钟义信编著的《信息化理论基础》在阐明科学技术发展的“辅人、拟人、共生”三大基本规律的基础上提出和建立了“科学-技术-经济-社会互动”的一般理论，进而论述了信息科学、信息技术、信息经济、信息社会的基本概念及其互动理论，揭示了在信息科学技术推动下人类丰十会走向信息化的理论规律。根据信息科学技术的近期新发展，书中还提出了“信息化应当适时迈向智能化”的新论断。 全书理论原创突出，逻有重要指导意义。本书可供广大科技人员和高校师生学习阅读，特别适于各级干部和管理人员研究和学习。

《大数据测评》一书介绍了大数据的概念和特征，各国大数据发展的战略、发展趋势及其标准化情况，以及对于软件测试带来的挑战。在此基础上，《大数据测评》在面向大数据处理框架、大数据基础算法、应用系统、系统安全和隐私泄露的测评技术等方面展开了分析和讨论。以Hadoop为主线开展大数据测试的探讨。在底层支撑框架层聚焦于单元测试和框架基准测试；在基本算法中涵盖了聚类、分类及其个性化推荐；在应用层，介绍了其性能测试中若干问题，重点阐述数据集的设计与分析。最后，《大数据测评》讨论了大数据的安全和隐私问题，突出介绍由于大数据所引发的新安全问题及其对策。

本书采用通俗易懂的表达方式，对如何使用MySQL进行了详细的介绍。本书接近从零基础用户的角度出发，依照用户认知习惯，从MySQL的安装开始，介绍了MySQL的服务器程序和客户端程序的使用、MySQL的数据类型、数据库和表的基本操作、列的属性、MySQL中的表达式和函数、简单和复杂的增删改查语句等入门知识，还介绍了视图、存储程序、备份与恢复、用户与权限管理等高级概念以及使用Java语言连接MySQL服务器等知识。本书较好地契合了MySQL初学人员的学习曲线，内容深入浅出，通俗易懂，可帮助初学人员迅速入门MySQL。

本书重点介绍大数据分析的主要算法及主流计算框架，强调理实一体化的教学模式和方法。在讲解各种计算分析方法的同时，本书对核心技术配以相应的实训项目或案例，真正训练学生解决大数据问题的实践能力。本书内容包括：大数据计算分析技术概述、大数据计算分析常用算法及场景、大数据离线计算分析技术、大数据流式计算分析技术、机器学习在大数据计算分析中的应用。最后本书还以进出口管理风险评估大数据平台设计与实现为例，设置了综合前述知识的实战项目。 本书可作为高等学校大数据、云计算、人工智能等相关专业教材，同时也适合希望深入了解大数据计算分析技术的开发人员学习使用。

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本书通过以Pandas实现的精彩的数据分析项目，来讲解大数据相关的主题及概念。通过学习本书，读者可以根据项目的大小及类型来评估自己的项目是否适合使用Pandas库。本书对如何在Pandas中高效地加载及标准化数据进行了解读，并回顾了一些最常用的加载器及它们的一些拥有威力的选项，从而读者可以学会如何高效地存取及转换数据、使用什么方法、什么时候采用或回避一些更高性能的技术。本书还将带读者用心思考Pandas中基本的数据访问及维护，以及直觉字典语法。本书适合作为Python数据分析学习者及相关从业人员的参考用书。

本书是通晓数据科学、尝尽甘苦的 Masked analyze（以下简称假面分析员）和松本健太郎二人为了那些对商业数据科学充满期待却未得到理想结果，或略有不情愿却终于开始认真对待的读者们能够理解商业数据科学而写的。通过本书，读者可以了解因何种原因使工作无法顺利开展？本来应如何运作？因此，今后将这样发展等有关商业数据科学的过去、现在和未来。

本书以当今信息安全需求为着眼点，利用混沌理论，结合当前的研究热点，从加密解密、身份认证、安全防护技术以及保密通信方法入手，以混沌细胞神经网络和量子细胞神经网络超混沌系统为基础，对混沌同步控制方法、混沌图像加密技术进行深入研究，理论结合实际，深入分析了混沌在数据加密及网络安全通信中的应用。本书可作为从事混沌技术、数据加密和网络安全研究的师生和科研人员参考用书。

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这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3篇。篇，带领读者了解数据分析并熟悉3个常用的数据分析工具——SPSS Modeler、Power BI和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析——现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3篇客户分析，共介绍了4个实例——挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能

这是一本没有编程基础也能学习的企业数据分析书。本书以解决企业中常见的数据分析问题为主线，通过实例，采用“思路―方法―具体实现过程”的结构进行通俗易懂的讲解。本书共分为3篇。篇，带领读者了解数据分析并熟悉3个常用的数据分析工具——SPSS Modeler、Power BI和MySQL。也许你之前都没有听说过SPSS Modeler和Power BI，但请不要担心，它们真的很容易上手。第2篇商品分析，介绍了企业中两个典型的分析——现有商品分析和新商品分析。现有商品分析，就是帮你发现现有的商品结构是否存在问题，以增强核心竞争优势；新商品分析，就是评估客户需求和验证客户需求，以延续核心竞争优势。第3篇客户分析，共介绍了4个实例——挖掘客户消费行为、挖掘客户流失概率、企业客户分析、动态展示RFM分析的结果。本书能够帮助初学者快速迈入数据分析的大门，也能

《分布式智能算法及在大数据中的应用》主要包括智能算法技术与大数据概述；基于Hadoop的分布式杂交水稻算法；基于Hadoop的随机奇异值分解算法；基于Hadoop的分布式水波优化算法；基于Spark的分布式关联规则挖掘算法；基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法；基于Spark的分布式蚁狮算法等内容。本书可作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可作为科研人员的参考书，同时可作为研究生、博士生及教师论文写作的参考书。

《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》对Oracle数据库做了全面详细的介绍，全书共分为两部分。第壹部分是Oracle数据库的基础应用，《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》第二部分是Oracle高级篇。第壹部分讲解数据库模型，数据类型，Oracle数据库安全、Oracle与高级SQL语句等。第二部分讲解了PLSQL编程，游标、集合、OOP的概念等。《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》内容深入浅出，理论与实践都有讲解，且每部分内容都写的十分精细。

《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》对Oracle数据库做了全面详细的介绍，全书共分为两部分。第壹部分是Oracle数据库的基础应用，《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》第二部分是Oracle高级篇。第壹部分讲解数据库模型，数据类型，Oracle数据库安全、Oracle与高级SQL语句等。第二部分讲解了PLSQL编程，游标、集合、OOP的概念等。《企业级很好人才培养(信息类专业集群)解决方案"十三五"规划教材:Oracle数据库技术与应用》内容深入浅出，理论与实践都有讲解，且每部分内容都写的十分精细。

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本书是根据课题组的研究结果掇写成的，共分五章，主要包括：感度试验的基本概念、特点、模型的特殊性及对升降法、兰利法、Neyer_D法等方法的研究评估结论；基于EM算法所建立的SEM数据处理理论与试验数据的统计分析方法；基于统计学的Fisher信息量原理所建立的感度试验的很优设计理论及方法；感度试验的试验样本量的确定方法等内容。

本书是根据课题组的研究结果掇写成的，共分五章，主要包括：感度试验的基本概念、特点、模型的特殊性及对升降法、兰利法、Neyer_D法等方法的研究评估结论；基于EM算法所建立的SEM数据处理理论与试验数据的统计分析方法；基于统计学的Fisher信息量原理所建立的感度试验的很优设计理论及方法；感度试验的试验样本量的确定方法等内容。

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本书共分6个部分，由32章构成其

本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。 本书内容分为基础篇、技术篇和应用篇三部分。基础篇主要介绍区块链的发展历程、基本概念和现实意义，阐述并分析了区块链的体系结构，介绍了比特币、以太坊和超级账本三个开源平台项目。技术篇主要介绍与区块链技术有密切关系的分布式计算和存储系统、密码学、共识机制、P2P网络和智能合约等知识。应用篇主要介绍区块链与社会治理、法律和金融领域的深度融合，剖析了12个不同领域的应用案例，分析了区块链面临的挑战和应用展望。 《区块链导论》主要面向信息类专业低年级本科生和非信息类专业高年级学生，帮助学生掌握区块链的基本知识，熟悉区块链技术在经济社会的价值和应用，培养在其本专业应用区块链的能力。本书基础篇用平实的语言描述了区块链的基本概念、现实意义、体系结构和典型平台

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本书作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。本书内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。首先，书中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，本书重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来完成工作而非专注于Python语言语法等原理的讲解。本书的目的是让初学者不论对数据分析流程本身还是Python语言，都能有一个十分直观的感受，为以后的深入学习打下基础。最后，读者不必须按顺序通读本书，因为各个章节层次比较分明，可以根据兴趣或者需要来自行安排。例如第5章介绍了一些实战的小项目，有趣且难度不大，大家可以

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