阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颗，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ·使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ·掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ·掌握pandas库中的数据分析工具。 ·使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ·使用matplotlib进行信息可视化。 ·使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

在数字中国这一国家战略的牵引下，数据要素和数字化转型的研究和落地如火如荼。数据中台是企业开展数据要素相关实践和数字化转型的关键基础设施，本书在这样的时代背景下，以帮助企业“管好数据、用好数据”为宗旨，内容围绕数据中台架构与建设方法论、数据中台建设流程和内容、数据中台工程化交付、数据中台行业解决方案4个维度全面、深度展开。 本书一共17章，逻辑上分为四个部分： *第1部分数据中台建设方法与架构设计（第1~3章） 首先，从产生、定义、认知、相关概念、建设方法论、架构等方面对数据中台进行了全面介绍，帮助读者建立对数据中台的清晰认识和理解，熟悉数据中台的建设机制；然后，总结了企业数据应用成熟度评估、数据中台在各个行业的应用场景，以及数据中台的成功要素。 *第2部分数据中台建设内容与运营方法（第4~10章）

《企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》由李杨著

本书由国内资深MySQL专家亲自执笔，国内外多位数据库专家联袂推荐。作为国内专享一本关于InnoDB的专著，本书的第1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第1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

这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数

这是一部讲解企业如何利用指标推动数字化转型和实现数字化经营的著作，详细讲解了指标体系的设计方法、指标平台的产品设计和技术架构、指标在各行业落地应用的方法。本书由行业领先的数据智能产品提供商数势科技官方出品，融合了其创始人在百度、平安、等头部企业的技术研发经验和其团队服务近百家企业的实战经验，得到了来自清华大学、信通院、腾讯、、百度等10余位专家的鼎力推荐。具体地，本书主要讲解了以下五个方面的内容：（1）从指标驱动的数字化经营新模式开始，介绍指标管理对企业经营的重要意义。（2）指标体系的设计方法论，带着设计思维模拟指标拆解、设计、落地的全过程。（3）指标管理平台的产品设计与技术架构，介绍了作者团队在多年实践中总结出的“一处定义、全局使用”的指标平台建设方法。（4）深入零售、金融、制造

本书分为两部分。第一部分为第1～7章，介绍了Python的语法、编程基础和对常见错误的处理。第二部分为第8～14章，介绍了Python的各种实践应用，分别是对目录和文件的操作，对Excel、Word和PDF文件的操作，在图像处理、网络爬虫领域的应用，以及Python的图形用户接口编程。本书以实践应用为目的，希望读者能够前后对应，根据例题举一反三。 本书可供Python爱好者和技术人员参考和自学，也非常适于用作高等院校的自动化类、电子信息类、机械类、计算机类等相关专业的教材。

本书紧密结合当前边缘计算领域近期新的发展趋势与研究成果，本着务实具体、详略得当、启发创新的指导思想，系统、全面地介绍了边缘计算的原理与应用，包括基本概念、架构原理、核心技术、主要研究方向与挑战，以及多个应用的近期新研究进展。撰写本书时最艰难的是选择从哪些应用视角来讲述边缘计算。最终，我们选择了计算卸载、服务部署、视频分析、模型推断、联邦学习等当下应用最为广泛的若干应用进行了阐述。

《Oracle 19C数据库应用（全案例微课版）》是针对零基础读者编写的入门教材，侧重案例实训，并提供扫码微课来讲解当前热点案例。 《Oracle 19C数据库应用（全案例微课版）》分为25章，前22章包括数据库与Oracle概述，安装与配置Oracle环境，Oracle管理工具，数据库的基本操作，数据类型和运算符，数据表的创建与操作，插入、 新与删除数据，Oracle数据的简单查询，Oracle数据的复杂查询，视图的创建与使用，触发器的创建与使用，Oracle系统函数的应用，PL/SQL编程基础，存储过程的创建与使用，游标的创建与使用，事务与锁的应用，Oracle表空间的管理，管理控制文件和日志文件，Oracle数据的备份与还原，用户与角色的安全管理，Oracle的性能优化，Java操作Oracle数据库等内容， 3章是3个综合项目，进一步提升读者的项目开发能力。 《Oracle 19C数据库应用（全案

《Oracle PL\SQL从入门到精通》以面向应用为原则，深入浅出地介绍了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，同时配以两个在实际工作中的案例深入地剖析了使用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。 本书分为5大篇共20章。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，对各种技术要点的应用场合进行了细致的分析。 《Oracle PL\SQL从入门到精通》适

本书以DM8为对象，系统介绍了DM8数据库的安装和维护，以及达梦数据库主流的两大解决方案：达梦数据守护和DMDSC高可用集群方案，完善了达梦数据库的运维体系。本书从达梦数据库的实际使用和维护角度出发，演示了基于中标麒麟Linux平台的大量实战操作。通过本书的学习，读者可以掌握达梦数据库的安装和基础操作，如用户、表空间、普通表、分区表、索引、参数、统计信息的管理操作；也可以系统地掌握达梦数据库的备份和还原功能，如逻辑备份与还原、联机备份与还原、脱机备份与还原。本书是读者从零开始、理论结合实战、全面掌握达梦数据库的运维和管理的参考指南。

本书会告诉你如何为组织设计合适的数据保护系统，以降低组织的成本和出现问题的可能性。系统管理员与网络管理员既要保护数据中心的物理机、虚拟机以及云平台中的设施，还要保护各种移动设备，此外还有Microsoft 365、Google Workspace与Salesforce等SaaS产品，以及由Kubernetes与容器工作负载创建的持久数据，这实在是一个相当繁杂的任务。 为了帮助大家解决上述难题，本书提供了几种解决方案，以便你从中选出适合的方案。你将了解每种工作负载的独特要求，然后探索可用于保护这些数据源的各种商用备份硬件、软件与服务，并探讨每种方法的优点与缺点。 学完本书，你将： 了解哪些工作负载类型（数据）应该备份。 探索用于备份数据的软件、硬件与服务。 能够判断目前的数据保护系统有什么缺陷。 学会如何将每种数据源分别交给擅长处理这种数据源的备份系

本书在基本数据结构的基础上，围绕一些常用的高级数据结构，结合大量实战例题，深入分析“数据结构是如何服务于算法的”，这也是本书编写的一个核心理念：学习数据结构是为了“用好”数据结构。本次修订除了改错，主要是更换全书的程序代码为（C++）。本书的适用对象包括：中学信息学竞赛选手及辅导老师、大学ACM比赛选手及教练、高等院校计算机专业的师生、程序设计爱好者等。

本书旨在依托Python编程语言就语料库翻译这一方向展开理论深化与技术创新方面的融合式探索，其内容不仅涉及学界的语料库翻译学，也涉及业界的语料库与翻译。全书分为九章内容：语料库翻译概述、多变量协同效应、译文可读性、翻译对等的短语特征、翻译知识库的构建与应用、语言结构识别与译后编辑、翻译质量评估、文本情感对比分析以及双语工具开发与应用。第1章是对语料库翻译的学界研究和业界应用的综合性概述与分析：第2～8章均以翻译理论为原点，探索翻译理论与当下技术实现融合的可能性。第9章呈现了多种双语Python技术解决方案。全书既有理论描述，也述及实践应用，强调了理论与实践并驾齐驱的可行性。本书适合高等院校翻译学等专业的师生以及从事语言服务或翻译实践活动的爱好者阅读使用。

本书系统化介绍Redis命令及其应用场景，内容深入，图文并茂，巨细靡遗，是掌握Redis的案头推荐参考书。本书主要分为三大部分，共20章。第一部分“数据结构与应用”介绍Redis最核心的九种数据结构，列举了操作这些数据结构的众多命令及其详细信息，并在其中穿插介绍了多个使用Redis命令构建应用序的示例。通过这些程序示例，读者可以进一步加深对命令的认识，并学会如何在实际中应用这些命令，从而达到学而致用的目的。第二部分“附加功能”介绍Redis在数据结构的基础上为用户提供的额外功能。其中包括数据库管理、自动过期功能、流水线与事务、Lua脚本、持久化、发布与订阅、模块管理等。读者可以通过阅读这一部分来学会如何将Redis应用在更多场景中。第三部分“多机功能”介绍Redis的三项多机功能：复制、Sentinel和集群。读者可以通过阅读这一部分来

这是一本从背景、技术、产业、政策等多个维度深度解读如何实现数据要素安全流通的专业指导书。来自40余所高校、科研机构、企业的超100位业界专家参与编撰，来自中科院、公共大数据国家、南京航空航天大学、、腾讯等单位的10余位知名专家亲自指导。 本书理论和实践兼备。书中囊括了数据可信确权、数据资产化、数据安全保障三大领域技术方案，从核心产业、基础设施、咨询服务三个维度划分数据要素安全流通的产业生态链，深度解读了国内外重点政策、法规，汇聚了通信、金融、政务、能源、工业等6大领域40余个特色解决方案及实践案例。 本书共分为11章。 第1~4章从必要性、挑战、形式体系、机制等多个维度对数据要素安全流通进行深度解读。通过这部分，读者可以从整体上认识数据要素安全流通，并形成落地数据要素安全流通的思维和框架。 第5~7章

《Oracle高性能系统架构实战大全》介绍与 Oracle 数据库性能相关的方方面面，涵盖了 Oracle 的体系架构，其背后的运行机制包括事务、锁与闩、多版本并发，各种 Oracle 特性如分区、并行执行、直接路径操作，以及大数据导入 / 导出性能优化，并用具体的例子来解释每个特性，它是如何工作的、其限制是什么。 本书用通俗易懂的方式介绍如何理解并掌握 Oracle SQL 执行计划，如何高效地掌握 Oracle SQL 性能分析与优化，这是摆在众多开发人员面前的两座大山。 本书不仅是从 Oracle 数据库与 SQL 优化本身的角度探讨高性能架构设计， 重要的是从整个应用层、综合中间件角度考虑各特性是否适合采用 Oracle 实现，如何在 Java 及 JDBC、 MyBatis 中优化。为此多个章节专门探讨 Oracle 不擅长的特性，以及如何在 Java 和中间件中 好地实现它们。 本书适合具有一定 Oracl

本书定位为NVIDIA BlueField DPU和NVIDA DOCA的入门学习参考，内容涵盖DPU的简介、技术优势及未来技术发展路径，包括NVIDIA BlueField DPU在结构通用化、功能多样化、应用广泛化和场景丰富化方面的前景展望，NVIDA DOCA软件框架开发环境配置，以及基于NVIDIA BlueField DPU利用NVIDA DOCA软件框架的应用程序开发实践案例。读者可以通过本书对DPU硬件架构与软件开发有一个整体了解，学习如何启用NVIDIA BlueField DPU以及搭建NVIDIA DOCA软件开发环境，并通过深入了解NVIDIA DOCA应用程序开发用例来掌握如何实现软件定义、硬件加速数据中心基础设施的应用程序或服务，并据此开启自己的开发之旅。

这是一本能为数字化转型企业的数据治理提供全面指导的著作。拥有集团官方出品，得到了用友集团董事长王文京、DAMA中国区主席汪广盛等9位企业界和学术界数字化专家的一致好评它基于国际主流的数据治理框架和用友多年的数据治理经验，从道、法、术、器4个维度全面、深入展开，不仅有数据治理在战略层面的顶层设计，还有数据治理在执行层面的实施方法，既可以作为数据治理的纲领性指南，又可作为数据治理的实操手册。从数据治理的战略规划到落地实施，本书将各环节的核心内容凝练为“3个战略机制、8项关键举措、7种技术能力、7个治理工具”：数据治理之道：3个战略机制高屋建瓴地介绍了数据治理的数据战略、组织机制和数据文化。这3个机制能够帮助企业形成数据治理的自我驱动、自我进化、可持续发展和长效运营机制。数据治理之法：8项关键举措

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鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书细致讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具，帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系，推动人工智能技术转化应用落地；最后本书通过7个实践案例全维度展现联邦学习实战。

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