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。

本书以人力资源管理系统案例开发与管理为主线，深入浅出地介绍Oracle 11g数据库系统开发与管理的基础知识。全书包括4个组成部分。*部分介绍Oracle数据库系统的构建，包括数据库服务器的安装与配置、数据库常用管理与开发工具介绍、数据库体系结构介绍等；第二部分介绍人力资源管理系统数据库开发，包括数据库的创建、数据库存储结构设置、数据库对象的创建与应用、利用SQL语句与数据库交互、利用PL/SQL进行数据库功能模块开发等；第三部分介绍Oracle数据库的管理与维护，包括数据库启动与关闭、安全性管理、备份与恢复管理、数据库闪回管理、初始化参数文件管理等；第四部分介绍基于Oracle数据库的应用开发，包括人力资源管理应用开发、图书管理系统设计与开发和餐饮评价系统设计与开发等。附录A为实验部分，提供8个实验，供学生实践、练习。 本书

站在数据库管理员和数据库程序开发人员的角度理解数据库的应用和设计需求，在认真分析职业岗位需求和学习者能力现状的基础上，全面规划和重构教材内容，合理安排教学单元的顺序。按照 Oracle工具 Oracle数据库与数据表 数据操作与处理 数据库分析与设计 的4个层次对教材内容进行重构，分为8个教学单元：登录Oracle数据库与试用Oracle的常用工具 创建与维护Oracle数据库 创建与维护Oracle表空间 创建与维护Oracle数据表 检索与操作Oracle数据表的数据 编写PL/SQL程序处理Oracle数据库的数据 维护Oracle数据库的安全性 分析与设计Oracle数据库。 全书围绕2个数据库的应用设计和110个操作任务展开，以真实工作任务为载体组织教学内容，强化操作技能训练，提升动手能力。采用 任务驱动、精讲多练、理论实践一体化 的教学方法，全方向促进Oracle数据库应用与设计技能的提升。

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

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

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。

真实世界的数据都是多模态的，真正的通用人工智能（AGI）必将超越单一模态的局限。本书基于作者多年工业界大数据技术经验，系统而全面地探讨了多模态数据技术，从基础概念到关键技术再到典型应用，全方位讲解多模态数据分析的核心技术与前沿实践。书中首先详尽介绍了多模态数据分析相关知识，涉及文本、图像、音频、视频等多模态数据；然后结合实例代码，系统介绍了统计学与数据分析、机器学习、深度学习、知识图谱、大模型等方法和模型，以及GPT与DeepSeek等大模型的多模态实践分析；最后结合医疗、直播、视频等领域的案例阐述了多模态数据分析的多种算法模型的综合应用。 本书体系化强、案例丰富，以“理论框架-技术路径-实战案例”层层递进的方式提供了完整的知识链路，主体基于Python语言的大量实例代码，可以帮助读者学以致用。 本书既可

Oracle数据库系统是数据库领域*秀的数据库之一，《Oracle 12c数据库入门与应用》以Oracle*版本12c为蓝本，系统地讲述了Oracle数据库的概念、管理和应用开发等内容。全书结构合理、内容翔实、示例丰富、语言简洁。从实际角度出发，系统地介绍了数据库和Oracle的相关概念和原理、数据维护(查询、更新和删除)、Oracle数据库管理(如安装与启动、用户权限)以及Oracle的应用开发基础，并在*后通过设计医院预约挂号系统数据库讲解开发的详细过程。《Oracle 12c数据库入门与应用》面向数据库管理人员和数据库开发人员，是初学者很好的入门教程，对Oracle管理员和应用程序开发员也有很好的学习和参考价值，也可以作为各大、中专院校相关专业的参考用书和相关培训机构的培训教材。

通过实施端到端的云计算解决方案可以提高数据库高峰期的运行效率，并让你的公司资产获得的增值。《深入解析Oracle Enterprise Manager Cloud Control 12c 》诠释了部署、管理和监控的实践。让你学会如何安装 Oracle Enterprise Manager Cloud Control 12c 、使用Agent和应用系统级补丁，同时让你学会如何执行实时诊断，并发现、监控和管理主机、数据库和中间件。安全性和插件的选取也涵盖在本书中。

、最完整的Oracle DBA资源 运用《Oracle Database 12c DBA官方手册(第8版)》披露的实践和专家级技术来维护性能卓越的Oracle数据库。本书在上一版的基础上做了全面更新，涵盖新功能和实用工具，如多租户体系结构、Oracle Database In-Memory选项和更强大的云功能；并列举每种主要配置的示例。你将学习如何成功地管理高度可用、 可靠、安全和可扩展的Oracle企业级数据库环境。 主要内容 升级到Oracle Database 12c 规划和管理表空间 借助高效的物理数据库布局和存储管理方法比较大限度地提高数据 库性能 监视数据库对象使用的磁盘空间 用撤消表空间管理事务 实施专家级性能调整技术 使用新增的Oracle Database In-Memory选项提高查询速度 利用身份验证、授权和审核等方式管理数据库安全 充分利用多租户数据库体系结构 利用Oracle RAC和Oracle Active Data Guard实现高可用性和高度扩展能力 使用Ora

本书用Python语言来讲解数据结构及实现方法。全书首先概述Python编程的功能——这些功能是实际编程和解决问题时所必需的；其次介绍抽象数据类型的规范、实现和应用，多项集类型，以及接口和实现之间的重要差异；随后介绍线性多项集、栈、队列和列表；最后介绍树、图等内容。本书附有大量的复习题和编程项目，旨在帮助读者巩固所学知识。本书不仅适合高等院校计算机专业师生阅读，也适合对Python感兴趣的读者和程序员阅读。

这既是一本引导读者如何使用ChatGPT低门槛、高效率学习Python数据分析与挖掘方法的著作，又是一本指导读者如何使用ChatGPT精准、高效地进行Python数据分析与挖掘实操的著作。从读者对象的角度看，本书既大大降低了没有编程经验的读者学习Python数据分析的门槛，又为有经验的Python数据分析师提供了大量实用的AI数据分析技巧，帮助他们快速转型为具备AI能力的数据分析师。从核心内容的角度看，本书不仅讲解了如何在数据预处理、数据清洗、数据可视化等基础的数据分析环节使用AI工具，而且还讲解了如何在聚类分析、预测分析等高级的数据建模环节使用AI工具。阅读完本书，你将掌握以下知识：（1）数据分析、数据挖掘以及机器学习算法的基础知识。（2）ChatGPT等AI工具的注册及使用，以及如何使用这些AI工具学习Python。（3）使用ChatGPT辅助各种常见的数据操作和数

《Oracle 19C数据库应用（全案例微课版）》是针对零基础读者编写的入门教材，侧重案例实训，并提供扫码微课来讲解当前热点案例。 《Oracle 19C数据库应用（全案例微课版）》分为25章，前22章包括数据库与Oracle概述，安装与配置Oracle环境，Oracle管理工具，数据库的基本操作，数据类型和运算符，数据表的创建与操作，插入、 新与删除数据，Oracle数据的简单查询，Oracle数据的复杂查询，视图的创建与使用，触发器的创建与使用，Oracle系统函数的应用，PL/SQL编程基础，存储过程的创建与使用，游标的创建与使用，事务与锁的应用，Oracle表空间的管理，管理控制文件和日志文件，Oracle数据的备份与还原，用户与角色的安全管理，Oracle的性能优化，Java操作Oracle数据库等内容， 3章是3个综合项目，进一步提升读者的项目开发能力。 《Oracle 19C数据库应用（全案例微课版

7大数据陷阱的干货总结与避坑锦囊，教会数据工作者如何在数据陷阱中迅速恢复，避免踩雷。 数据陷阱无处不在，任何处理过数据的人都会在不知不觉中多次陷入其中。我们大多数人都还没有学会如何使用现代工具和所掌握的数据类型，从而导致了一些本可以轻易避免的常见的错误。 在本书中，作者为我们展示了以下七种在数据处理过程中常见的数据陷阱： 陷阱 1：认知误差——我们如何看待数据； 陷阱 2：技术陷阱——我们如何对数据进行处理； 陷阱 3：数学失误——我们如何对数据进行计算； 陷阱 4：统计疏忽——我们如何对数据进行比较； 陷阱 5：分析偏差——我们如何对数据进行分析； 陷阱 6：绘图乌龙——我们如何对数据进行可视化； 陷阱 7：设计风险——我们如何对数据进行修饰。 同时也向我们展示了这些数据陷阱是如何产生、如何变得如此常见的

Oracle数据库是一种高效率、高可靠性、适应高吞吐量的数据库解决方案；在本书的讲解过程中，系统地描述了Oracle体系结构，并在此基础上展开阐述了SQL语言，用户权限和对象管理以及实践编译开发， 是Oracle数据库导入导出和闪回技术。本书内容实用，结构合理，实例丰富，可以帮助Oracle初学者系统地了解Oracle体系架构以及开发实践，除此之外，书中嵌入大量来自作者的实战经验，可以帮助有着一定资历的Oracle数据库开发者在面对具体问题时找到打开思路的方法。

本书以DM8为蓝本，围绕DM8性能为什么优化、谁来优化、优化什么、何时优化、优化到什么程度等问题进行详细介绍，主要包括DM8性能优化概述、DM8体系架构、DM8调优诊断工具、DM8实例优化、DM8 I/O优化及DM8 SQL语句优化。本书内容实用、示例丰富、语言通俗、格式规范，可作为相关专业的教材，也可作为工程技术人员的参考用书。

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。

在里扎等编著的《Spark 数据分析（影印版）（英文版）》这本实用书籍中，4位Cloude阳公司的数据科学家讲解了一系列自包含模式，用于在Spark中进行大规模数据分析。本书作者们把Spark、统计原理和现实世界中的数据集合放到一起，通过实例教你如何解决数据分析问题。 你将从Spark及其生态系统的介绍开始，然后深入运用标准技巧的模式——归类、聚合过滤及异常检测等，这些技巧被用于生物基因、安全和金融等行业。如果你对机器学习和统计学有初步了解，使用Java、Pytton或者Scala编程，就会发现这些模式对于你的数据分析应用程序会 有用。 模式包括： 音乐 和Audioscrobbler数据集合 用决策树分析森林覆盖 用K均值聚合检测网络流量中的异常 用潜在语义分析理解维基百科 用GraphX分析共生网络 用地理空间和瞬态数据分析纽约市出租车路线的

这是一本从业务和技术双重视角解读数智化风控的著作，是企业界和学术界强强合作的重要成果。本书贯穿风控全链路，深度剖析了各业务环节所面对的核心风险，以及基于数据资源和智能技术来管控多重风险的解决方案。除了介绍通常关注的贷前、贷中、贷后风险管理，本书还讨论了反欺诈、反洗钱、特殊名单管理、多头风险管控等其他类型风险的应对方案，以及基于联邦学习的数据孤岛打通、基于关系网络的数据挖掘与风险建模等前沿方案。与同类书相比，本书以更完整的体系涵盖了营销、准入、授信、定价、定额、监控、处置等各个环节，以更开阔的视野涉及了信用、欺诈、洗钱等各类风险，以更丰富的维度拆解了核心业务的场景、问题、数据、技术和解决方案，既是对一线技术与业务实践经验的总结，也是对当下解决方案发展趋势的概括。