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。
时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。 本书是基于Python编写的入门级时间序列分析教材，主要内容包括时间序列分析简介、时间序列的预处理、ARMA模型的性质、平稳序列的拟合与预测、无季节效应的非平稳序列分析、有季节效应的非平稳序列分析、多元时间序列分析。
《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。
《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。
《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》在阐述大数据和云计算关系的基础上，介绍了大数据和云计算的基本概念、技术及应用。全书分为基础篇、技术与应用篇和实践篇，主要内容包括：绪论、大数据环境下的云计算架构、大数据关键技术与应用、云存储、云服务与云安全、云计算应用、虚拟化技术、Hadoop和spark平台、分布式文件系统及并行计算框架、分布式数据存储与大数据挖掘。 《云计算与大数据/应用型本科 物联网专业 十三五 规划教材》是结合实际应用及实践过程来讲解相关概念、原理和技术的，实用性较强，适合作为本科院校计算机、大数据及信息管理等相关专业的教材，也可作为相关研究人员、爱好者的参考用书。
《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12.0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法（包括ID3、C4.5、c5.o、CART等算法）、聚类分析方法（包括K-Means算法和TwoStep算法）、关联规则挖掘方法（包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法）、数据筛选算法（包括特征选择算法和异常检测算法）、回归分析方法（包括线性回归算法和二项Logistic回归）、神经网络构建方法（包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法）、时间序列分析方法（包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法）。
本书共分为八章，分别为数据分析概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表与数据透视图、数据分析与可视化、Excel数据分析实例、撰写数据分析报告。本书注重平衡理论知识和实践应用，每章都包含
本书基于计算机类专业对大数据平台技术和大规模数据处理的实战需求，在阐述数据科学、Hadoop和Spark配置要点和大数据处理周期的基础上，重点阐述大数据采集与存储、预处理、特征工程、数据可视化分析、机器学习基础等大数据处理技术及其Python实现，以及基于Hadoop和Spark平台的Python接口调用和机器学习编程实例分析。本书既强调了大数据处理周期的基本原理和关键技术，又突出机器学习算法及其在分布式系统中的应用编程方法。 本书可作为高等院校计算机、大数据、人工智能、软件工程等专业的，也可作为大数据技术研发人员和研究生的学习参考用书。
本书内容包括：原理图输入设计；基于Quartrs II的VHDL设计初步；基于Quartrs II的VHDL设计深入；EDA综合设计项目。
本课程为数据库进阶课程，讲述数据库企业级应用技术。教材共8章内容，另加两个附录。 ~7章为基础部分，第8章为扩展部分；凡标有*号的部分均为扩展内容，可根据实际情况选读、选讲；每章均有完整的学习案例贯穿其中。第1章为关系数据库设计范式，讲述关系数据库中表设计时的三大范式原则；第2章为关系数据库事务，讲述关系数据中进行数据维护、操作时如何使用事务来保证数据的安全性、一致性和完整性；第3章为存储过程开发，讲述存储过程的作用、种类以及开发语法；第4章为触发器应用，讲述触发器的概念、作用、种类、应用以及相关的基本语法；第5章为关系数据库管理，讲述如何实现数据权限控制、数据备份、恢复等；第6章为查询检索 应用，讲述查询检索的 技巧，以及特定关键字的功能用法；第7章为PowerDesigner设计工具，讲述如何运用此工具进行
本书是云计算与大数据技术教程的项目化教材，全书共11章，设计了6项主任务、34项子任务。以搭建云计算平台流程组织实训内容，全面介绍了CentOS操作系统的安装及网络配置方法、虚拟化技术KVM的使用、MPI的安装与部署、分布式处理系统Hadoop软件的编译、安装及部署、Hbase数据库的安装与配置以及大数据流处理系统Storm的安装与部署。本书突出上机操作，图文并茂且条理分明，实验丰富，把实验内容与课程教学相结合，有利于培养学生在“做中学，学而会，会且熟”的学习能力。
数据流通是数字经济时代的核心特征。伴随着新一代信息技术的发展，数字经济崛起，数据在社会和经济生活中得到广泛且深入的应用，数据价值持续释放，数据的共享、开放和交易成为新常态。 本书首先从数字经济的内涵和总体发展态势着手，为理解数据在现代经济中的角色奠定了基础。随后，本书对数据流通、数据成为新型生产要素的关键支撑即数字化技术进行了介绍。基于上述背景，本书切入数据流通的主题，探讨数据的价值来源与实现路径、数据在经济活动和社会活动中的作用，呈现数据流通的内在机理和应用场景。数据交易是数据流通的重要形式与必然趋势，这就涉及数据流通的市场生态体系和市场机制建设，本书从数据交易的参与主体、交易场所、产权界定与保护、估值和定价等维度展开探讨。最后，本书以数据流通的现状、挑战、应对措施和展望作
网络数据库是现代电子商务网站建设所必需的数据组织方式之一。本书以MySQL为平台，全面系统地讲述了数据库技术的基本原理和应用。全书围绕一个网站项目，共分为10个任务，采用由浅入深、任务递进的形式介绍了初识数据库、数据库设计、MySQL数据库管理、创建与维护数据表、单表查询、多表查询、视图、事务/存储过程与触发器、数据库的 操作、MySQL数据库在Web中的应用，并结合一个动态网站制作实例说明如何使用PHP技术读取后台数据库的内容。 本书可以使读者充分利用MySQL数据库深刻理解数据库技术的原理，实现理论和实践紧密结合。本书适合作为高等职业院校计算机网络技术、软件技术、电子商务等专业的数据库技术应用课程教材，也可作为数据库爱好者的参考用书。
朱东妹著的这本《数据仓库与数据挖掘概念、方法及图书馆应用》以图书馆信息化为基点，从理论与实际应用角度，介绍了数据仓库与数据挖掘的概念、方法及在图书馆的应用。主要内容包括：以图书馆自动化集成系统日常工作中产生的数据为基础，详细介绍了应用微软SQL Server 2012数据仓库与数据挖掘工具进行图书馆数据仓库开发、数据集成服务、联机分析处理及常见数据挖掘技术挖掘过程。 本书注重实践性，可操作性强，可作为企事业单位数据仓库与数据挖掘工作人员、研究人员参考用书。
本书以HBase和MongoDB两大NoSQL数据库平台为选型，以任务为向导，采用项目化的方式进行项目任务的设计和实施，每个项目任务包括“任务描述+任务分析+知识准备+任务实施”。全书内容分为两大部分：第壹部分主题为HBase，内容包含岗前培训，项目1 HBase安装、部署与运行，项目2应用HBase shell命令实现微博数据存储操作，项目3应用HBase API操作学员信息，项目4应用HBase 特性优化设计和查询；第二部分主题为MongoDB,内容包含项目5应用MongoDB实现管理员工基本信息，项目6在MongoDB数据库中操作员工基本信息，项目7应用MongoDB建立员工信息索引，项目8使用MongoDB聚合完成员工信息统计。 本书可以作为各类职业院校大数据技术及相关专业的教材，也可作为相关技术人员的参考书。 本书配有电子课件，教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册后下载，或
本书为读者普及信息架构知识，帮助读者将信息架构的设计应用到实际项目中，并在此基础上，帮助读者总结甚至创造出一套属于自己的信息架构设计方法。本书行文清晰，逻辑严谨，是一本针对网站及相关应用的设计开发人员的入门读物。本书一共分为七个章节，内容框架参照了信息架构的设计流程，包括研究、策略、设计、实施和管理。
