本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新，涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识，通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能，是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务，掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术，深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读，也适合有一定经验的从业人员阅读。

这是一本讲解在数据要素大背景下，企业如何将数据资源开发成数据产品，进而通过数据产品实现数据资产化和资本化的著作，为企业释放数据价值提供了科学的方法论和国内领先的实践方案。这本书由全球数据资产理事会（DAC）组织编写，融合了国内数据资产管理领域多家企业的10位专家的研究成果和实战经验，得到了湖南数据产业集团、广州数据集团、深圳数据交易所、浙江大数据交易中心、华为、平安、安永、毕马威、德勤、普华永道、浙江大学等企业、机构和高校等近20位高层领导、技术专家和学者的高度评价和一致推荐。从概念到方法，从理论到实践，从产业政策到行业解决方案，本书将为读者构建全面的数据产品知识体系，核心内容如下：（1）国家和地方出台的数据资产相关政策及其解读，为数据资产实践提供法律准绳；（2）详细阐释数据从原始数据

本书以TiDB数据库为基础介绍分布式数据库的运行原理、性能优化和应用场景架构设计。首先，剖析分布式数据库的运行原理与架构；然后，阐述分布式数据库TiDB在表与索引的设计优化、SQL优化、系统级优化方面的方法论，通过融入多个有代表性的案例，帮助读者将方法论对应到生产实践中；最后，梳理场景选型和架构设计过程中读者应该掌握的主要知识点，并对一些分布式数据库的优势场景进行了详细介绍。 本书适合希望了解分布式数据库原理，学习TiDB数据库的开发工程师、数据库管理员和架构师阅读，也可以作为高等学校教师或学生学习分布式数据库的参考教材。

当前，数据驱动的理念已渗透到各个领域，数据科学和人工智能技术在制造业、金融、教育等多个行业中得到了广泛应用。Python作为一种编程语言，已成为数据科学和人工智能领域的事实标准，它丰富的生态系统进一步增强了它在这些领域中的重要性。然而，随着数据量的不断增长，如何利用Python加速数据科学处理，并将它扩展到集群上的并行计算，已成为数据科学家面临的重要挑战。本书详细介绍了4种数据科学工具：Dask、Ray、Xorbits和mpi4py，这些工具可以帮助数据工程师和科学家处理更大规模的数据集、训练更复杂的模型，并更高效地进行机器学习模型的迭代和部署。本书面向具备一定数据科学基础的数据工程师、数据科学家或领域专家，同时也适合大学生和研究生作为进入高性能数据科学领域的入门读物。

本书详细介绍面向静态数据集、增量数据集和数据流的高效用模式挖掘的理论和方法。本书内容共6章，第1章和第2章介绍高效用模式挖掘的相关知识。第3章介绍面向静态数据集的包含正、负效用的两类精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第4章介绍针对增量数据集的挖掘高效用模式全集和精简集合的研究。第5章介绍面向数据流的精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第6章给出三个高效用模式挖掘的应用案例。第3～5章有方法的实验证明，供读者更好地了解本书内容。 本书可供大数据挖掘相关专业研究生参阅，也可以作为大数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

本书是一本全面关注工业企业数据治理方面的工具书，主要内容分为概述篇、体系篇、工具篇、实施篇及案例篇。其中概述篇主要介绍工业企业数据治理的基础概念、主流数据治理标准及框架、数据治理的发展趋势等；体系篇主要介绍数据管控、数据战略、数据架构、主数据管理等的基本原理与管理体系；工具篇主要介绍主数据管理工具、数据模型管理工具、数据资产运营工具等；实施篇主要介绍具体实施策略及路径选择、顶层架构规划与设计、数据资产运营实施等；案例篇主要介绍电力、能源化工、钢铁、制造、战略投资等行业的数据治理案例，为读者提供专业、丰富、可信的数据治理实施范例。 本书是工业大数据应用技术国家工程实验室多年潜心研究的重要科研成果的总结和凝聚，既具有理论高度，也具备面向中国工业企业的可实操性。参与本书编著的作者均

本书系统地介绍向量数据库的原理、技术实现及其应用，重点分析传统数据库在处理高维向量数据时的局限性，并提供相应的解决方案。本书分为4个部分，共13章，内容涵盖从理论基础到技术实践的多个方面，详细讨论高维向量表示中的信息丢失、嵌入空间误差和维度诅咒等问题，结合FAISS和Milvus等主流开源工具，深入剖析向量数据库的索引机制、搜索算法和优化策略。通过实际案例，展示向量数据库在推荐系统、行为分析、智能诊断、语义搜索等领域的应用，并特别强调企业级语义搜索系统的开发与部署经验。 本书不仅提供深度的理论指导，还通过丰富的案例帮助读者掌握如何构建高效的向量搜索引擎，适合从事搜索引擎与推荐系统开发的工程师，数据科学、人工智能及相关领域的从业者、研究人员，以及对向量数据库与相似性搜索感兴趣的读者，也可作为培训

本书全面深入地探讨了有效数据管理面临的挑战、复杂性及其巨大价值；定义了一套数据管理的指导原则，阐述了如何将这些原则应用于不同的数据管理功能领域；提供了企业级数据管理实践的功能框架，涵盖广泛采用的实践、方法、技术、职能、角色、交付成果和衡量标准；确立了数据管理的通用术语体系，成为数据管理专业人员很好实践的基础。本书为数据管理和IT专业人员、企业高管、知识工作者、教育者和相关研究人员提供了数据管理知识体系框架，帮助他们更好地管理数据、优化数字基础设施。

Microsoft Excel 365功能卓越，全球无数企业和个人用户使用Excel365来收集、理解和解读数据。Excel办公系列书籍在广大读者中引起热烈反响，一直畅销不衰。本书对上一版做了全面细致的更新，娓娓道来，指引你创建和使用电子表格，编写公式和自定义函数，可视化数据，以及基于组织的数据创建报表和预测。本书既适合初级用户，也适合高级用户，将帮助你解锁数据的价值和潜力。

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。

大数据时代，Oracle12c为云计算而改变。《名师讲坛 Oracle开发实战经典》以Oracle11g、12c版本为基础，通过丰富的实例、通俗易懂的语言、简洁明快的图示、极为详尽的视频，讲述了数据库开发的主要内容。全书分为3个部分，第1部分：Oracle开发前奏，主要包括数据库系统概述、Oracle的安装与基本使用；第2部分：SQL基础语法，主要内容有简单查询、限定查询与排序显示、单行函数、多表查询、分组统计查询、子查询、更新及事务处理、替代变量、表的创建与管理、完整性约束、其他数据库对象、用户权限及角色管理、数据库设计；第3部分：数据库编程，主要内容有PL/SQL编程基础、集合、游标、子程序、包、触发器、动态SQL、面向对象编程。。《名师讲坛 Oracle开发实战经典》还有如下特点： 1．视频极为详尽：视频长达45小时，共126讲，力求将Oracle开发知识一网打

本书通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。 本书适合数据分析的初学者、职场人士和所有对数据分析感兴趣的人员阅读，也适合作为大中专院校相关专业的教学用书。

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。

ChatGPT能够辅助用户完成从数据收集、预处理、分析到报告撰写的全过程，大大降低了数据分析的门槛。本书共分为 12 章，内容包括ChatGPT 的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法（包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等）、数据可视化，以及如何利用 ChatGPT 撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT 进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。本书适合数据分析师、市场研究人员、高校师生、科研人员以及任何对数据分析感兴趣的读者。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用 ChatGPT 进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。

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首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。 本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、推荐技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。 本书适

《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，本书的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和*新研究成果

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三支决策是一种基于人类认知过程的粒计算研究办法。本书从大数据决策环境入手，以三支决策作为目标对象，以粒计算理论为指导思想，以大数据分析为核心技术，以机器学习相关方法为研究于段，研究三支决策与大数据分析模型的构建、算法的实现、方法的应用。本书的相关研究内容能够适应大数据分析需求和更复杂的决策环境，扩大三支决策和粒计算理论的实际应用背景，力图展现国内外三支决策与大数据分析的近期新研究成果，并在理论、方法和应用上给出一套处理不确定性大数据问题的系统研究体系。 本书可供计算机科学、管理科学与工程、控制科学与工程、信息科学、应用数学等专业的科研人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。

《数据分析思维：分析方法和业务知识》分为两大部分：“方法篇”和“实战篇”。 “方法篇”介绍了数据分析中常用的业务指标、分析方法以及如何用数据分析解决问题的步骤。 “实战篇”讲解了如何应用第一篇的方法来解决工作中的问题，分享十二个行业（国内电商、跨境电商、金融信贷、金融第三方支付、家政、旅游、在线教育、运营商、内容、房产、汽车、零售）的业务知识，以及该行业内用数据分析解决问题的实例。每个行业都包括业务模式、业务指标、案例分析三方面的内容。 通过本书的学习，你会熟悉数据分析的方法，并将其灵活应用在自己所处的行业中。

本书详细阐述了与MicroPython项目相关的基本内容，主要包括MicroPython简介、管理实时任务、针对I/O扩展器编写MicroPython驱动程序、开发应用程序测试框架、自定义MicroPython内核启动代码、自定义调试工具以可视化传感器数据、使用手势控制设备、基于Android的自动化和控制、利用机器学习构建物体检测应用程序、MicroPython的未来等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。