本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、不错设计和分析技术、不错数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的不错策略（如动态规划、贪心算法、摊还分析等），重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前近期新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。此外，全书包含957道练习和158道思考题，并且作者在网站上给出
这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业，华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在优选170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章，内容从逻辑上分为四个部分。 部分（～3章） 章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇，介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架；第2章从企业政策和架构协同的角度，介绍了企业级的数据综合治理体系，理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系，明确了数据管理的责任主体在业务；第3章详细阐述了不同类型的数据的管理方式和要点。 第二部分（第4～6章） 详细讲解了数据治理工作中的三项重点任务：信息架构、数据底座、数据服务。第4章介绍了信息架构的四个组件，给出了建设原则和核心要素，并引出了业务对象、过程、规则三项数字化的建设方向；第5章提出了数据底座建设的整体框架，介绍了数据湖和数据主题连接两个层次的建设实践；第6章以自助、高效、复用为数据服务的目的，提出了对数据进行搜索、加工和分析的消费过程管理方案。 第三部分（第7～9章） 系统总结了数据治理的三项关键能力：数据的全量感知、综合质量提升、可控共享。第7章以数字孪生的全量、无接触感知为目标，介绍了数据的硬感知和软感知两类能力；第8章基于PDCA框架，介绍了对企业业务数据异常的全面监控；第9章介绍了如何构建以元数据为基础的数据安全隐私保护框架，如何建立动静结合的数据保护与授权管理方案。 第四部分（0章） 基于对“机器认知世界”的理解，我们提出了对数据治理未来的思考，畅想了AI治理、数据主权和数据生态建设。未来已来，让我们共同努力，把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织，构建万物互联的智能世界。
本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。那些想要验证自己的创意、解决实际问题和渴望拥有成功事业的人，可以把本书当成一套明确的实践计划、一幅清晰的创业路线图、一本实践指南，或者一套反复实践的方法论。
本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和不错编程。本书适合数据分析人员及R用户学习参考。
MySQL是世界上受欢迎的数据库管理系统之一。书中从介绍简单的数据检索开始，逐步深入一些复杂的内容，包括联结的使用、子查询、正则表达式和基于全文本的搜索、存储过程、游标、触发器、表约束，等等。通过重点突出的章节，条理清晰、系统而扼要地讲述了读者应该掌握的知识，使他们不经意间立刻功力大增。《MySQL必知必会》注重实用性，操作性很强，适用于广大软件开发和数据库管理人员学习参考。
《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。 “方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（靠前电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。
本书由靠前资深MySQL专家亲自执笔，靠前外多位数据库专家联袂推荐。作为靠前专享一本关于InnoDB的专著，本书的版广受好评，第2版不仅针对近期新的MySQL 5.6对相关内容进行了全面的补充，还根据广大读者的反馈意见对版中存在的不足进行了完善，全书大约重写了50％的内容。本书从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量很好实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB，更重要的是，它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供不错的指导。 全书一共10章，首先宏观地介绍了MySQL的体系结构和各种常见的存储引擎以及它们之间的比较；接着以InnoDB的内部实现为切入点，逐一详细讲解了InnoDB存储引擎内部的各个功能模块的实现原理，包括InnoDB存储引擎的体系结构、内存中的数据结构、基于InnoDB存储引擎的表和页的物理存储、索引与算法、文件、锁、事务、备份与恢复，以及InnoDB的性能调优等重要的知识；很后对InnoDB存储引擎源代码的编译和调试做了介绍，对大家阅读和理解InnoDB的源代码有重要的指导意义。 本书适合所有希望构建和管理高性能、高可用性的MySQL数据库系统的开发者和DBA阅读。
本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。 本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都推荐阅读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的很好教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
本书由一线数据分析师精心编写，通过大量案例介绍了数据分析工作中常用的数据分析方法与工具。本书包括5章内容，分别是数据分析入门、数据分析——从玩转Excel开始、海量数据管理——拿MySQL说事儿、数据可视化——Tableau的使用、数据分析进阶——Python数据分析。本书通俗易懂、通过大量贴近企业真实场景的案例，帮助读者在提高数据处理技能的同时加深对数据分析思维的理解。本书适合有志于从事数据分析工作或已从事初级数据分析工作的人士自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员、对数据分析感兴趣的企业高管以及创业者的参考用书。
本书内容浅显易懂，实例丰富，详细介绍了从基础入门到MySQL数据库高手需要掌握的知识。全书分为上下两册：核心技术分册和项目实战分册。核心技术分册共2篇17章，包括数据库基础、初识MySQL、phpMyAdmin图形化管理工具、MySQL数据库管理、MySQL表结构管理、存储引擎及数据类型、表记录的更新操作、表记录的检索、视图、索引、触发器、存储过程与存储函数、备份与恢复、MySQL性能优化、事务与锁机制、权限管理及安全控制，以及PHP管理MySQL数据库等内容。项目实战分册共5章，运用软件工程的设计思想，介绍了明日科技企业网站、在线学习笔记、51商城、物流配货系统和图书馆管理系统共5个完整企业项目的真实开发流程。
本书内容浅显易懂，实例丰富，详细介绍了从基础入门到SQL Server数据库高手需要掌握的知识。全书分为上下两册：核心技术分册和项目实战分册。核心技术分册共2篇19章，包括数据库基础、SQL Server2014安装与配置、创建和管理数据库、操作数据表、操作表数据、SQL函数的使用、视图操作、Transact-SQL语法基础、数据的查询、子查询与嵌套查询、索引与数据完整性、流程控制、存储过程、触发器、游标的使用、SQL中的事务、SQL Server不错开发、SQL Server安全管理和SQL Server维护管理等内容。项目实战分册共6章，运用软件工程的设计思想，介绍了腾宇超市管理系统、学生成绩管理系统、图书商城、房屋中介管理系统、客房管理系统和在线考试系统共6个完整企业项目的真实开发流程。 本书除纸质内容外，配书资源包中还给出了海量开发资源，主要内容如下。 微课视频讲解：总时长8小时，共71集 实例资源库：126个实例及源码分析 模块资源库：15个经典模块完整展现 项目资源库：15个企业项目开发过程 测试题库系统：596道能力测试题目 本书适合有志于从事软件开发的初学者、高校计算机相关专业学生和毕业生，也可作为软件开发人员的参考手册，或者高校的教学参考书。
《Python数据科学零基础一本通》是一本专为没有编程基础的读者编写的Python入门书籍，全书包含800多个程序实例及200多道实践习题，一步一步详细讲解Python语法的基础知识，同时也将应用范围拓展至图形界面设计、影像处理、图表绘制、文字识别、词云、股市资料摘取与图表制作、线性代数、基础统计以及与数据科学相关的Numpy、Scipy、Pandas。Python是一门很好灵活的编程语言，本书特色在于对Python的基础知识与应用辅以大量实例进行讲解，读者可以通过这些程序实例事半功倍地学会Python。
SQL是使用很广泛的数据库语言，绝大多数重要的DBMS支持SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
《大话数据结构》主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用；串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法；二叉树前中后序遍历、赫夫曼树及应用；图的深度、广度遍历；很小生成树两种算法、很短路径两种算法；拓扑排序与关键路径算法；折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找；稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术；二叉排序树、平衡二叉树等动态查找；B树、B+树技术，散列表技术；冒泡、选择、插入等简单排序；希尔、堆、归并、快速等改进排序。 作者肖像展示图：
本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本非常不错、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的近期新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。
大数据技术原理与应用：概念、存储、处理、分析与应用（第2版）
（1） 概念篇：介绍当前紧密关联的很新IT领域技术云计算、大数据和物联网。 （2） 大数据存储与管理篇：介绍分布式数据存储的概念、原理和技术，包括HDFS、HBase、NoSQL数据库、云数据库。 （3） 大数据处理与分析篇：介绍MapReduce分布式编程框架、基于内存的分布式计算框架Spark、图计算、流计算、数据可视化。 （4） 大数据应用篇：介绍基于大数据技术的推荐系统。
在今天的系统设计中，数据是所有挑战的中心。困难的问题需要被描述，比如可扩展性、一致性、可靠性、有效性和可维持性。 此外，我们有超乎寻常的工具可选择，包括关系数据库、NoSQL数据存储、流、批处理器和消息代理。什么是你的应用程序的正确选择？本书将给你答案。
科尔·努斯鲍默·纳福利克著的这本《用数据讲故事》通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。 本书适合所有需要用图表展示信息和数据的人士阅读。
本书共13章，章引入了微服务架构模式语言的概述；第2章解释了为什么软件架构很重要，并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式；第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式；第4章介绍Saga模式；第5章介绍领域驱动设计（DDD）的聚合和领域事件等模式的使用；第6章介绍如何使用事件溯源模式；第7章介绍如何使用API组合模式或命令查询责任隔离（CQRS）模式；第8章介绍外部API模式；第9章和0章介绍微服务自动化测试技术；1章介绍开发生产就绪服务的各个方面；2章介绍部署模式；3章介绍绞杀者模式。
这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验，曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建，在用户画像系统的设计、开发和落地解决方案等方面有丰富的经验。全书一共9章：~6章主要讲解了搭建用户画像系统需要掌握的概念、技术、流程、方法论等，包括用户画像的基础知识、数据指标体系、标签数据存储、标签数据开发、开发性能调优、作业流程调度等；第7章讲解了如何对用户画像进行产品化，为工程实践提供解决方案；第8章详细讲解了用户画像在经营分析、精准营销和个性化推荐3个经典领域的应用；第9章通过8个常见的场景讲解了8个用户画像系统的落地案例，帮助读者掌握如何利用用户画像系统来驱动企业的营收增长。
《DAMA数据管理知识体系指南（原书第2版）》是DAMA靠前（DAMA International）组织专家对过去30多年数据管理领域知识和实践的总结，是一部综合了数据管理方方面面具有非常不错性的基础工具书。本书从数据治理、数据架构、数据质量、数据安全、主数据管理、参考数据管理、元数据管理、商务智能和数据参考管理、数据建模设计、数据存储和操作、数据集成和互操作、文档和内容管理、大数据、数据管理人员的道德要求等方面介绍了数据管理的知识体系。DMBOK已经成为数据管理领域的“圣经”，是指导个人知识体系完善和企业数据管理能力建设的重要文献。本书适合各种组织负责信息化和数字化转型的领导（如CIO、CDO），从事数据管理的各种技术及业务人员，工作中涉及数据的会计、法律、咨询、教育、政务等领域的人士阅读。同时，也可作为高校MBA和计算机专业教学用书。
这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并进行实践开发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse很核心的部分——MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读。本书采用浅显易懂的语言大量演示案例大量示意图例的形式呈现，以求让读者在很短的时间内，以很舒服的方式，获得很核心的知识。本书的理论观点来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。x 本书在逻辑上分为三大部分： ～2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特点。其中，对MOLAP、ROLAP和HOLAP三种架构形态的优缺点进行了详细解读，对ClickHouse的发展历程和架构形态进行了深度剖析，目的是帮助读者从根本上了解ClickHouse为什么具有这么高的性能。 第3～5章从实践应用的角度出发，详细介绍了ClickHouse基础功能的使用方法和技巧，其中包括对数据库、数据表、视图、数据字典等重点功能的剖析和演示。 第6～11章从原理的角度出发，解析了ClickHouse核心功能的运行机理。重点介绍了六大类数十种表引擎的主要特点与使用方法。其中对MergeTree的原理进行了深度解析，对它的基础数据结构、分区索引、一级索引、二级索引、压缩数据块、数据标记等重要概念进行了解读；对副本与分片的运行原理也进行了详细剖析；对它的基础数据结构、分布式DDL、分布式协同的核心操作过程等进行了解读。
《Flink内核原理与实现》既讲解了Flink的入门、安装、流计算开发入门、类型和序列化系统、监控运维、安全管理配置等基础知识，又讲解了Flink的时间概念、Window的实现原理及其代码解析，Flink的容错机制原理，Flink容错的关键设计、代码实现分析，Flink Job从源码到执行整个过程的解析，Flink Job的调度策略、资源管理策略、内存管理、数据交换的关键设计和代码实现分析，Flink的RPC通信框架等深度内容。《Flink内核原理与实现》适合对实时计算感兴趣的大数据开发、运维领域的从业人员阅读，此外对机器学习工程技术人员也有所帮助。
这是一部全面讲解数据产品经理核心知识体系的著作。12位作者大多来自靠前的知名企业，涉及不同的行业，让本书拥有广阔的视角，能帮助读者从不同的角度了解数据产品经理如何在数据、产品、运营、市场等多个方面产生价值。本书的很终目的是让读者全面了解数据产品经理的工作内容，系统掌握数据产品的核心知识体系，快速实现从入门到进阶的突破。 全书一共11章，重点讲解了数据产品经理应该掌握的11个核心知识点，可以概括为四个部分。 部分基础知识（章） 首先介绍了数据产品的定义、组成、分类，其次介绍了数据产品经理的分类和能力模型，很后介绍了数据产品经理的招聘、应聘和面试。 第二部分通用能力（第2～3章） 讲解了数据产品经理应该具备的数据分析能力和项目运作能力（产品路线图）。 第三部分数据管理（第4～9章） 依次讲解了数据埋点、数据中台、数据指标体系、A/B测试、数据管理、数据服务等知识点，涵盖数据采集、治理、应用、能力输出的整个链条。 第四部分策略产品（0～11章） 重点讲解了搜索系统和用户画像等策略产品相关的知识。
本书通过对多个实例的演示与讲解，详细介绍了Excel的近期新功能组件Power Query在数据查询与数据转换方面的主要功能。全书共分为8章，主要包括Power Query编辑器的基本功能，常见数据类型的查询与导入，对原始数据进行合并、拆分、计算、转换等数据整理操作，Power Query中M公式的编写方法等。本书语言风趣，专注于具体的应用场景，而不拘泥于功能本身，图示清晰、可操作性强且便于查阅，能有效帮助读者提高Excel的使用水平，提升工作效率。本书主要面向Excel的初、中级用户以及IT技术人员，对于Excel不错用户也具有一定的参考价值。
这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。 本书一共12章，从逻辑上可分为四个部分。 第壹部分 基础篇（~4章） 主要介绍了ECharts的基础知识、环境搭建、常用组件、可视化图，以及如何利用ECharts制作简单可视化图。 第二部分 进阶篇（第5~6章） 主要讲解了ECharts的色彩主题，以及如何制作复杂动态可视化图。 第三部分 应用篇（第7~10章） 讲解了如何使用ECharts制作Dashboard，如何使用ECharts开发数据产品demo，如何使用Python将ECharts和大数据可视化结合起来，以及ECharts可视化在文本挖掘上的应用。 第四部分 提高篇（1~12章） 总结了一些ECharts可视化的不错用法，并分享了作者在制作可视化过程中的经验与思考。
施瓦茨编著的《高性能MysQL(第3版)》是MySQL领域的经典之作，拥有广泛的影响力。第3版更新了大量的内容，不但涵盖了很新MySQL 5.5版本的新特性，也讲述了关于固态盘、高可扩展性设计和云计算环境下的数据库相关的新内容，原有的基准测试和性能优化部分也做了大量的扩展和补充。《高性能MysQL(第3版)》共分为16章和6个附录，内容涵盖MySQL架构和历史，基准测试和性能剖析，数据库软硬件性能优化，复制、备份和恢复，高可用与高可扩展性，以及云端的MySQL和MySQL相关工具等方面的内容。每一章都是相对独立的主题，读者可以有选择性地单独阅读。本书不但适合数据库管理员（DBA）阅读，也适合开发人员参考学习。不管是数据库新手还是专家，相信都能从本书有所收获。
《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论不错概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时，还能了解更多重要的不错主题。此外，书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论(完整版)》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材，同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
《数据库系统实现(第2版)》是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中对数据库系统实现原理进行了深入阐述，并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分——存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。此外，第2版充分反映了数据管理技术的新进展，对内容进行了扩充，除了在靠前版中原有的“信息集成”一章（靠前0章）中加入了新的内容外，还增加了两个全新的章：“数据挖掘”（靠前1章）和“数据库系统与互联网”（靠前2章）。《数据库系统实现(第2版)》适合作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的不错参考资料。
相世强、李绍勇编著的这本《Access2010中文版入门与提高》是指导初学者学习Access 2010的入门书籍。书中图文并茂地介绍了初学者学习Access 2010必须掌握的基础知识、操作方法和使用技巧等。全书共分14章，包括了解数据库、Access 2010概述、Access 2010的基本操作、表、查询、SQL语言、窗体概述、窗体的编辑与设计、报表、宏对象、VBA和模块、数据的导入和导出以及两个综合实例等内容。本书附带一张精心开发的专业级多媒体教学光盘，它采用全程语音讲解、情景式教学、详细的图文对照和真实的情景演示等方式，紧密结合书中的内容，通过多个精彩实例对Access 2010的各个知识点进行了深入的讲解，一步一步地引导读者学习Access 2010的实际办公应用。《Access2010中文版入门与提高》既适合Access 2010初、中级用户阅读，又可以作为大中专院校和企业的培训教材，对于Access 2010不错用户也有一定的参考价值。
《大话数据库》是一本独特的数据库入门书，以很有效的教学思路讲解数据库的每一个知识点，接近以初学者的思维方式提出疑问再深入答疑。这也许不是一本传统的教科书，但保证是自学数据库的优选书籍。本书采用【老田、小天】二人对话的形式讲解，其中不乏诙谐幽默的问题和解答，避免对知识点生搬硬套。 通过学习《大话数据库》，你能够在嬉笑怒骂的环境中轻松掌握数据存储原理、数据库设计技巧以及大量数据库编程的实战经验，更重要的是能够掌握一种很好的学习方法、解决问题的思路和思考的方式。这些经验和技巧得益于我和邹老师两人加起来近25年的项目开发和教育培训经历。 本书部分对于数据库的创建、备份、配置、安全等做详细介绍，通过这部分学习，可以掌握关系数据库的基础，以及对数据库的日常维护操作；本书第二部分对于分析项目需求，创建表，然后使用T-SQL语句和存储过程对表中数据做各种操作等做详细讲解，通过这一部分的学习，可以掌握对数据库的基本应用，熟练使用T-SQL语言建库、建表、T-SQL查询、不错检索、存储过程、性能优化技巧等； 读者对象：希望靠一本书从头到尾自学的零基础学员；培训讲师的备课资料，因为这本书总结了我们培训过程所遇到的问题和学生会问的问题、有疑虑的地方；自觉性不高的学员。
本书共分三个部分。靠前部分从靠前章到第4章，旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到靠前6章，研究数据结构，包括线性表、数组和矩阵、栈、队列、字典、二叉树、优先级队列、竞赛树、搜索树和图等。第三部分从靠前7章到第21章，研究常用算法，包括贪婪算法、分而治之算法、动态规划、回溯算法和分枝定界算法。本书有800多道练习题和50多个应用实例。内容广博，组织合理，论述清晰，循序渐进，而且对程序性能的分析和测量系统入微。本书不仅是数据结构和算法的经典教材，而且是计算机科学与工程领域的理想参考书。
本书紧扣“大数据”这一时代主题，着眼于侦查领域大数据运用在法律研究方面的空白，构建起包括思维、模式、方法等多方面的大数据侦查体系，同时对大数据侦查可能产生的法律问题进行探讨，为侦查实务中大数据的运用提供方法、法律理论及程序上的指导。
本书在MATLAB 2016a的基础上由浅入深地讲解了MATLAB/Simulink软件的知识，内容涉及面广、涵盖了用户需要使用的各种功能。本书编排合理，自始至终采用实例描述； 内容完整且各章相对独立，是一本极具参考价值的MATLAB/Simulink参考书。 本书分为三大部分共16章。部分主要介绍了MATLAB基础知识、Simulink仿真入门、Simulink模型建立与仿真以及Simulink常用命令库等； 第二部分主要介绍S-Function的应用、控制系统仿真和PID控制仿真等； 第三部分则涉及Simulink不错应用，包括模糊逻辑控制、电力系统仿真、通信系统仿真、神经网络控制仿真、滑模控制、车辆系统仿真、群智能算法仿真和图像处理仿真等。 本书以工程应用为目标，深入浅出，实例引导，讲解翔实，适合作为理工科高等院校本科生和研究生的教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。
本书展示如何用Python程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python基础知识介绍、CSV文件和Excel文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。
大话数据结构+算法 第四版 算法入门 编程结构学习套装 大话数据系列
《大话数据结构》主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用；串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法；二叉树前中后序遍历、赫夫曼树及应用；图的深度、广度遍历；很小生成树两种算法、很短路径两种算法；拓扑排序与关键路径算法；折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找；稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术；二叉排序树、平衡二叉树等动态查找；B树、B+树技术，散列表技术；冒泡、选择、插入等简单排序；希尔、堆、归并、快速等改进排序。 作者肖像展示图：
本书主要讲解Redis基本功能及其应用，以及线上开发与运维监控中的实际使用案例，包含大规模集群开发与管理的场景、应用案例与开发技巧，并总结了实际开发中遇到的“坑”。本书不要求读者有任何Redis使用经验,对入门与进阶DevOps的开发者提供有价值的帮助。主要内容包括：Redis的安装配置、API、客户端、持久化、复制、高可用、集群、缓存设计等基本功能，Redis高可用集群解决方案，Redis设计和使用的问题，开发运维中的陷阱，CacheCloud私有云的开发案例等。
本书深入浅出地介绍了Redis的5种数据类型，并通过多个实用示例展示了Redis的用法。除此之外，书中还讲述了Redis的优化方法以及扩展方法，是一本对于学习和使用 Redis 来说的参考书籍。 本书一共由三个部分组成。首部分对Redis进行了介绍，说明了Redis的基本使用方法、它拥有的5种数据结构以及操作这5种数据结构的命令，并讲解了如何使用Redis去构建文章展示网站、cookie、购物车、网页缓存、数据库行缓存等一系列程序。第二部分对Redis命令进行了更详细的介绍，并展示了如何使用Redis去构建更为复杂的辅助工具和应用程序，并在结尾展示了如何使用Redis去构建一个简单的社交网站。第三部分对Redis用户经常会遇到的一些问题进行了介绍，讲解了降低Redis内存占用的方法、扩展Redis性能的方法以及使用Lua语言进行脚本编程的方法。
Hadoop权威指南 第4版+Hive编程指南 +Spark快速大数据分析 共3册 大数据分析 云计算 数据库书籍（第4版,修订版,升级版）
《Spark快速大数据分析》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。《Hive编程指南 》 《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，很终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。 《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。《Hadoop指南》本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。本书是一本、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的近期新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。
本书是关于Kafka的全面教程，主要内容包括：Kafka相对于其他消息队列系统的优点，主要是它如何匹配大数据平台开发；详解Kafka内部设计；用Kafka构建应用的实践；理解在生产中部署Kafka的方式；如何确保Kafka集群的安全。本书适合Java开发人员、大数据平台开发人员以及对分布式系统感兴趣的读者阅读。
《算法导论(原书第3版)》本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、不错设计和分析技术、不错数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的不错策略（如动态规划、贪心算法、摊还分析等），重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前很新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。此外，全书包含957道练习和158道思考题，并且作者在网站上给出《深入理解计算机系统》本书是将计算机软件和硬件理论结合讲述的经典教程，内容覆盖计算机导论、体系结构和处理器设计等多门课程。本书的大优点是为程序员描述计算机系统的实现细节，通过描述程序是如何映射到系统上，以及程序是如何执行的，使读者更好地理解程序的行为为什么是这样的，以及造成效率低下的原因。
《中文版Access 2019宝典（第9版）/办公大师经典丛书》分为以下7个部分。 第Ⅰ部分：Access构建块。部分对数据库的基本元素提供了详细说明，为之后的学习打下坚实基础，介绍数据库管理的关键词，解释如何规划表和使用Access数据类型。在该部分，还抢先发售接触到Access以及Access界面。 第Ⅱ部分：了解Access表。第Ⅱ部分讨论构建Access表、管理表之间的关系以及链接到不同的数据源（例如Excel文件、文本文件、SQL Server以及其他Access数据库）所需的技能。 第Ⅲ部分：使用Access查询。II部分介绍Access提供的一部分基本分析工具。该部分探讨查询生成器以及基于Access表创建简单和不错分析输出的技术，介绍查询的基本知识，其中包括聚合查询、动作查询以及交叉表查询。 第Ⅳ部分：在Access中分析数据。第Ⅳ部分介绍许多不错技术，它们可以真正将数据分析带到一个全新水平。该部分研究如何通过查询转换数据、创建自定义计算、执行条件分析、构建强大的子查询以及在查询中应用统计分析。 第Ⅴ部分：使用Access窗体和报表。第V部分重点介绍如何使用Access构建窗体和报表。该部分介绍将数据转换为美观用户界面和PDF样式Access报表的基本知识，讲述如何通过不错窗体控件来改进Access 应用程序的外观。 第Ⅵ部分：Access编程基础知识。第VI部分进入下一阶段，讲述编程的基本原理。该部分的章节首先介绍Access宏，分析VBA基本原理，并利用VBA来增强Access数据库。该部分帮助掌握驱动Access 应用程序的复杂对象和事件模型，以及如何充分利用这种丰富的编程环境，构造所需的VBA代码。 第Ⅶ部分：不错Access编程技术。第VII部分将关注点转移到自动化和集成上，介绍如何利用其他程序和平台来增强报告机制。在该部分的章节中，不仅学习精通VBA所需的基本技能一，还会介绍很多技术内幕和诀窍，它们可以应用于Access应用程序开发项目。在该部分，还将介绍Access中扩展的Microsoft SharePoint集成功能，这些功能允许在SharePoint站点上发布Access表、窗体和报表。
“数据”已成为企业的一项宝贵的战略资产。为了使庞大的数据发挥更大的价值，企业必须着眼于数据治理和综合利用。主数据驱动的数据治理是指从企业杂乱的数据中捕捉具有高业务价值、被企业内各业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确、非常不错的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将近10年在数据治理咨询工作中积累的经验和知识进行总结，通过对数据治理的原理、技术、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者进行数据治理、主数据管理实践提供重要的参考。 全书分为4篇，共14章。篇数据治理概念（~3章），面向数据治理组织管理者，从数据治理的必要性、可行性、应用效果等进行展开，回答管理者关心的数据治理的核心问题； 第二篇数据治理实施（第4~8章），面向数据治理团队成员，介绍数据治理工作的前期准备、工作步骤、治理过程、后期运维等内容； 第三篇数据治理技术（第9~13章），面向IT工程技术人员，从技术视角展开数据治理的系统架构与模型、数据治理质量评估、数据安全保护、数据集成服务等内容； 第四篇数据治理前景（4章），对数据治理应用前景进行展望。 本书可作为从事信息化建设的管理者、数据治理团队、IT咨询从业者、IT工程技术人员、相关专业在校师生的参考读物。
在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然很好合理，但是结果却很好的紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决问题。这就引出了一种新的数据计算结构---流计算方式。它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。本书讲解流计算原理。
大数据已经从概念变成广泛落地的现实，并且对传统企业产生越来越大的影响。本书从大数据、人工智能、云计算三者的关系谈起，论述了企业制订大数据战略的原则、方法、技术平台的选择、实施、运维与管理的方方面面，并辅以成功案例，多方面展示了大数据在企业的应用。
本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景。
本书概述了绿色数据中心基础设施的主要组成以及设计策略与规划原则，着重从变配电系统和发电系统、不间断电源系统、冷却系统等设计、建设与应用的几个视角进行了详细的阐述，同时针对数据中心基础设施综合管理系统、精细化管理和智能维护，分别提出了相应的管控措施。书中更是将三大电信运营商在网运行的数据中心典型案例贯穿始终，把其节能环保、创新运维的优选经验推荐给读者，旨在为绿色数据中心基础设施建设与实践提供有益的参考。 本书可供数据中心的工程设计、建设施工、运营、管理人员以及系统集成、智能建筑、IT等行业的技术人员参考和阅读，还可作为高等院校相关专业师生的参考用书。
量化交易是一种新兴的系统化的金融投资方法，它是以计算机强大的运算能力为基础，运用数据建模、统计学分析、程序设计等工具从历史数据中得到良好的交易策略，是计算机科学在金融领域的具体应用。Python语言凭借其简洁、高效的特性，以及其在大数据分析方面的强大性能，在量化交易领域得到了良好的应用。本书以A股市场为交易标的物，引导读者从理解量化交易开始，逐步掌握行情数据的获取和管理、技术指标的可视化，并在熟练编程的基础上，构建出个性化的交易策略体系。本书适合对股票的量化交易感兴趣的读者阅读，通过阅读本书，读者不仅能够了解Python数据分析和数据可视化的核心技能，更能够将Python作为常用工具，为股票技术指标分析和量化交易提供助力。
Python语言功能强大而灵活，具有很强的扩展性，同时它的语法又相对简洁易懂，没有编程基础的普通办公人员经过适当的学习也能轻松上手。本书以Python语言为工具，从编程新手的角度和日常办公的需求出发，深入浅出地讲解如何通过Python编程高效地完成数据的获取、处理、分析与可视化。全书共13章。章和第2章主要讲解Python编程环境的搭建和Python语言的基础语法知识。第3～6章以数据处理与分析为主题，讲解NumPy模块和pandas模块的基本用法和实际应用。第7～9章以数据获取为主题，由浅入深地讲解如何通过编写爬虫程序从网页上采集数据，并保存到数据库中。0章主要讲解自然语言处理技术在文本分词中的应用。1章和2章以数据可视化为主题，讲解如何使用Matplotlib模块和pyecharts模块绘制图表。3章通过量化金融案例对前面所学的知识进行了综合应用。本书适合想要提高数据处理和分析效率的职场人士和办公人员阅读，也可供Python编程爱好者参考。
数字化转型 价值效益参考模型 T/AIITRE 10002-2020
本书主要针对数字化转型的价值效益“有哪些”、“怎么创造和传递”及“怎么获取”等，给出价值效益分类模型、基于能力单元的价值创造和传递体系及基于新型能力的价值获取体系等参考模型，系统阐释以价值效益为导向，将价值效益要求贯穿数字化转型全过程的方法机制，有利于引导组织（企业）以价值效益为导向系统部署数字化转型活动，更加务实有效推进数字化转型进程。本书的目标读者包括但不限于：a）开展数字化转型的企业；b）围绕数字化转型价值效益研发并提供系统性解决方案的咨询机构、服务商；c）为组织开展数字化转型提供服务的政府、行业组织等。
贝叶斯统计是和基于频率的传统统计（频率派统计）不同的一套关于统计推断或决策的理论、方法与实践。本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外，还介绍了各种贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法，并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析。本书使用的软件是以R为平台的Stan和以Python为平台的PyMC3，它们都是人们喜爱的基于MCMC和C++编译器的贝叶斯编程软件，相信读者能够通过实践掌握它们。本书将使对贝叶斯统计感兴趣的广大群体获得强有力的计算能力，以发挥他们无穷的想象力和创造力。
本书旨在指导开发者理解现代数据库和存储引擎背后的内部概念，包含从众多书籍、论文、博客和多个开源数据库源代码中精心选取的相关材料。本书深入介绍了数据存储、数据构建块、分布式系统和数据集群，并且指出了现代数据库之间很重要的区别在于决定存储结构和数据分布的子系统。本书分为两部分：部分讨论节点本地的进程，并关注数据库系统的核心组件——存储引擎，以及很重要的一个特有元素；第二部分探讨如何将多个节点组织到一个数据库集群中。本书主要面向数据库开发人员，以及使用数据库系统构建软件的人员，如软件开发人员、运维工程师、架构师和工程技术经理。
大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、聚类与分群模型（KMeans与DBSCAN算法）、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读，也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的读者参考。
本书的定位是一本Python金融大数据风控建模的入门级读物。全书包括4篇：背景篇旨在由浅入深地引领读者走进金融科技领域，了解智能风控，系统、全面地认识评分卡；基础篇围绕评分卡构建的全流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，随之进行代码实践，帮助读者获得从0至1构建评分卡模型的工程能力；进阶篇旨在从建模中可能遇到问题出发，提供一些问题解决或模型提升的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应及预测能力；实战篇结合真实信贷场景的数据集，带领读者完成从数据分析至评分卡生成的各个流程，旨在让读者体验真实场景，具备评分卡实战能力，亦可作为读者实际工作中构建评分卡的参考。本书适合有一定Python语言基础的金融风控相关技术人员阅读，也适合想要了解人工智能如何在金融场景应用的开发及业务人员。另外，也适合专业培训机构的学员和相关专业的学生。
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中很好有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读。
本书基于Tableau2020版本编写，结合编者十余年数据分析行业从业经验和应用心得，详细介绍了Tableau2020.1的数据连接功能、图形编辑与展示功能，包括软件的安装与激活、数据类型和运算符、连接数据源、基础操作、数据与图形的导出、连接大数据、基础图表、函数、不错数据操作、地图分析、故事、TableauOnline、TableauServer等内容，还介绍了Tableau在大数据方面的应用、数据分析案例以及上机操作题。另外，为方便读者使用本书，本书录制了同步全程视频教学，提供配书资源文件和PPT教学课件。本书适合Tableau软件的初学者，互联网、银行证券、咨询审计、快消品、能源等行业数据分析用户以及媒体、网站等数据可视化用户使用，也可作为Tableau软件培训和高等院校相关专业的教学用书。
《Python量化投资：技术、模型与策略》基于大量真实的实践应用案例和场景，介绍了Python在量化投资各个环节的应用。作者结合自己在量化投资中的项目经验，用通俗易懂的语言和生动的案例，围绕量化投资中的概念、思路、方法与应用，帮助读者深刻领会“Python的胶水语言能力使其在量化投资生产线的各个环节几乎都能胜任”。 《Python量化投资：技术、模型与策略》共17章，-9章系统介绍了量化投资中的基础概念，包括数据处理、Pandas的使用、统计方法、资产定价等，同时提供Python实例代码进行解释，方便读者在厘清基本概念的同时，能上手尝试简单的Python代码，为后面更复杂的量化体系打好基础；0-17章从实战的角度介绍了量化投资中的具体应用，包括数据来源、CTA策略、多因子策略、策略回测、资金分配等。 《Python量化投资：技术、模型与策略》从实战的角度出发，采用很好的开源框架来完成各个功能模块，并且对各个模块背后的基本原理进行了详细讲解，相信能方便读者理解和开发。 《Python量化投资：技术、模型与策略》的主要内容和特色： 案例上手容易，使用简单的Python代码来阐释量化投资概念，读者能在厘清量化投资基本概念的同时，迅速上手并基于简单的代码模板写出自己的代码。 理论覆盖面广，包括了金融基础概念、数据预处理、衍生品定价、统计应用、回测平台等实战中都可能用到的内容，方便读者对Python量化投资全景图有一个良好的把握。 内容实战性强，详解真实业务场景中交易常用的Python工具，比如Wind数据接口、单因子分析框架alphalens、实盘交易框架vn.py等，让读者理解真实场景中如何利用Python生态迅速构建自己的量化投资生产线。
本书以一个计算机教师的教学过程为场景，讲解数据结构和相关算法的知识。全书以趣味方式来叙述，大量引用各种各样的生活知识来类比，并充分运用全彩色图形语言来解读抽象内容，对数据结构所涉及的一些经典算法做出逐行分析、多算法比较。与同类图书相比，本书内容有趣易读，算法讲解细致深入，是一本很好适合自学的读物。对于学习数据结构来说，难点之一是对相关算法的理解。本书创新性地采用全彩印刷，图表、流程、代码等内容结合色彩来重新进行约定和归纳，使得对一些难以理解的知识点的解析更加清晰顺畅，极大提升了阅读体验。本书主要内容包含：数据结构介绍、算法推导大O阶的方法；顺序结构与链式结构差异、栈与队列的应用；串的朴素模式匹配、KMP模式匹配算法；二叉树前中后序遍历、哈夫曼树及应用；图的深度、广度遍历；很小生成树两种算法、很短路径两种算法；拓扑排序与关键路径算法；折半查找、插值查找、斐波那契查找等静态查找；稠密索引、分块索引、倒排索引等索引技术；二叉排序树、平衡二叉树等动态查找；B树、B+树技术，散列表技术；冒泡、选择、插入等简单排序；希尔、堆、归并、快速等改进排序。本书适合学过一门编程语言的各类读者，包括在读的大中专计算机专业学生、想转行做开发的非专业人员、欲考计算机专业研究生的应届生或在职人员，以及工作后需要补学或温习数据结构和算法的程序员等。
《算法导论(原书第3版)》本书提供了对当代计算机算法研究的一个全面、综合性的介绍。全书共八部分，内容涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、不错设计和分析技术、不错数据结构、图算法、算法问题选编，以及数学基础知识。书中深入浅出地介绍了大量的算法及相关的数据结构，以及用于解决一些复杂计算问题的不错策略（如动态规划、贪心算法、摊还分析等），重点在于算法的分析与设计。对于每一个专题，作者都试图提供目前近期新的研究成果及样例解答，并通过清晰的图示来说明算法的执行过程。此外，全书包含957道练习和158道思考题，并且作者在网站上给出《算法基础》读者将理解什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和很短路径法来解决基本问题的方法（可用于建模公路网络，任务间的依赖以及金融关系；解决字符串（例如DNA结构）问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。
《数理统计与数据分析(原书第3版)》将现代统计学的重要思想引入数理统计课程中，强调了数据分析、图形工具和计算机技术，并注重统计的实务和应用. 本书内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性很小二乘等。《数理统计与数据分析(原书第3版)》用真实数据分析了实际问题，以此增强读者对理论的理解；作者将自助方法与传统的推论性过程结合起来，增加了蒙特卡罗方法. 此外，为了使概念更清晰，书中提供了大量的示例，而且还有丰富的习题，以增强读者的计算能力。《数理统计与数据分析(原书第3版)》适合作为统计学、数学、其他理工科专业以及社会科学和经济学专业高年级本科生和低年级研究生的教材，同时也可供相关领域技术人员参考。
本书以面向应用为原则，深入浅出的介绍了oracle平台上使用pl/sql语言进行数据库开发的技术。通过大量的示例，详细介绍了pl/sql的语言特性、使用技巧，同时配以2个在实际工作中的示例来深入的剖析了pl/sql进行oracle开发的方方面面。本书附带1张dvd光盘，内容为作者为本书录制的全程语音教学视频及本书所涉及的源代码。本书共分为20章，分为5大篇。涵盖的内容主要有pl/sql语言基础、开发环境、变量与类型、控制语句、数据表的管理和查询、数据表的操纵、使用pl/sql的记录与集合、各种内置函数、游标、事务处理、异常处理、子程序、包、面向对象的开发等等技术点。通过示例性的代码，由浅入深，详细介绍了每一个技术要点在实际工作中的应用，对于各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。本书适合于使用pl/sql进行应用程序开发的人员、对软件开发有兴趣的学生及爱好者；对数据库管理员、企业it运维人员也具有很强的指导作用。
与传统的关系型数据库不同，MongoDB是一种面向文档的数据库。《MongoDB非常不错指南(第2版)》这一版共分为六部分，涵盖开发、管理以及部署的各个方面。部分展示MongoDB基础知识、核心概念。第二部分介绍使用MongoDB进行开发，包括索引的概念以及各种特殊索引和集合的用法等。第三部分讲述复制，包括副本集的相关概念、创建方法，与应用程序的交互等。第四部讨论分片，包括分片的配置，片键的选择，集群的管理。第五部分阐述创建索引、移动和压缩数据等管理任务，以及MongoDB的持久数据存储。很后一部分集中说明服务器管理。 《MongoDB非常不错指南(第2版)》适合数据库开发和管理人员阅读。
《大数据思维与决策》是大数据时代的奠基之作，耶鲁大学计量经济学家伊恩·艾瑞斯早在20世纪末就洞察到大数据浪潮的到来。本书通过讲述各个领域有关大数据分析与决策的经典案例，为读者解答了一系列关系到现在与未来的问题，如为什么谷歌和亚马逊比你还了解你自己的喜好、医生如何利用数据分析做出正确诊断、教师是否要摒弃自身创造性为孩子提供准确有效的教育指导，以及政府、法院如何在推动信息公开的同时制定出有益于未来的制度和法案等。希望读者在阅读后，可以迅速在信息变革中把握机遇，充分利用大数据分析做出优质决策。《大数据思维与决策》适合企业管理者、投资者、政策制定者、高校相关专业老师与学生等一切想走在互联网时代前列的人阅读。
本书在着重解决游戏分析的基本认识、方法之外，还有更多对于业务理解的思考，从解决问题入手，以游戏为很好切入点，辐射整个数据分析领域，并完成大部分理论和基础数据的解读分析。本书分为两大部分：部分贯穿了从基本的游戏数据分析概念、分析师的定位、数据指标认识、游戏数据分析方法论、统计学运用、渠道流量经营到具体的产品每个阶段用户的数据运营知识。第二部分则重点阐述运用R语言和数据挖掘的知识，深入探讨游戏数据分析的高阶知识。
《中文版Access 2016宝典(第8版)》开篇讲解基本数据库概念，然后详细说明如何构建高效的表、创建功能强大的分析查询、创建包含Access窗体的可靠应用程序，以及生成美观的Access报表。《中文版Access 2016宝典(第8版)》还介绍SharePoint集成和Visual Basic编程知识，堪称一座熠熠生辉的知识宝库，是各级别Access用户的宝贵资源。
本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。
在过去几年中，JavaScript凭借Node.js和SpiderMonkey等平台，在服务器端编程中得到了广泛应用。JavaScript程序员因而迫切需要使用传统语言（比如C++和Java）提供的工具，包括传统的数据结构以及传统的排序和查找算法。麦克米伦编著的《数据结构与算法JavaScript描述》讨论在数组即对象、无处不在的全局变量、基于原型的对象模型等JavaScript语言的环境下，如何实现高效的数据结构和算法。 《数据结构与算法JavaScript描述》适合JavaScript程序员以及对JavaScript语言感兴趣的学习者，特别是在学校中没有系统学习过计算机科学相关课程的“跨界”程序员。
本书共分8章。靠前章绪论，简要介绍海量点云处理技术的基础理论、方法以及主要内容。第2章介绍海量点云数据的预处理，包括点云数据的获取方案，点云的去噪、压缩、配准方法，以及点云空洞的插值方法。第3章介绍海量点云数据的重建方法，系统介绍常用的点云重建算法与特点，并详细介绍基于特征和基于切片的点云重建方法。第4章介绍点云数据及模型的质量评价，从理论和实际两方面对点云质量进行分析，总结点云配准过程中的误差传播模型，系统地归纳三维模型的质量评定方法。第5章介绍点云数据处理技术，详细介绍靠前外常用的海量点云数据处理软件以及三维图像库。第6章介绍地面三维激光扫描仪在隧道监测领域的应用，系统介绍基于三维激光扫描技术的隧道点云数据获取、处理及变形分析方法。第7章介绍地面三维激光扫描仪在历史建筑保护领域的应用，详细阐述基于点云的很好历史建筑数字化建模流程和方法。第8章介绍地面三维激光扫描仪在大场景数字化领域的应用，详细介绍大场景的数据采集方案、模型及景观制作方法，并通过实例介绍基于点云的大场景数字化建模方法。《海量点云数据处理理论与技术》可供测绘领域与智慧城市的管理者、研究人员、技术人员参考学习，也可供高等院校相关专业的本科生、研究生参考阅读。特别适合从事海量点云数据研究的科研人员以及相关高等院校的师生参考。
相征编著的《数据链技术与系统》全面系统地介绍了数据链的基本原理、体系结构、关键技术、实践应用和发展方向等。包括：数据链概述：常用专用数据链；通用宽带数据链；Link系列数据链；数据链网络管理系统；多战术数据链的互连；数据链的集成应用；数据链的新发展；基于相控阵天线的宽带数据链。《数据链技术与系统》可作为电子信息类专业本科生或研究生学习数据链的实用书籍，对国防工业科研部门、军事装备与指挥机关等领域具有重要的实用价值和参考价值。
本中结合鬼者多年从事高速数字设计和测试的经验，对高速數字信号的基本概念、测试原理进行讲解，同时绪合规代计算机、移动设备、有线通信、航天设备里*新的高速数字接口，对其关键技术、测试方法等做详细介绍和总结，以便于读者理解和掌握高速数字接口的基本原理、实现技术、测试理念以及其发展趋势。
本书为《大话存储优选版》出版以来近期新积累的大量高质量技术热点内容。全书分为：灵活的数据布局、应用感知及可视化存储智能、存储类芯片、储海钩沉、集群和多控制器、传统存储系统、新兴存储系统、大话光存储系统、体系结构、I/O协议栈及性能分析、存储软件、固态存储等，其中每章又有多个小节。每一个小节都是一个独立的课题。本书秉承作者一贯的写作风格，接近从读者角度来创作本书，语言优美深刻，包罗万象。另外，不仅阐释了存储技术，而且同时也加入了计算机系统技术和网络技术的一些解读，使读者大开眼界，茅塞顿开，激发读者的阅读兴趣。本书适合存储领域所有从业人员阅读研习，同时可以作为《大话存储优选版》的读者的延伸高新资源。
本书针对SEM数据分析技巧及其在企业中应用的成功案例进行了深度的解析，内容从初始数据分析、SEM在线客服系统介绍，到Excel表格技巧与公式使用、数据获取与处理、数据透视表与统计图的制作与应用，再到百度搜索推广、网盟推广的数据分析案例解读，很后到数据分析报告的撰写，层层深入，并且采用逆向思维进行研发，帮助读者提升从业能力。
数据科学与大数据分析在当前是炙手可热的概念，关注的是如何通过分析海量数据来洞悉隐藏于数据背后的见解。本书是数据科学领域为数不多的实用性技术图书，它通过详细剖析数据分析生命周期的各个阶段来讲解用于发现、分析、可视化、表示数据的相关方法和技术。《数据科学与大数据分析：数据的发现 分析 可视化与表示》总共分为12章，主要内容包括大数据分析的简单介绍，数据分析生命周期的各个阶段，使用R语言进行基本的数据分析，以及不错的分析理论和方法，主要涉及数据的聚类、关联规则、回归、分类、时间序列分析、文本分析等方法。此外，本书还涵盖了用来进行不错数据分析所使用的技术和工具，比如MapReduce和Hadoop、数据库内分析等。《数据科学与大数据分析：数据的发现 分析 可视化与表示》内容详细，示例丰富，侧重于理论与练习的结合，因此比较适合对大数据分析、数据科学感兴趣的人员阅读，有志于成为数据科学家的读者也可以从本书中获益。
本书内容可分为三部分：靠前部分为靠前、第2章，介绍了高维统计分析工具中的基本理论知识；第二部分为第3~11章，阐述了经典统计学方法在高维统计分析中的拓展与修正，包括中心极限定理和多元统计的推广及其假设检验方法；第三部分为靠前2章，介绍了大样本协方差矩阵理论在金融领域的应用。附录中简要阐述了一些曲线积分和特征值不等式的基本知识。本书可作为统计分析、数据挖掘以及图像处理等高维数据统计分析相关领域在读研究生的教材和参考书，同时，为工作在上述领域内的专家、学者、研究人员以及工程应用技术人员提供一定价值的理论指导。
本书以任务为导向，较为全面地介绍了Spark大数据技术的相关知识。全书共9章，具体内容包括Spark概述；Scala基础；Spark编程；Spark编程进阶；SparkSQL：结构化数据文件处理；SparkStreaming：实时计算框架；SparkGraphX：图计算框架；SparkMLlib：功能强大的算法库；项目案例：餐饮平台菜品智能推荐。本书的大部分章节都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。
《SQL Server 2016数据库应用与开发/高等职业教育计算机类课程新形态一体化规划教材》以软件项目对数据库技术人才的需求为导向，以培养应用型和创新型人才为目标，以SQL Server 2008R2/2012/2014/2016为平台，重点讲解数据库基础，规范化设计，数据库、数据表和数据完整性约束的创建，数据操纵和各种查询，游标、视图、函数、存储过程、触发器、事务和锁等数据库编程技术，数据库安全和维护，很后讲解一个综合性的C/S和B/S项目开发案例。 《SQL Server 2016数据库应用与开发/高等职业教育计算机类课程新形态一体化规划教材》通过“微型联系人系统”“小型成绩管理系统”“小型商店管理系统”和“小型图书借阅系统”4个项目，分别从入门、理论、实训和综合案例的角度讲解数据库的原理、设计、编程和实施，每个项目都具有简单的数据结构和精简的数据，由易到难、由浅入深、循序渐进地介绍各个知识点。在理论教学环节，提供了大量的在线微课资源，可以通过手机扫描二维码进行在线学习。在实验环节，采用自主研发的Jitor实训指导软件，指导读者一步一步地进行操作，及时反馈操作完成的情况，具有鲜明的特色。 《SQL Server 2016数据库应用与开发/高等职业教育计算机类课程新形态一体化规划教材》内容丰富、实用性强，既涵盖了数据库课程的基础内容，又提供了拓展学习的内容（标题用*标识），因此既可作为高等职业院校的教材，也可作为应用型本科院校的教材，还可作为数据库应用开发人员的培训教材。
图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在靠前图数据库属于新兴产物，其优异的复杂关系解决方案引起了靠前众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中很为出色、很为成熟的产品。本书基于Neo4j 3.1版本编写，共分9章，外加两个附录，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、不错应用、中文扩展、配置设置、内建过程等内容。本书内容已经涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。
Stata是认可的应用很广泛的专业数据分析软件之一，因其功能丰富、效率高、操作简便，深受广大用户，尤其受在校师生的青睐。 本书为《Stata统计分析与行业应用案例详解》的升级版本（Stata 14.0），沿用版（Stata 12.0）的写作风格，采用先讲解Stata的各个操作功能再通过综合案例讲述Stata在各个行业中实际应用的思路编写。本书内容共分为两个部分：部分是~16章，按照统计类型讲述Stata的具体应用；第2部分是7~23章，分行业讲述了Stata的具体应用。各章均附有与正文部分对应的上机操作练习题，目的是着重培养读者的动手能力，使读者在实际练习的过程中能够快速提高应用水平。 本书面向具备一定统计学基础和计算机操作基础的在校各专业学生，以及企*单位的相关数据统计分析人员。
本书共8章，重点介绍与数据库安全相关的理论和技术，主要内容包括数据库安全基础、数据库安全层次、SQL和Web应用基础、SQL注入与防范、数据库访问控制、数据库备份与恢复、数据加密与审核、大数据与安全。本书适合作为高等院校信息安全、信息管理、大数据等相关专业的教材，也可作为对数据库安全感兴趣的读者的自学教材。
本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。全书一共10章，逻辑上可以分为三个部分：部分（~2章）主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构，开发环境的搭建和配置，以及源代码的编译。第二部分（第3~9章）详细讲解了Flink的编程范式，各种编程接口的功能、应用场景和使用方法，以及核心模块和组件的原理和使用。第三部分（0章）重点讲解了Flink的监控和优化，参数调优，以及对反压、Checkpoint和内存的优化。
随着大数据时代的来临，各种数据分析和可视化软件层出不穷，如何处理并直观展示大数据，成为了很多人都关心的一个话题。虽然应运而生了多个数据可视化工具，但随着微软Power BI软件的推出，并在行业的占有率越来越高，Power BI成为了众多大型企业青睐的数据分析对象。本书是基于Powe BI软件编写的书籍，由浅入深地讲解了Power BI的基础技术知识，就算是零基础的读者也能够快速上手操作。本书还对快速实现数据的智能分析与可视化进行了详细的介绍，并利用多个案例让读者融会贯通。通过本书的学习，您将从过去繁琐的数据处理、报表编制中解脱出来，瞬间做出美观、动态的交互式商业报告，实现公司企业内部数据可视化分析与分享，从而洞察数据的意义，实现管理的价值，大幅提升管理能力、管理水平。
本书遵循理论与实践相结合的教学目的，以实例讲解在Windows环境下如何开发网络应用程序的方法。全书共分7章：章介绍网络编程的一些基本概念；第2章介绍套接字的基本概念以及Windows Socket的内容；第3~5章分别介绍流式套接字、数据报套接字和原始套接字的编程原理，并用实例详细介绍如何开发相应的网络应用程序；第6章介绍常见的应用层协议（如FTP、SMTP、HTTP、MQTT）和WinInet的内容，并用实例描述如何编写基于应用层协议的网络应用程序；第7章介绍使用广泛的WinPcap的概念，以及如何用WinPcap开发相关网络应用程序。本书的特点是有大量的实例源代码及详细解析。 本书主要供普通高校计算机、信息安全、通信工程等专业的师生使用，也可供对网络编程感兴趣的各类人员自学使用。
本书系统性地介绍数据安全架构的设计与实践-融入了作者在安全领域多年积累的实践经验。全书分四大部分-共20章。部分介绍安全架构的基础知识-内容包括安全、数据安全、安全架构、5A方法论、CIA等基本概念-为后续论述奠定基础。第二部分介绍产品安全架构-内容包括：身份认证、授权、访问控制、审计、资产保护等-讲解如何从源头设计来保障数据安全和隐私安全-防患于未然。第三部分介绍安全技术体系架构-内容包括：安全技术架构、网络和通信层安全架构、设备和主机层安全架构、应用和数据层安全架构、安全架构案例分析等。第四部分介绍数据安全与隐私保护治理-内容包括：数据安全治理、数据安全政策文件体系、隐私保护基础与增强技术、GRC方案、数据安全与隐私保护的统一等。
本书讲述了一个现代企业从zui初的报表开发模式转向敏捷型分析模式的故事，通篇以对话的形式模拟职场人员在日常工作中使用数据分析解决问题并进行业务决策的过程。本书组织了一套全新的学习体系，内容由浅入深，从一开始jiu带入到实际的业务分析应用中，从zui基本的时间序列分析开始发现销售模式和季节性波动规律，到通过热图来分析一线销售和服务人员的排班优化，再到深入分析客户的80/20 规律等，每一章都在使用Tableau 分析和解决实际商业中遇到的问题。 本书适合Tableau 数据分析师阅读。
本书是一本以数据挖掘应用为，以SPSS Modeler为实践框架的应用指南，内容涵盖数据挖掘方法论、数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署以及性能优化等，力求帮助读者全面掌握数据挖掘项目的主要内容以及实践细节。 除了操作层面，本书也尽可能地把专业晦涩的数据挖掘知识及商业应用内容以通俗易懂的方式传递给读者，同时所有场景会结合IBM SPSS工具进行实现并提供样例学习，方便读者在学习的同时加深巩固和理解。 如果你是在校学生、刚刚从事数据分析的大学毕业生、数据分析爱好者、市场营销人员、产品运营人员或者数据分析师，如果你希望提升自己的数据挖掘技术，那么就适合阅读本书。
"本书是算法竞赛的入门和进阶教材，包括算法思路、模板代码、知识体系、赛事相关等内容。本书把竞赛常用的知识点和竞赛题结合起来，讲解清晰、透彻，帮助初学者建立自信心，快速从实际问题入手，模仿经典代码解决问题，进入中级学习阶段。 全书分为12章，覆盖了目前算法竞赛中的主要内容，包括算法竞赛概述、算法复杂度、STL和基本数据结构、搜索技术、不错数据结构、基础算法思想、动态规划、数学、字符串、图论、计算几何。 本书适合用于高等院校开展的ICPC、CCPC等算法竞赛培训，中学NOI信息学竞赛培训，以及需要学习算法、提高计算思维的计算机工作者。"
本书详细地介绍使用 Access 开发数据库系统的知识、技术与实际应用。全书共 13 章，每一章都是一个独立的主题，以数据库系统的开发流程来组织各章内容和排列顺序，有助于梳理 Access 知识体系和数据库开发流程。本书内容包括 Access 数据库术语、数据库对象及其视图、Access 界面环境的使用与定制、数据库的整体设计流程、创建数据库和表、设计表结构、设置表的主键和索引、创建表之间的关系、在数据表视图中操作数据、使用查询操作数据、使用窗体显示和编辑数据、使用报表呈现与打印数据、使用表达式和 SQL 语句、使用宏让操作自动化、管理和维护数据库等内容，很后一章介绍了开发一个数据库管理系统的具体方法和步骤。为了帮助读者更好地理解在开发数据库的过程中涉及的 Access 知识和技术，本书提供了 72 个案例，读者可以在学习过程中多加练习，不断积累实战经验，快速提高自己的 Access 技术和数据库开发水平。为了帮助读者提高学习效率，本书附赠所有案例的多媒体视频教程，还提供所有案例的源文件，便于读者上机练习。本书适合所有从事和希望学习 Access 技术和数据库系统开发的读者阅读。
本书基于C++语言编写，从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础内容，涵盖线性结构、树形结构和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。本书内容还涉及数据结构的基本应用（包括各种查找、排序等）和不错应用（包括优先队列、并查集、B-树、B+树和红黑树等）。通过大量图解将抽象数据模型简单通俗化，语言表述浅显易懂，并结合有趣的实例帮助读者轻松掌握数据结构。
《智慧警务——大数据环境下新时代公安信息化建设模式探索》对公安智慧警务的建设模式进行了探索。对智慧警务建设的背景和意义进行了阐述，结合靠前外智慧警务发展的现状分析了目前智慧警务建设存在的问题，并提出了智慧警务建设的理念；从总体上对智慧警务进行了设计，并针对智慧警务的每层设计做出了详细的阐述；以某地市智慧警务平台的设计和实现为例，从实战的角度出发讲述了智慧警务如何服务实战，解放警力，提高警务效能。 通过《智慧警务——大数据环境下新时代公安信息化建设模式探索》的学习，读者将了解和掌握智慧警务的理论、技术及实践，能够更好地以智慧警务模式在公安机关工作。
Microsoft Power BI数据建模与可视化快速上手
本书由资深数据分析师精心编写，循序渐进地介绍了Microsoft Power BI在数据建模和数据可视化中的应用。本书主要内容包括：Microsoft Power BI数据建模与数据可视化、相关分析及其视图、回归分析及其视图、聚类分析及其视图、时间序列及其视图、决策树及其视图、神经网络及其视图、社交网络及其视图、文本分析及其视图。全书以案例为主线，既包括软件应用与操作的方法和技巧，又融入了可视化的基础知识，使读者通过学习本书，能够轻松快速地掌握数据建模与可视化的方法与技巧。本书可作为管理、经济、社会人文等人员学习Microsoft Power BI软件进行数据可视化和数据分析的参考书，也可以作为大专院校相关专业本科生、研究生的教学用书。
本书介绍了大数据处理技术核心栈的全部内容。主要从大数据处理技术的流程出发，围绕大数据的获取、存储、分析到可视化展示的完整过程，以目前主流的Hadoop、Spark等开源大数据处理平台为核心内容，从大数据技术应用的角度，提供主流厂商的大数据平台的对比分析，并提供行业应用案例和大数据处理的完整实例，以帮助新手从零基础开始学习大数据技术。除此之外，在大数据分析部分，除常用数据分析算法外，特别增加了文本大数据分析、图像大数据分析和视频大数据分析等非结构化数据分析算法及应用场景。针对大型的大数据处理应用场景，增加了大数据集成、大数据治理、大数据安全等章节。很后对大数据处理技术的发展趋势做了介绍。本书内容全面，图文并茂，内容由浅入深，适合作为计算机、数据科学、统计学及相关专业本科生、研究生、工程技术人员及培训机构的教材。
本书系统论述了openGauss数据库理论、技术及应用。本书共11章,首先介绍数据库发展历史,包括传统的 网状数据库、层次数据库、关系数据库、NoSQL数据库、NewSQL数据库、云数据库、多模数据库、分布式数据库 等。其次介绍结构化查询语言(SQL)、SQL语法、存储过程、触发器、游标、数据库设计规范和E-R 模型等数据库 基础知识。再次介绍数据库未来发展趋势,包括新硬件、不同部署形态、新应用对数据库的影响。很后重点介绍 openGauss的核心技术,包括openGauss的核心架构、面向鲲鹏和昇腾等新硬件的优化技术、SQL引擎、执行器技 术、数据库存储技术、数据库事务机制、数据库安全、数据库自治技术等。为方便读者掌握数据库教学内容,本书 每章都提供了小结和习题(含答案)。 通过阅读本书,读者可以深入了解数据库的发展历史与未来趋势、数据库系统架构、鲲鹏和昇腾优化技术、数 据库事务处理技术、数据库执行器技术、数据库安全技术,从而既可以在将来开发数据库的核心代码,也可以更好 地利用数据库开发应用。 本书既可作为高校本科生和研究生学习数据库的参考书,也可作为高等院校、科研机构等相关单位从事数据 库理论教学或科学研究的教师、系统实现的研究人员的参考书,还可供企业工程师进行数据库二次开发和应用开 发的参考。
《大数据地理信息系统：原理、技术与应用》共5部分10章，从宏观角度介绍大数据GIS的理论认知、技术研究、产品形态、部署实践、行业应用到未来发展趋势，以图文并茂、深入浅出的方式来介绍大数据GIS的基础技术、核心技术以及跨行业应用，书中包含7个大数据GIS行业应用和近年获得中国地理信息工程金银奖的相关项目，具有很好强的可读性、参考性和可复制性。尤其值得一提的是，本书在介绍核心技术时，从技术优选性、架构设计和核心原理进行深度剖析，抢先发售详细介绍了如何将底层GIS技术与开源分布式技术深入融合。另外，作者基于二十多年的丰富经验，率先梳理出GIS技术、产业和应用发展的现状，勾画出GIS与人工智能以及物联网相融合的蓝图。《大数据地理信息系统：原理、技术与应用》结合理论与实践，产品到应用，既可以满足理论和学术参考的需求，又可以满足技术与实践的项目应用需求，对上百万GIS从业人员和空间技术从业人员具有很好高的参考价值和指导意义。
本书全面探讨了企业数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。首先介绍企业数据治理的发展方向，提出了企业数据治理的“八步走”策略。然后从项目层面对企业如何进行数据治理进行了深入分析，分别对数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善数据交换架构、优化增量数据质量、企业数据治理项目的管理，以及数据治理项目后的数据运维工作、风险监控进行了探讨，并分享了大量数据治理项目实际案例。本书是一部完整的企业数据治理实战读物，内容主要面向企业信息总监、企业架构师和数据管理人员等，能够帮助读者系统地掌握企业数据治理的策略、方法。
本书研究了随机向量、随机矩阵、随机子空间和用于量化高维不确定性的对象的行为。高维概率借鉴了概率论、分析学和几何学的思想，并成功地应用于数学、统计学、理论计算机科学、信号处理、很优化等领域。这是一本整合理论、关键工具，以及现代高维概率应用的教材。集中不等式是本书的核心内容，它涵盖了霍夫丁不等式和切尔诺夫不等式等经典结果以及矩阵伯恩斯坦不等式等新发展的理论。本书还介绍了基于随机过程的强大方法，包括斯莱皮恩不等式、苏达科夫不等式、达德利不等式，以及基于VC维数的通用链和界。书中配有大量插图，涉及协方差估计、聚类、网络、半定规划、编码、降维、矩阵补全、机器学习、压缩感知和稀疏回归等内容的经典和现代结果。而且书后还给出了许多练习题的提示。
这是一本从原理与实践角度全面讲解InfluxDB的著作，由腾讯监控大数据平台负责人撰写，融入了作者构建千亿级大数据监控平台的工程实践经验。从生态、应用场景、功能使用、源码分析等角度对InfluxDB进行了深入的讲解，包含9个企业级实战案例，100余示例，300余条命令和语法详解，能帮助读者从零开始，有效吃透InfluxDB的功能和原理，快速晋级为InfluxDB实战专家。 全书一共9章，从结构上分为四个部分： 部分 准备篇（~2章） 首先，从宏观角度介绍了InfluxDB的发展历程、适应场景、特点、优势以及社区和生态；然后，手把手教读者如何快速在各种环境中搭建InfluxDB生产环境。 第二部分 基础篇（第3~8章） 着重、全面地讲解InfluxDB的核心功能，包括基础操作、连续查询、保留策略、认证授权、集群和可用性、备份管理、节点管理、第三方协议等，并以多个DevOps实战为例，透彻讲解了InfluxDB的原理和实战技巧。 第三部分 实战篇（第9~10章） 分别以基于TICK的DevOps实战和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps实战为例，讲解了以InfluxDB为核心的企业级监控系统的构建方法。 第四部分 扩展篇（1章） 着重讲解了InfluxDB的源码编译方法，并采用抛砖引玉的方式，对启动流程、配置模块、HTTP写入和查询流程等进行了源码分析，帮助读者打开探索和研究InfluxDB源码的精彩之门。
SQL是很重要的关系数据库操作语言。SQL语句的运行效率，对于数据库的整体性能至关重要。因此，SQL语句的优化就成为数据库专业人员必须掌握的一门技能。很多初学者经常有如何入门、提高SQL语句优化能力的困惑。本书规避了市面上大多关于SQL优化的书籍内容过于深奥问题，以一线开发工程师的言语和视角展开，理论与实践并重，不仅适合初学者，也适合中端技术人员。 本书以大量案例为依托，系统讲解了SQL语句优化的原理、方法及技术要点，尤为注重实践，在章节中引入了大量的案例，便于学习者实践、测试，反复揣摩。