《中国数据中心运维管理指针》主要针对数据中心运维管理、监控系统、基础设施管理技术，结合《数据中心设计规范》（GB50174-2013），总结了外数据中心技术发展情况，从技术、规范、设计及产品应用等方面进行了阐述。本书主要包括以下三个方面的内容：一、数据中心运维管理技术：数据中心运维白皮书简介、数据中心ITIL运维框架、数据中心运维组织架构、数据中心基础设施运维之监控系统、数据中心基础设施运维之日常工作、数据中心基础设施运维之应急处理、数据中心网络运维、数据中心客户服务、数据中心现场运维之基础工作、数据中心基础及应用平台运维、数据中心运维管理工具、数据中心运维质量保障体系、数据中心运维相关认证、数据中心运维之行业实例、数据中心能耗测评、数据中心运维之能效管理、数据中心测试验证和数据中心运维之供应商

本书是为以VisualFoxPro作为开发工具的程序开发人员提供的开发案例参考书，作者以商业应用开发者的经验为基础，介绍在使用VisualFoxPro进行开发时的所有典型开发模式及应用案例。内容包括单用户应用程序模式开发案例、多用户共享数据库模式开发案例、客户/服务器模式开发案例、多层架构Web服务模式开发案例，以及使用ActiveX控件和API函数来扩展VisualFoxPro程序功能的开发案例。本书适合广大VisualFoxPro初、中级程序开发人员学习，也适合VisualFoxPro高级程序员参考。

本书是一本指导DBA进行数据库开发和运维的实用手册，本书共9章，包括漫谈数据库、如何提升数据库性能、如何运维好数据库、如何进行数据库设计、如何做好数据库之间的数据同步、认识HTAP技术、认识数据库的功能原理、认识数据库中的数学（逻辑与算法），以及DBA的日常：数据库管理及开发的实践。另有附录DBA杂谈。 本书内容是DBA多年实践经验的归纳总结，涵盖DBA日常工作中的主要方面，通过剖析众多的真实案例，并解读原理、分享技巧、提供思路，内容具备较强的启发性和指导性。 本书的受众包括但不限于想要了解如何提升数据库性能的应用开发人员、DBA、业务架构师、IT架构师、数据架构师、数据分析师、系统架构师、解决方案架构师和企业管理人员。

本书是一本关于Oracle数据库体系结构的图书，涵盖了所有重要的Oracle体系结构特性，包括文件、内存结构和进程，锁和闩，事务、并发和多版本，表和索引，数据类型，分区和并行，以及数据加密等，并利用具体的例子来全面介绍每个特性，不仅讨论了各个特性是什么，还说明了它是如何工作的，如何使用这个特性来开发软件，以及有关的常见陷阱。本书的读者对象是数据库开发人员。

在自助式数据准备产品中，Tableau Prep相对来说比较容易使用，只要你知道如何清理和组织你的数据集。来自伦敦信息实验室（The InformatioLab）的Carl Allchin，通过一系列的实用课程能让你快速掌握如何使用Tableau Prep，包括数据准备、清理、自动化、组织和输出数据集的方法。 这本实用技术指南基于Allchin的热门博客Preppin' Data，它将带你一步一步了解Tableau Prep的基本原理。自助式数据准备可减少完成数据项目所需的时间，并提高你的数据分析质量。 《O'Reilly：Tableau Prep即学即用》将探究Tableau Prep是如何帮助我们访问数据，并将其转化为有价值的信息的过程。 了解准备数据时需要注意的事项。 了解处理数据字段时要使用哪些Tableau Prep函数。 分析数据集的形态和概貌。 对输出数据进行分析，了解如何通过Tableau Prep实现工作流程自动化。 学习

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的方法的全面描述。本书共分12章，~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。0章描述迁移学习和迁移优化。1章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。，2章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。

为推广数据中心的建设技术，贯彻执行国家标准，本书总结了数据中心供配电系统、空调系统、机柜系统和布线系统的理论和实践经验，阐述了数据中心用电设备对于电能的基本要求，介绍了数据中心环境要求、设备布局、空调系统规划、未来的发展趋势以及数据中心空调系统的评估和优化。

使用支持现代应用程序开发的系统管理数据。这部、易懂的指南第三版升级到了MongoDB 4.2，为你充分展示使用面向文档数据库的优点。你将学会如何使用这个安全、高性能的系统实现各种灵活的数据模型、高可用性和水平扩展性。本书作者既为数据库开发人员提供了详细指导，也为系统管理员提供了配置，还为各种项目提供了代码示例。对于NoSQL新手和有经验的MongoDB用户，通过本书都可以在数据查询、索引、聚合、事务、副本集、ops管理、分片和数据管理、持久性、监视和安全性等方面获得新知识。

如何使用R语言进行数据分析，涉及的技术包括广义线性模型、广义可加模型、混合效应模型、机器学习、并行处理 如何使用R语言的数据可视化技术实现回归，如线性回归和回归，并了解回归样条和可加模型 如何使用R语言实现机器学习，包含平行处理、降维、特征选取和分类 如何使用R语言的多重插补技术解决数据缺失问题 如何使用广义线性可加模型实现普通量、二值量和计次量的输出，如何使用自采样法(Bootstrapping)分析不确定性 学习如何对个体内的变异性进行建模，进而捕捉个体在方法以及时间稳定性上的差异

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《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。本书基于该书第7版进行改编，保留其中的基本内容，压缩或删除了一些内容，更加适合作为高校计算机及相关专业本科生数据库双语课程教材。

本书全面介绍了数据开发利用技术，包括大数据计算、大数据管理、大数据安全、大数据可视化、数据自治、数据爬虫、知识图谱、大数据挖掘、深度学习、区块链等技术，还介绍了数据产品生产技术。这些技术涵盖了数据获取与管理、数据分析与应用、数据安全与流通等数据开发利用的各个环节，形成一个较为完整的大数据技术体系。

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