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7.3数据挖掘算法

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7.3.1KMeans算法

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\n

7.3.2朴素贝叶斯算法

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\n

7.3.3Apriori算法

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\n

7.3.4决策树算法

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\n

7.3.5KNN算法

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\n

7.3.6支持向量机

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7.3.7遗传算法

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7.3.8神经网络算法

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7.4本章小结

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7.5实训

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习题 7

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第8章大数据可视化

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8.1大数据可视化概述

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8.1.1大数据可视化的概念

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8.1.2大数据可视化的流程

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8.1.3大数据可视化图表介绍

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8.2大数据可视化方法

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8.2.1文本可视化

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8.2.2网络可视化

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8.2.3空间信息可视化

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8.3大数据可视化常用工具

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8.3.1Excel

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8.3.2ECharts

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8.3.3Tableau

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8.4大数据可视化技术的应用

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8.4.1大数据可视化的应用场景

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8.4.2大数据可视化技术的行业应用

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8.5本章小结

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\n

8.6实训

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习题8

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第9章大数据安全

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9.1数据安全与大数据安全

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9.1.1数据安全概述

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9.1.2大数据安全

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9.2大数据安全的挑战与关键技术

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9.2.1大数据安全面临的主要威胁

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9.2.2大数据安全的关键技术

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9.3大数据安全体系

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9.3.1大数据安全体系概述

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9.3.2大数据安全体系实施

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9.4大数据安全法律

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9.4.1大数据安全法律介绍

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9.4.2大数据安全法律应用

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9.5本章小结

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9.6实训

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习题9

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第10章大数据的行业应用

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10.1工业大数据

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10.1.1工业大数据概述

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10.1.2工业大数据的特点和分类

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10.1.3工业大数据的内涵

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10.1.4工业大数据与行业的联系

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10.1.5工业大数据的应用

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10.1.6我国工业大数据存在的问题

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10.2交通大数据

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\n

10.2.1交通大数据概述

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10.2.2大数据在智慧交通中的应用

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\n

10.2.3交通大数据存在的问题

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10.3教育大数据

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10.3.1教育大数据概述

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10.3.2教育大数据的实现

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10.3.3数字化校园

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10.3.4教育大数据的应用实例

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10.4本章小结

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10.5实训

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习题10

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参考文献

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