本书与以往统计学中的概率论略有不同,添加了一些复杂数据类型的概率基础知识和模拟计算中的相关概率知识。具体安排如下所述。本书共分6章。第1章为概率与计数,基本内容是随机事件、概率空间、计数方法、概率的确定方法。第2章为条件概率,基本内容是条件概率与乘法公式、事件的独立性、全概率公式与贝叶斯公式。第3章为随机变量,基本内容是随机变量及其分布函数、随机变量的分类、二维随机向量、随机变量的独立性、随机变量函数的分布。第4章为常用的概率分布,基本内容是常用的离散型随机变量、常用的连续型随机变量、随机数的产生。第5章为随机变量的数字特征,基本内容是数学期望、方差和协方差、矩和矩母函数、条件期望。第6章为不等式和极限定理,基本内容是概率不等式、大数定律及其应用、中心极限定理。

C#语言已经成为.NET平台中*流行的编程语言。本书以Visual Studio 2012和SQL Server 2008为开发平台，从实际应用的角度出发，重点介绍了使用C#开发Windows应用程序的方法和技术。全书共9章内容，第1章为C#概述，介绍了Microsoft.NET平台概述、C#语言简介、Visual Studio集成开发环境和C#程序结构介绍；第2~3章为C#程序设计基础，通过实例以循序渐进的方式介绍了C#语言的各种语法、知识点和面向对象的基本思想；第4~5章介绍了使用C#语言开发Windows窗体应用程序，包括Windows窗体常用控件、菜单编程、对话框和多文档编程；第6章介绍了各种文件操作；第7章介绍了进程，包括线程和多线程编程；第8章介绍了数据库编程；第9章通过开发一个图书馆管理系统，全面介绍了软件开发流程，阐述了使用Visual C# 2012开发Windows应用程序的基本知识。本书内容立足于课堂教学和实际应用，各章均配有

本书内容共分为7章。 第1章介绍了数据分析的应用背景、研究内容和基本概念。第2章聚焦于数据的可视化方法，并例举了现有网络工具的使用方法，本章内容几乎不需要编程基础。第3章着眼于数据分析与数学优化建模的联系，并介绍了常用的梯度下降优化算法。第4章凸显了数据降维和特征提取的必要性，给出了一些常用的降维算法。第5章和第6章详述了无监督学习和有监督学习的典型算法及示例。第7章介绍了深度学习的鲁棒性问题，这是当前数据分析的前沿领域。本书 的附录部分简述了深度神经网络的基本原理以及PyTorch开发框架。

在全世界不同的文化中，数据的收集与组织都有着悠久的历史，甚至在计算机思想出现之前很久就已存在。但只是到了互联网时代，日常产生的数据量才开始变得 巨大，而且继续呈指数级增长，其中包括我们上传的文件、视频、照片、社交媒体信息、在线购物，甚至我们汽车的GPS导航数据。大数据这一术语所代表的不仅仅是一种量变，而是一种质变；其所指涉的不仅是新的技术，还有企业和政府利用它的方式。霍尔姆斯基于统计学、概率论和计算机科学，对大数据这一主题进行了概要性探讨，并强调指出，大数据不仅改变了商业的运营模式，而且改变了医疗研究的进行方式。与此同时，它也引起了一些重要的伦理问题，作者据此对斯诺登事件、数据安全，以及家庭智能设备可能被黑客挟持等实例进行了讨论。

本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。

本书是一本从理论到实践的全面且细致的企业数据驱动指南，作者见证并献身百度大数据的建设，毫无保留地将成败摸索实践的真实场景进行完整还原，并对近十年大数据从业经验与心得做了归纳和总结，同时详解大数据本质、理念与现状，并围绕数据驱动四环节——采集、建模、分析、指标，深入浅出地讲述企业如何从零到一将完整的数据驱动方案落地，全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。

空间数据技术既是地理信息系统（GIS）的重要组成部分，也是其核心技术之一。建立科学、合理的空间数据库是GIS项目成功的关键，但空间数据库是理论性和实践性都很强的学科，理解起来非常抽象。《规范版高职高专测绘类专业“十二五”规划教材：空间数据库技术应用》结构清晰，难易适中，理论与案例相结合，具有较强的实用性和通用性，可以帮助读者更好地理解和掌握数据库、空间数据库的基本原理、设计及构建方法。全书共分为6章。包括：数据库基础知识，空间数据库理论基础，空间数据库设计，空间数据库的建立与维护，空间数据库技术应用实例，空间数据库发展趋势。

《数据库原理与应用(VFP第2版)》由长期从事“数据库原理与应用”课程一线教学工作的教师编写完成。在编写过程中，主编祝胜林参考了相关的著作、中文VFP的帮助信息和各种与中文VFP有关的等级或水平考试大纲，同时融合了自身的教学经验。因此，《数据库原理与应用(VFP第2版)》具有如下特点：(1)系统性。可以帮助学生系统地学习有关数据库的基本原理与方法。 (2)针对性。本书的举例和习题经过精心挑选，应用分析条理清晰，可以满足学生参加各种考试复习的需求。 (3)新颖性。对传统的章节结构进行了重新编排，使内容更加紧凑，同时也更加突出数据库应用的重点。 (4)实践性。“数据库原理与应用”课程是一门实践性非常强的课程，本书根据应用操作的需要，精心设计了上机操作的题目。

《数据库原理与实践--SQLServer2005》紧紧围绕数据库的精髓部分，介绍数据库的基本原理和设计方法，并理论联系实际，讲解当前流行的SQLServer2005常用的操作方法。本书可划分为两大部分内容，部分系统介绍了数据库系统的基本原理、关系代数实现的数学基础、关系数据库设计的步骤和方法以及标准的数据库查询语言SQL。第二部分介绍了目前流行的SQLServei2005数据库管理系统的使用、Transact-SQL。语言和数据库的安全等内容。在讲解过程中，案例鲜明，重点突出。 本书既可作为本科院校信息管理与信息系统专业或计算机专业的专业课教材，也可作为相关领域技术人员的参考用书或培训教材。

《普通高等教育“十二五”规划教材：数据库技术与应用实践教程（第2版）》是与《数据库技术与应用》（第二版）配套的教学参考书，是根据*高等计算机基础课程教学指导委员会2011年10月出版的《高等学校计算机基础核心课程教学实施方案》（新白皮书）中关于“数据库技术及应用”课程实施方案的精神，结合作者多年教学实践与研发的经验，并考虑到读者的反馈信息，遵循非计算机专业的特点，从新的视角对原来出版的《数据库应用基础实践教程》各个章节的内容和结构等进行了修订、调整、完善和补充。全书分为实验指导篇和课程设计案例篇。实验指导篇共安排20个实验，内容选择恰当，具有启发性和实用性，与教材内容紧密结合，强调对动手能力的培养，达到即学即用的目的。课程设计案例篇共安排5个案例，是分别从文学、法学、医学和工学的角度

《数据结构课程设计》主要围绕数据结构的基本知识点，设计了8个大型综合性练习案例，通过相关背景知识的回顾、题目解析与实现要点的分析以及测试方法分析等，为学生完成综合性的数据结构实践提供参考。《数据结构课程设计》所附光盘内容为这8个课程设计案例的源程序及教材中描述的测试数据。本教材还提供了8个课程设计题目及其简要的提示。这些案例和题目大多取材于程序设计竞赛题，具有较好的趣味性和技巧性。 本教材可作为数据结构课程配套的实验教材，也适合于对C程序设计以及数据结构有初步基础的读者学习数据结构的设计方法和提高编程技巧。

随着大数据的蓬勃发展，不少机构开始将源源不断的数据流导入到一个叫“数据湖”的设备中去。数据湖架构 是“数据仓库”之父撰写的全新著作，是帮助读者认识数据湖架构，并把数据湖打造成公司资产的指导手册。数据湖架构 共15章，分别涉及数据湖简介、数据池据湖内部结构、数据池及其结构、各种类型的数据池等技术话题，目的在于讲解如何构建有用的数据湖，以便数据科学家和数据分析师能够解决商业挑战并找出新的商业机会。数据湖架构 适合数据管理者、学生、系统开发人员、架构师、程序员以及终用户阅读。

数据库云平台是当今乃至今后一段时期信息化领域普遍关注的一个热点领域。云技术的本质是分布式计算，而数据库云平台揭示的正是分布式计算在数据处理领域的本质问题。本书介绍了数据库的起源与发展，分析了关系型数据库与NoSQL数据库的适应场景，介绍了国产自主可控数据库云平台发展现状；针对云计算环境大数据时代对结构化和非结构化数据的管理需要，介绍了关系型数据库中的事务、数据恢复、SQL、分布式数据库和NoSQL数据库的一致性与事务等理论；针对越来越多的大数据业务，介绍了数据库应用系统的设计、优化和集成技术。结合发展趋势，重点介绍了当前流行的关系数据库和NoSQL数据库的编程技术；针对信息化建设演进式发展，介绍了数据库重构技术。 本书作为计算机、网络工程、信息管理院校研究生的高端教材，适合具有计算机基础知识的读

本书结合编者多年教学经验，系统地介绍了数据结构的基本概念和知识，条理清晰、理论精炼、重点突出、图文并茂，内容安排循序渐进、深入浅出，既注重理论知识，又注重算法设计的训练，突出了实践性与实用性。全书共分9章，章作为全书的综述和基础，介绍了数据结构、算法的相关概念和算法分析方法等，其后各章分别讨论了线性表、栈与队列、串、数组和广义表、树与二叉树和图等数据结构的定义、表示和实现，最后两章介绍了查找和内部排序的各种方法和实现算法。在重点章节中，还结合精心编写的应用实例，介绍了应用数据结构和算法解决实际问题和进行程序设计的方法，增强了读者对基本知识的理解与掌握，更有利于分析问题能力和程序设计能力的提高。全书采用C语言作为数据结构和算法的描述语言，书中所有算法和程序代码均在DEV-C 5环境下调试

本书主要内容包括：数据清洗在数据科学领域中的重要作用，文件格式、数据类型、字符编码的基本概念，组织和处理数据的电子表格与文本编辑器，各种格式数据的转换方法，解析和清洗网页上的HTML 文件的三种策略，提取和清洗PDF 文件中数据的方法，检测和清除RDBMS 中的坏数据的解决方案，以及使用书中介绍的方法清洗来自Twitter 和Stack Overflow 的数据。