《MySQL从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言以及丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发应该掌握的各方面技术。《MySQL从入门到精通》共分为4篇23章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，操作数据表，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务的应用，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，PHP管理MySQL数据库中的数据，Apache PHP MySQL实现网上社区，Struts 2 Spring Hibernate MySQL实现网络商城等内容。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高开发技能。 《MySQL从入门到精通》内容详尽，实例丰富，非常适合作为编程初学

本书讲解SQL语句在数据库开发中的技术和技巧，每个实例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分22章，分别讲解了数据库的运行环境及权限设置、SQL和数据库的基本概念、数据库、数据库表、SQL查询、SQL数据类型、SQL高级查询、SQL嵌套子查询、SQL多表连接查询、SQL数据处理、SQL流程控制、视图、存储过程、函数、游标、触发器、事务、安全性、SQL高级特性、数据库的维护、动态SQL和SQL高级查询。本书中的SQL代码以SQLServer数据库为主。另外，本书还重点讲解Oracle和DB2关系数据库中SQL的区别。 本书中的实例有的是作者的经验积累，有的源于实际开发项目，读者在深入研究本书内容后，能够在短时间内掌握数据库开发技术，快速提高编程水平。

数据仓库项目开发者面临着许多独特的管理挑战，这些挑战足以难倒最富经验的项目管理者。本书针对这些挑战，用流畅易读的语言，为项目经理提供了管理数据仓库设计、开发、实现等方面的指导性意见。作者Sid Adelman和Larissa Moss拥有丰富的实战经验，他们指出了成功管理数据仓库的关键要素，揭示了许多必须提防的陷阱，并提供了可行的解决人案，帮助读者成功地完成数据仓库项目。 通过本书，你将能够深入地了解以下方面的内容； ·成功的关键要素和失败原因 ·结果评价 ·成本-效益分析 ·选择正确的工具软件和供应商 ·开发组成员的角色及责任 ·快速应用开发和并行开发途径的方法 ·为整合数据而开发逻辑数据模型和物理数据模型 ·数据质量的重要性以及如何清理原文件中的脏数据 在每一章结尾处，作者通过“警示”提

陈春宝、徐筱刚、田建中著的《SAS金融数据挖掘与建模(系统方法与案例解析)/SAS大学技术丛书》是一部从实战角度讲解如何利用SAS对金融数据进行挖掘与建模的专著，由SAS大学授权撰写，是SAS大学的参考书，也是“SAS大学技术丛书”的靠前本书。

Oracle 11g是甲骨文精心打造的的Oracle数据库版本，该版本数据库凝聚了Oracle30多年的精华。本书不仅是一本Oracle 11g的入门教材也是初学者快速掌握Oracle 11g的捷径。本书以Oracle11g为例，一共分为四篇，循序渐进的讲述了Oracle11g的基本语法和基本操作，从数据库的安装开始逐步介绍与数据库交互的语句以及管理数据库中的文件、备份与恢复数据库等操作。在数据库应用篇中还结合.NET和JAVA的编程环境讲解了如何连接Oracle11g数据库。

本书为考虑是否可以使用和如何使用NoSQL数据库的企业提供了可靠的决策依据。它由软件开发大师和软件开发“教父”MartinFowler与Jolt生产效率大奖图书作者Pramod J.Sadalage共同撰写。书中全方位比较了关系型数据库与NoSQL数据库的异同；分别以Riak、MongoDB、Cassandra和Neo4J为代表，详细讲解了键值数据库、文档数据库、列族数据库和图数据库这4大类NoSQL数据库的优劣势、用法和适用场合；深入探讨了实现NoSQL数据库系统的各种细节，以及与关系型数据库的混用。 全书分为两部分，共15章：部分（～7章）主要讲述NoSQL的核心概念。其中章解释了NoSQL发展迅速的原因；第2章描述了在NoSQL领域的三种主要的数据模型中如何体现“聚合”这一概念；第3章介绍了聚合的缺点；第4章描述了数据库如何在集群中分布数据；第5章论及了更新与读取操作对一致性的影响；第6章讨论了版本

本书引入真实的案例， 以提供优质的数据分析服务、 撰写高质量的数据分析报告为目标。在阐述数据分析时， 力求以系统的观念从所研究主题的整体着眼， 综合不同的分析角度、 数据处理方式、 分析方法和分析工具， 以揭示数据更本质的特点和更深层次的规律。书中以实际案例为背景， 说明综合采用统计方法、 数据挖掘方法进行数据分析的主要问题。 本书适合学过数据分析基础知识的读者阅读，也可供大学生、初入数据分析职场人员、参与CDA考试的人员学习使用。

《Druid实时大数据分析原理与实践》内容提要Druid作为一款开源的实时大数据分析软件，近几年快速风靡全球互联网公司，特别是对于海量数据和实时性要求高的场景，包括广告数据分析、用户行为分析、数据统计分析、运维监控分析等，在腾讯、阿里、优酷、小米等公司都有大量成功应用的案例。《Druid实时大数据分析原理与实践》的目的就是帮助技术人员更好地深入理解Druid技术、大数据分析技术选型、Druid的安装和使用、高级特性的使用，也包括一些源代码的解析，以及一些常见问题的快速回答。Druid的生态系统正在不断扩大和成熟，Druid也正在解决越来越多的业务场景。希望本书能帮助技术人员做出更好的技术选型，深度了解Druid的功能和原理，更好地解决大数据分析问题。《Druid实时大数据分析原理与实践》适合大数据分析的从业人员、IT人员、互联网从业者

本书是数据结构与算法设计的教科书，将数据结构与算法设计有机地结合起来，向读者系统介绍了数据结构的基本概念及主要的算法设计方法。 全书共分7章，章介绍了数据结构的基本概念及主要的数学方法，第2章至第7章分别介绍了线性表、栈和队列及数组，树和图等重要的数据结构及基本操作的实现过程，以及查找和排序等数据结构的相关知识。本书在内容讲授过程中辅以大量的实例，旨在帮助读者更好地理解概念并了解如何使用这些概念去解决实际问题。书中主要算法都用c 语言写出，并给出了详细的注解。 本书概念清楚，选材精练，叙述深入浅出，用了大量的例子和图表来说明基本概念和方法，直观易懂。每章后面都附有习题，读者可以通过练习复习来检验所学知识。本书可以作为大专院校计算机专业学生的教材，也可以作为广大计算机科学与工程领

本书全面介绍了数据中心建设和管理过程中的各个环节，将虚拟化技术的应用渗透到各个部分，阐述了建设云数据中心的主要内容和具体方法。围绕数据中心职能的各组成部分，将全书分为7章。其中，章为数据中心概述；第2～6章，分别介绍了数据中心的基础环境建设、网络子系统、计算子系统、存储子系统和安全子系统；第7章围绕数据中心的运维管理，从基础设施、网络、计算、存储、安全等方面介绍了相关技术及工具。 本书可供企业、高校和科研院所信息化管理部门以及各类数据中心的管理和技术人员参考使用，也可作为工科院校相关专业本科生、研究生的教材或辅导材料。

如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异，但苦于自己基础不够，心有余而力不足；也看过不少大数据方面的书籍、博客、视频等，但感觉进步不大；如果你是一位在职人员，但目前主要使用传统技术，虽然对大数据很有兴趣，也深知其对未来的影响，但因时间不够，虽有一定的基础，常常也是打两天鱼、晒三天网，进展不是很理想。如果你有上述疑惑或遇到相似问题，本书正好比较适合你。本书从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示，以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程；以完成一个实际项目需求贯穿各章节，讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、Sqoop、Hive、HBase组件协同工作流程，并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。

IaH. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques， Third Editio(ISBN 978-0-12-374856-0). Original English language editiocopyright 2011 by Elsevier Inc. All rights reserved. Authorized English language reprint editiopublished by the Proprietor. Copyright 2012 by Elsevier (Singapore) Pte Ltd. Printed iChina by China Machine Press under special arrangement with Elsevier (Singapore) Pte Ltd. This editiois authorized for sale iChina only, excluding Hong Kong, Macao SARs and Taiwan. Unauthorized export of this editiois a violatioof the Copyright Act. Violatioof this Law is subject to Civil and Criminal Penalties.

《SQL Server2008数据库设计案例教程》采用项目教学方式，通过一个完整案例，循序渐进地介绍了SQLServer2008常用的各项功能，内容涵盖软件安装，数据库设计，数据库和表的创建，基于C／S模式的数据库管理系统的结构搭建，增删改查功能的实现，存储过程、游标和事务等编程元素的应用，数据库的安全机制和用户权限的设置方法，数据库的备份与还原、分离与附加等。 《SQL Server2008数据库设计案例教程》具有如下特点：（1）全书内容依据SQL Server2008的功能和实际用途来安排：（2）在各项目中首先通过“理论指导”部分讲解项目涉及的SQL Server2008的核心功能，然后在“任务实践”部分通过案例对相关功能进行练习；（3）将SQL Server2008的知识很好地融入到了学生成绩管理系统的实现中，从而使本书获得增值，使读者能够真正学有所用。 本书可作为高等院校，中

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大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。R是一款非常的统计分析软件，《数据分析：R语言实战》侧重于使用R进行数据的处理、整理和分析，重点讲述了R的数据分析流程、算法包的使用以及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据分析问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。 通过《数据分析：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题，而且能学会从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对结果进行分析。 《数据分析：R语言实战》可作为计算机、互联网、机器学习、信息、数学、经济金融、管理、运筹、统计以及有关理工科专业的本科生、研究生的学习用书，也能帮助市场营销、金融、财务、人力资源管理人员及产品经

本书由一个真正钻研容器技术的团队写作，他们不仅仅是在使用Docker，更多的是在探索容器的未来之路，希望把“代码与产品，理论与实践”结合。本书内容从Docker的来源、镜像、仓库、安全、网络、卷存储，到生态、测试及社区贡献都有涉猎。无论你是入门级，还是已经有了较深的功底，这本书都会带你踏上新的台阶——正所谓“进阶”。

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本书向读者提供了一套完整的大数据时代背景下的搜索引擎解决方案，详尽地介绍了搜索引擎的技术架构、算法体系及取得的效果，以模块化的方式进行组织。着重介绍了机器学习在搜索引擎中的应用，包括中文分词、聚类、分类等核心的机器学习算法，并结合示例加以介绍和分析，使读者可以更好地理解机器学习在搜索引擎中的价值。还阐述了大数据给搜索引擎带来的新特性，结合目前大数据分析的主流工具，在搜索引擎中构建知识图谱，以及进行日志反馈学习机制，使得搜索引擎更加智能。本书适合作为互联网行业从业者的技术参考书，也适合作为搜索引擎爱好者的参考读物。

进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。

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本书对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化，但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化，参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括：30个新的技术章节；一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台；有关神经网络的完整信息，一个有关贝叶斯网络的新节；等等。本书提供了机器学习概念的完整基础，此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议，在本书中你将发现：成功数据挖掘技术的核心算法，包括历经考验的真实技术及前沿的方法。转换输入或输出以改善性能的方法。可下载的Weka软件??一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合，包括用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化的工具。