本书主要描述Linux系统的总体框架和设计思想，包含很多可以直接操作的实例，目的是希望读者对Linux系统背后的逻辑有一个全面的了解。本书力求贴近实际的工作使用，在比较核心且常用的技术点有更加深入的解释，对实际使用Linux系统工作大有裨益。本书共13章，其中第1~3章是总览，第4~13章是分领域阐述。第1~3章总体介绍Linux的基本知识；第4章以Linux系统的启动开始深入叙述；第5章是Linux系统运行中使用者*常接触到的进程概念，重点介绍进程的原理；第6章是Linux内核的内存管理方法与用户端使用内存的底层方法，即重点介绍glibc底层到内核之间的内存管理过程；第7~13章分别是关于安全机制、网络、总线与设备变动、二进制、存储、虚拟化与云、硬件专用子系统的内容。这些子系统都是Linux系统运行中非常重要的领域，是深入理解Linux系统原理不可或缺的知识补充。

UML（统一建模语言）帮助你处理这和中复杂性。无论视UML为一种蓝图语言、草稿工具还是一种编程语言，这本书都教给你必须知道的知识，以及将UML应用到项目的方法。虽然市面上已经有许多描述UML的书，但本书的主要特色包括： ??●在模型里捕捉系统的需求，确保设计切合使用者的需要。 ??●为组成系统的各部分及彼此间的关系建模。 ??●为组成系统的各部分如何彼此合作以满足系统需求建模。 ??●在现实世界里建模、捕捉与部署系统。 ??本书既迷人又容易理解，会告诉你如何运用UML精雕细豚以及传达项目设计意图。Russ?Miles与Kim?Hamliton根据他们难得的实践经验（而非理论）来介绍UML。无论采用何种软件流程及方法论，本书都是在使用UML?2.0时的参考资源。包括练习在内的其他信息参见http://www.learningum12.com.

《语音库建设与分析教程》主要介绍笔者这几年在语音语料库建设和数据分析方面所做的一些工作和积累的一些初步经验，其中包括一套录音工具和九个Praat脚本程序的功能和用法，旨在解决语音语料库建设和数据分析中的一些技术问题和效率问题，并试图为语音语料库建设及其基础研究提供一个简便的框架流程。《语音库建设与分析教程》共分八个章节，主要包括语音语料库的录制与整理、生成TextGrid标注文件、生成语音声学参数文件、编辑TextGrid和PitchTier数据对象等方面的内容。

本书由数据中心IT建设和运营管理（ITBOM）联盟基于国家标准GB/T 33136- 2016《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型》编写。全书选取业界代表性单位，从流程关键管控点、管理要求和电子化工具等角度，对战略发展、运营保障和组织治理等各流程的真实情况进行详细说明，以期为业界的服务能力建设与成熟度提升提供参考与指导。

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自1998年本书版出版以来，经过十多年的发展，数据仓库行业已经完全成熟，而且软硬件都有了极大的进步。那一版所提出的方法几乎已经被所有的数据仓库厂商和从业人员所采纳。现在，RalphKimbatl和其他专家一起对原有的生命周期方法和技巧集进行了改良。在本书中，他们将悉心为您讲述设计、开发和部署DW／Bl系统的详细步骤。这些步骤将教会您如何创建一个具有适应性的系统来为业务用户提供数据和分析结果，以帮助他们做出更好的商务决策。

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本书通过详细的示例、样本数据集、代码和图形教程，说明了如何：1为每个问题使用合适类型的图2快速、高效且正确地收集、清洗和组织数据3为高可读性设置可视化格式，而不损失精确性4掌握允许更深入地探索和解释数据的工具5使用少量轻量级编程创建自定义可视化6选择有效的图分析技术来从数据中提取出最多信息7使用高级的可视化技术，包括动态图、大数据工具和查询。

《数据科学导引》是博雅大数据学院针对新开设的“数据科学与大数据技术”专业编写的数据科学导论课程。《数据科学导引》内容共分十五章，包括绪论、数据预处理、回归模型、分类模型、集成模型、聚类模型、关联规则挖掘、降维、特征选择、EM算法、概率图模型、文本分析、图与网络分析、深度学习、分布式计算。附录部分对相关的基础知识做了简要介绍。《数据科学导引》还提供了大量的数据分析实践案例，有助于加深读者对理论知识的理解，及培养其实际应用能力。《数据科学导引》可作为全国高等学校数据科学相关专业的本科生和研究生，也可供从事相关工作的技术人员参考使用。

《城市交通大数据》从城市交通大数据的基本概念和研究应用现状出发，分析了大数据背景下的城市交通需求、城市交通大数据中各类数据资源，介绍了一系列适合城市交通大数据组织、描述、管理、处理、分析挖掘和可视化等技术与方法，并给出了城市交通大数据应用开发的框架、方案选型、平台设计等参考建议，提出了若干项具有代表性的典型城市交通大数据服务。《城市交通大数据》立足于城市交通信息技术研究、应用开发和交通信息服务实际工作及成果，理论与实际结合紧密，内容丰富，条理清晰，点面结合，覆盖面广。《城市交通大数据》适合城市交通大数据领域的相关技术人员阅读，同时也可以作为城市交通决策、管理和研究人员的参考书。

本书采用程序员用的面向对象C语言来描述数据结构和算法，并把数据结构原理和算法分析技术有机地结合在一起，系统介绍了各种类型的数据结构和排序、检索的各种方法。作者非常注意对每一种数据结构不同存储方法及有关算法进行分析比较。书中还引入了一些比较高级的数据结构与先进的算法分析技术，并介绍了可计算性理论的一般知识。本版的重要改进在于引入了参数化的模板，从而提高了算法中数据类型的通用性，支持高效的代码重用。本书概念清楚、逻辑性强、内容新颖，可作为大专院校计算机软件专业与计算机应用专业学生的和参考书，也可供计算机工程技术人员参考。

本书系统介绍以太坊智能合约的开发，对智能合约相关知识进行全面梳理，尤其是对智能合约开发语言Solidity进行了详细解读，智能合约的开发者可以从书中获得一些启发和指导。本书可以作为一本案头手册，方便开发者在开发智能合约时随时查阅。

制定多种匿名化解决方案，覆盖多种应用场景，满足对可识别性的不同要求。 解决方案跟所用数据、数据接收方和分析目标相匹配。 为数据采集模式量身定制匿名化流水线，覆盖不同业务需求。 为原始数据生成匿名化版本或用分析平台生成匿名化输出。 检查匿名数据使用的伦理问题。

本书是一本大数据时代下进行小数据分析的入门级，通过数据分析的知识点，将各类分析工具进行串联和对比，例如：在进行线性规划的时候可以选择使用Excel或LINGO或CrystalBall。工具的应用难易结合，让读者循序渐进地学习相关工具。JMP和Mintab用来分析数据，分析的结果使用Excel、LINGO、CrystalBall来建立数据模型，最后使用Xcelsius来动态展示数据分析的结果。书中以两个人的对话为叙述方式，场景描写多，容易进入学习状态，完全是用生动的故事和实用的案例尽可能地贴近生活和工作，让数据分析生动有趣，基本上有数学知识就可以理解线性规划等数据分析内容。本书不仅介绍Excel而且介绍使用其他工具软件进行数据分析，可用来拓展互联网公司、传统企业、电商企业、管理咨询公司等各行各业从事数据分析工作的分析师和管理者对数据分析的认知，也适合级数据分析

作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以很为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思维方式进行工作做好理论准备。本书从众多先贤及科学家的轶事讲起，以逐步归纳和递进的脉络总结出科学及数据科学应关注的要点，然后在生产的各个环节中对这些要点逐一进行讨论与落实，从更高、更广的视角回看科学及数据科学在各个生产环节的缩影。本书并不以高深的数学理论研究作为目的，也不以某一种计算机语言编程作为主线脉络，而是在一个个看似孤立的故事与工程中不断拾遗，并试着从中悟出一些道理。本书适合大数据从业人员和对大数据相关知识感兴趣的人，初级和中级程序员、架构师及希望通过对数据的感知改进工作的人，产品经理、运营经理、数据分

《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》源自网易公司多位资深数据库专家数年的经验总结和MySQL数据库的使用心得，在之前版本的基础之上，基于MySQL 5.7版本进行了内容升级，同时也对MySQL 8.0的重要功能进行了介绍。除了对原有内容的更新之外，本书还新增了作者在高可用架构、数据库自动化运维，以及数据库中间件方面的实践和积累。 《深入浅出MySQL：数据库开发、优化与管理维护（第3版）》分为“基础篇”“开发篇”“优化篇”“管理维护篇”和“架构篇”5个部分，共32章。基础篇面向MySQL的初学者，介绍了MySQL的安装与配置、SQL基础、MySQL支持的数据类型、MySQL中的运算符、常用函数等内容。开发篇面向的是MySQL设计和开发人员，内容涵盖了表类型（存储引擎）的选择、选择合适的数据类型、字符集、索引的设计和使用、开发常用数据库对象

《Druid实时大数据分析原理与实践》内容提要Druid作为一款开源的实时大数据分析软件，最近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。《Druid实时大数据分析原理与实践》的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid技术、大数据分析技术选型、Druid的安装和使用、高级特性的使用，也包括一些源代码的解析，以及一些常见问题的快速回答。Druid的生态系统正在不断扩大和成熟，Druid也正在解决越来越多的业务场景。希望本书能帮助技术人员做出更好的技术选型，深度了解Druid的功能和原理，更好地解决大数据分析问题。《Druid实时大数据分析原理与实践》适合大数据分析的从业人员、IT人员、互联网从业