了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制有效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。这一版重写了书中的示例代码，并对诸多内容做了修正。

本书示范应用的SPSS软件和R软件，是当前量化研究中的主流。 本书将研究方法、统计分析和软件操作三方面的主要知识进行了的融合，对20多种统计分析技术的讲解都配有图示清晰、步骤详细的范例，十分便于读者学习领会、照猫画虎。 本书的内容组织方式相对于将统计学和软件应用分别成书的做法，更能帮助读者在整体上对量化研究融会贯通。在难度的把握上，立足于为量化研究的初学者服务，材料选择、内容设计都比较基础，因此，完全可以作为社会学、心理学、管理学、教育学等学科的本科生和研究生的量化研究方法课程的教材。

无论是审计师还是会计师，在工作中都会遇到如何获取数据、分析数据的问题，甚至有时想制作一些自动化的工具或利用编程技巧来辅助完成重复性的工作。本书正是从审计师、会计师的实际工作场景出发，讲解IT审计的学习技巧、SQL基础与实战技巧、Python基础与Python实战技巧，以及数据可视化技巧等。

本书分为以下几个主要部分：第1-3章介绍方法和技术。在这些章节中，我们描述了一种性能调优方法。还提供了一些关于MongoDB架构和MongoDB提供的用于调查、监控和诊断MongoDB性能的工具的背景知识。第4章和第5章介绍应用程序和数据库设计。第6-10章介绍应用程序代码的优化。第11-14章讨论MongoDB服务器及其运行硬件的优化。

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

对于企业而言，大数据的重要性不言而喻，如何构建、实施和应用大数据系统是很复杂的。 本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。 本书共15章，可分为五大部分。第一部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章?第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章?第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章?第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的

本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。本书适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握S

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些高级内容，使其体系更符合国内本科数据库课程教学要求。本书第1章概述数据库系统，第一部分（包括第2~6章）讲述关系语言的基本概念，第二部分（包括第7~9章）介绍数据库设计与应用程序开发技术，第三部分（包括第10~14章）介绍数据库管理系统实现的核心技术，第四部分（包括第15~17章）介绍大数据分析、区块链数据库、高级应用开发等高级话题。 本书既可作为高等院校计算机及相关专业本科生的数据库课程教材，也可供数据库领域的技术人员参考。

《Oracle RAC核心技术详解》由Oracle RAC资深专家结合其多年的研究和工作经验撰写而成，不仅系统介绍了RAC的基本原理，同时包含一些测试和实际案例，以帮助读者更好地理解RAC的工作原理，以及如何在实际工作中运用这些知识来解决问题。 本书分为两部分，共13章。部分（章~第9章）对集群管理软件进行了详细介绍，涵盖关于10g CRS 和11g GI 的核心技术的详细介绍，包含集群的核心组件CSS、CRS以及11gR2新增的OHAS组件和守护进程，同时还包含诊断集群问题常用的诊断工具介绍。此外，由于从11gR2版本开始ASM已经变成了集群管理软件的一个组件，作者在这部分还介绍了和集群、数据库相关的ASM知识。第二部分（0章~3章）讲解RAC 数据库的核心技术—内存融合（Cache Fusion），详细介绍了内存融合技术的核心组件以及工作原理，并且还对RAC相关的性能调优知识进行了介绍，同

本书面向实际应用，从多个角度出发，对Oracle优化中的很多关键问题进行了深入全面的探讨，涵盖了Oracle优化的各个技术层面，从内存优化、IO规划及优化，到SQL优化调整，以较为完整的体系阐述了Oracle的优化技术。 本书给出了大量取自实际工作现场的实例。在分析实例的过程中，兼顾深度与广度，不仅对实际问题的现象、产生原因和相关的原理进行了深入浅出的讲解，更主要的是，结合实际应用环境，提供了一系列解决问题的思路和方法，包括详细的操作步骤，具有很强的实战性和可操作性，满足面向实际应用的读者需求。

本书深入地诠释了Exadata的各项特性，如智能扫描、混合列式存储、存储索引、智能闪存、IO资源管理；系统地介绍了如何安装、配置和管理Exadata；地阐述了Exadata的等待事件、性能监控和调优方法；详细地剖析了计算节点和存储节点的内部原理；全面地分享了作者们在实际项目中所获得的宝贵经验，如怎样进行大数据的高效移植、Exadata上的一些常见误区、数据库资源管理，等等。本书是实践经验的总结和升华，可读性极强，不对Exadata深入的研究，还有对它们优雅的展现，它将带领读者进入Exadata的殿堂。 原作者中文版序 首先我们要向这本书的中国读者问好。在一年前的Oracle Open World 2011上，我们被问及是否愿意帮助中国的翻译小组将这本书翻译成中文，而今天，我们非常兴奋地看到中文译本即将出版。在这个过程中，我们的意外收获是这次翻译又再次为本书的内容

本书是在Aaron多年教学经验的基础上进行了总结提炼的精华之作，加之前面3版不断推敲和完善，已经成为学习Cocoa编程的入门级经典书籍。本书系统介绍了Objective-C语言、Cocoa主要的设计模式、必要的开发工具Xcode和Instruments等，同时新引入了ARC、blocks、view-basedtableviews和Mac应用商店，并专门开辟一章用于介绍在iOS上的基础开发。相比于之前的版本，本书在Cocoa框架新特性、新技术的基础上，更加侧重实战，也更加结合应用发展的趋势。全书以具体的实例贯穿，引导读者通过实践学习Cocoa框架的基本思想。在本书中，读者不仅能够看到技术细节，更能看到不断剖析、层层递进的解决问题的思路，甚至可以看到如何查找资料、获取帮助的方法，帮助读者建立规范、科学的设计开发习惯。阅读本书不要求读者拥有任何的Mac编程经验，只需要了解基本的C语言，以及面向对象的