本书深入浅出地介绍了Oracle 10g数据库系统管理与开发的基础知识，包括4篇，共14章，内容涉及Oracle 10g数据库服务器的安装与配置、Oracle数据库管理与开发工具的使用、Oracle数据库体系结构管理、Oracle数据库对象应用与管理、Oracle数据库安全性管理、Oracle数据库备份与恢复管理、SQL语言应用、PL/SQL程序设计、Oracle应用系统开发实例等，包含数据泵技术、闪回技术等Oracle 10g的*技术。全书理论与实践相结合，包含大量应用实例，强调实际操作技能的培训。为适合教学需要，附录A提供了8个实验，各章末均配有习题，并配有电子课件。 本书面向Oracle数据库的初学者和入门级用户，可以使读者从Oracle知识零起点开始逐渐全面地了解Oracle数据库的基本原理和相关应用开发，为将来深入学习Oracle数据库奠定基础。 本书适合作为高等院校计算机相关专业的教材，也适合作为Or

%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;Oracle作为目前优选应用很为广泛、功能很为强大的数据库系统之一，它在国内数据库市场的占有率远远超过其他对手，始终处于

“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷——贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、很好搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及进一步学习提供方便。本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。

计算机程序设计主要包括数据对象定义表示和数据对象的处理算法两大部分。本书从数据对象的类型、表示方法及其常用处理方法入手，分别介绍了三种类型数据结构——线性结构、树型结构和图状结构的常用表示方法，以及基于这些数据结构的基本操作的实现；并介绍了查找和排序算法。此外，本书还介绍了计算机主要算法的设计策略等内容，并为大部分章节安排了习题。 本书内容全面丰富，概念阐述清晰，不仅适合作为普通高校信息技术类专业的本科生教材，也适合作为信息技术相关工科专业的“数据结构”或“软件工程”课程的本科教材。对于从事信息技术方面学习和工作的科技人员，本书也是一本很好的参考书。

本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理。本书结合示例系统展示了Python在获取数据、转换数据和分析数据方面的功能。 通过本书，你不仅会深入理解Python数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，使用Pytho可以提高工作效率。 本书主要内容： 列表、元组、字典、集合； NumPy库、pandas库、scikit-learn库、Matplotlib库； 关系数据库和NoSQL数据库； 数据的聚合、合并、分析与可视化； 机器学习在数据分析中的应用。

本书作为Oracle程序设计的教程，系统、全面地介绍了有关Oracle程序开发所涉及的各方面知识。全书共分13章，内容包括数据库的基本概念与Oracle环境、数据库创建、表与表数据操作、数据库的查询和

本书全面系统地论述了数据中心运维工作中运用的新技术，包括导论、数据中心的信息传输 网络技术、楼宇设备控制特性及自动化技术、数据中心的安全防范技术、数据中心的消防及联动 控制技术、数据中心的综合布线技术和数据中心的监控技术等。 本书可作为高等学校电气工程及其自动化、新基建大数据运维等相关专业的教材，也可作为 从事数据中心管理工作人员提升能力的专用工具书，还可作为从事楼宇智能化工作的工程技术人 员和管理人员的参考书籍。

本书在基本数据结构的基础上，围绕一些常用的高级数据结构，结合大量实战例题，深入分析“数据结构是如何服务于算法的”，这也是本书编写的一个核心理念：学习数据结构是为了“用好”数据结构。本次修订除了改错，主要是更换全书的程序代码为（C++）。本书的适用对象包括：中学信息学竞赛选手及辅导老师、大学ACM比赛选手及教练、高等院校计算机专业的师生、程序设计爱好者等。

本书系统全面地讲解Streamlit的核心概念、实例项目应用和很好实践。通过案例带领读者从零开始逐步掌握Streamlit的基础知识和高级技能。读者将学会如何使用Streamlit实现数据可视化、添加交互组件，以及如何构建出炫酷的Web应用。 本书分为两篇共10章，基础篇（第1~7章）讲解Streamlit的安装配置，以及基本的文本、数据、图表、多媒体等组件的使用和页面布局；实战篇（第8~10章）讲解如何开发企鹅分类项目、医疗费用预测项目、销售数据仪表板项目，帮助读者熟练掌握Streamlit的高级技能和开发流程。 本书采用理论与实践相结合的方式，示例丰富，适合想快速构建机器学习和数据科学Web应用的Python使用者阅读。本书配套内容有练习数据和源代码，可供读者通过阅读和编码实践的方式快速掌握Streamlit,开发机器学习和数据科学的Web应用。

本书将引导读者利用SQL Server 2008技术进行数据库管理与开发实践。本书共17章，主要内容包括关系数据库的有关知识、安装和配置SQL Server 2008、创建数据库和表、修改数据库文件、数据库的备份和恢复、管理和操作数据表、设计表数据完整性、查询与管理表数据、Transact-SQL编程、存储过程和触发器的开发、数据库的安全管理和系统自动化管理，以及CLR、SMO和XML等高级开发知识。本书附带的光盘中提供了示例数据库、视频和案例源文件，以及一些典型数据库，可方便读者学习使用。 本书内容丰富、实例精彩、覆盖面广、指导性强，力求以全面的知识及丰富的实例来指导读者透彻地学习SQL Server 2008数据库各方面的知识。本书适合所有想全面学习SQL Server 2008数据库的初学者快速入门，也适合有一定数据库基础的技术人员参考。另外，对于大中专院校和培训班的学生，本书

本书系统讲授数据挖掘的原理、主要方法及其Python实现，共分三部分：第一部分包含第1～2章，介绍数据挖掘的基本概念、流程和数据预处理；第二部分包含第3～11章，介绍经典的分类算法（包括朴素贝叶斯分类器、决策树、k-近邻、支持向量机等）、经典的聚类分析、关联分析、人工神经网络和Web挖掘等方法；第三部包含第12～14章，共有3个综合案例，包括泰坦尼克号生存数据分析、心脏病预测分析和旅游评论倾向性分析。本书可作为信息管理与信息系统、电于商务、大数据管理与应用等专业本科生和研究生的数据挖掘、大数据分析等课程的入门教材，同时也可作为数据挖掘爱好者及各研究机构或公司的研究人员和应用开发人员的参考书。

数据湖仓是下一代数据仓库和数据湖，旨在满足复杂多变的现代信息系统的需求。本书主要展示了如何构建作为人工智能、机器学习和数据网格的基础的数据湖仓，同时介绍了数据湖仓的缺陷和使用技巧，以优选限度地提高数据湖仓的商业价值。 在本书中，我们将深入探讨数据湖仓的核心特性及其成功的关键因素。首先，我们将认识到数据质量的重要性，并通过检查输入错误、解决键的非兼容性问题以及维护良好的文档编制来提高数据的质量和可信度。其次，我们将学习数据湖仓的不同存储类型，包括未充分利用但极具价值的大容量存储器。我们也将针对数据湖仓中的3种主要数据类型——结构化数据、文本数据和模拟/物联网数据，学习如何为人工智能、机器学习和数据网格构建坚实的基础。同时，我们将探讨如何利用针对结构化数据的数据模型、针对文本数据的

本书旨在依托Python编程语言就语料库翻译这一方向展开理论深化与技术创新方面的融合式探索，其内容不仅涉及学界的语料库翻译学，也涉及业界的语料库与翻译。全书分为九章内容：语料库翻译概述、多变量协同效应、译文可读性、翻译对等的短语特征、翻译知识库的构建与应用、语言结构识别与译后编辑、翻译质量评估、文本情感对比分析以及双语工具开发与应用。第1章是对语料库翻译的学界研究和业界应用的综合性概述与分析：第2～8章均以翻译理论为原点，探索翻译理论与当下技术实现融合的可能性。第9章呈现了多种双语Python技术解决方案。全书既有理论描述，也述及实践应用，强调了理论与实践并驾齐驱的可行性。本书适合高等院校翻译学等专业的师生以及从事语言服务或翻译实践活动的爱好者阅读使用。

Python在数据处理和可视化方面拥有非常成熟的模块，使用这些模块可以轻松处理科研数据以及绘制丰富的图表。本书以打造实战型Python科学计量与知识图谱工具书为目标，力求使读者可以通过书中案例提供的解决思路，快速完成与科学计量相关的科研实践。本书一共分为三部分，共8章内容。第一部分包含第1、2章，重点介绍Python软件下载、安装、使用以及Python基础语法讲解；第二部分包含第3、4章，主要介绍5类科学文献数据的检索与下载方式，并结合MySQL和Navicat软件对5类文献数据进行综合管理案例的详解，第三部分基于科学文献数据的分析，包含了第5、6、7、8章，主要讲解了科学文献数据的描述性统计、文本挖掘与可视化以及知识网络分析。

《OracleDatabase10gSQL开发指南(Oracle应用、开发与管理系列)》全面深入地论述了如何使用结构化查询语言(SQL)语句来访问Oracle数据库，以及使用PL/SQL(ProceduralLanguage/SQL)来编写包含SQL语句的程序。《OracleDatabase10gSQL开发指南(Oracle应用、开发与管理系列)》由Oracle前产品经理JasonPrice亲笔撰写，基于新推出的SQL2003规范]]]，详细介绍了OracleDatabase10g的新特性和功能。全书内容系统、权威，能帮助读者快速掌握SQL的核心知识。

《基于Python的语料库数据处理》以语料库语言学研究实践为导向，介绍Python编程基础知识。第1章为Python语言简介，第2章至第6章由易到难、循序渐进介绍Python语言的基本数据类型和语法。第7章和第8章提供文本处理的个案实例。《基于Python的语料库数据处理》内容涵盖语料库语言学研究中常用的文本处理模式，读者可以通过学习《基于Python的语料库数据处理》掌握语料库语言学研究中的Python编程技巧，以便更深入地进行研究。另外，《基于Python的语料库数据处理》提供大量语料库语言学文本处理所需的Python代码，读者可以直接将这些代码(或将这些代码稍加改动)用于自己的研究中。