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《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍了生态学数据处理方法，包括数据转换和标准化、物种和遗传水平的多样性、种群空间分布格局、生态位、聚类分析、主成分分析、除趋势对应分析、典范对应分析、基于熵模型的物种分布区预测，以及生态学实验中的单因素与双因素方差分析、成对样本T-检验、独立样本T-检验等。对于每一种方法，提供了相应的程序和软件，《生态学数据分析：方法、程序与软件》的重点不是介绍生态学数据处理方法的理论基础和数学公式推导，而是在简要介绍方法的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何利用《生态学数据分析：方法、程序与软件》介绍的程序和软件实现数据定量分析。可作为生态学、环境科学及其他相关领域(例如植物学、动物学、农学和土壤科学)本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参

在这本书里，读者将会跟随作者一同对Oracle数据库的相关知识进行梳理，很终共同提炼出必须很先掌握的那部分知识，无论你是数据库开发、管理、优化、设计人员，还是从事Java、C的开发人员。接下来作者再将这部分知识中很实用的内容进一步提炼，浓缩出很精华的部分，分享给大家。这是“二八现象”的一次经典应用。这部分知识就是Oracle的物理体系结构、逻辑体系结构、表、索引以及表连接五大部分。通过阅读本书中的这些章节，读者将会在短时间内以一种有史以来很轻松的方式，完成对Oracle数据库的整体认识，不仅能解决工作中的常规问题，还能具备的设计和调优能力。通过对这些章节的学习，读者在Oracle的学习中会有极大的收获。然而，作者更希望看到的是：让读者的收获，不止Oracle。为达到此目的，作者精心将全书分成上下两篇，刚才所描述的具体知

《SQLServer2012实施与管理实战指南》主要面向对MicrosoftSQLServer有基础的数据库系统管理人员和开发人员，针对他们在日常工作中可能遇到的种种困扰提出解决方案。《SQLServer2012实施与管理实战指南》讨论的主题是面向实践，解决用户开发和使用SQLServer过程中常见的经典问题。在每个章节里，都会基于这个主题从经常遇到的问题入手，描述其表现形式，介绍其背后的运行机理与基本理论知识，介绍搜集和分析问题日志的方法，以及解决实际问题的可选手段。

大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。《大数据运维图解教程》讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务，主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。 《大数据运维图解教程》内容全面，涵盖了Hadoop生态绝大部分组件的运维，兼顾基础理论与运维实践经验。主要特色是将知识点凝练到图形中，通过视觉记忆，看图联想，理解知识点的含义和知识点之间的联系，以达到长时记忆、学以致用的目的。通过800多道习题，加强系统性和实践指导性。 《大数据运维图解教程》按照国家“1+X”大数据平台运维职业技能等级标准编写，可作为“1+X”职业技能等级证书配套教材，可作为《大数据导论》《大数据运维》的课程教材，同时也适合有意向从事大数据应用工作的广大学习者和爱好者阅读。

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《数据库程序员面试笔试宝典》针对当前各大 IT 企业面试笔试的特性与侧重点，精心挑选了近3年以来近百家 IT 企业的数据库面试笔试真题，这些企业涉及的业务包括系统软件、搜索引擎、电子商务、手机App、安全关键软件等，面试笔试真题非常具有代表性与参考性。同时，《数据库程序员面试笔试宝典》对这些题目进行了合理的划分与归类，并且对其进行了庖丁解牛式的分析与讲解。针对试题中涉及的部分重难点问题，本书都进行了适当地扩展与延伸，力求对知识点的讲解清晰而不紊乱，全面而不啰嗦，不仅如此，《数据库程序员面试笔试宝典》除了对数据库的基础知识进行深度剖析以外，还针对Oracle、MySQL、SQL Server等常见数据库的笔试面试做了非常详细的介绍。 《数据库程序员面试笔试宝典》是一本计算机相关专业毕业生面试、笔试的求职用书，同时也适合

本书针对MySQL中高级用户，详细讲解MySQL高级使用技术。书中详解了每一个知识点以及数据库操作的方法和技巧。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握MySQL中的各项高级技术。本书主要包括MySQL架构介绍、MySQL权限与安全、MySQL备份与还原、MySQL的高级特性、MySQL锁定机制、使用MySQLWorkbench管理数据库、SQL性能优化、MySQL服务器性能优化、MySQL性能监控、MySQLReplication、MySQLCluster实战、企业中MySQL的高可用架构实战。同时，本书还提供了所有示例的源码，读者可以直接查看和调用。本书适合有基础的MySQL数据库学习者，MySQL数据库开发人员和MySQL数据库管理人员，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学参考用书。

随着信息技术的发展和信息化的深入，数据逐步成为企业宝贵的战略性资产。主数据管理正是从企业杂乱的数据中捕捉那些具有高业务价值的、被企业内各个业务部门重复使用的关键数据进行管理，构建单一、准确的数据来源，从而提高企业的整体数据质量，提升数据资产价值，推动业务创新，全面增强企业竞争力。本书编者将在近十年的主数据管理咨询中积累的经验和知识进行总结，通过对主数据管理的原理、技术、实施、产品、案例、发展趋势等内容的介绍，为读者揭开了主数据管理这一新兴概念的神秘面纱，为读者进行数据治理、主数据管理实践提供重要参考。 《基于全生命周期的主数据管理：MDM详解与实践》共分9章。章引入数据资产的概念以及数据治理的概念、内容和重点；第2章讨论主数据管理的基本概念，为读者揭示主数据体系的内涵和主数据管

本书由国内数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，几位联合创始人亲自执笔，7位作者都是资深的数据人，大部分作者来自原阿里巴巴数据中台团队。他们结合过去帮助百余家各行业头部企业建设数据中台的经验，系统总

随着Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书向任何有Python数据分析基本背景的人介绍如何在Python下使用HDF5。 本书将着重于HDF5的本地功能集，而不是Python的高层抽象。熟悉Python和NumPy的读者，更容易阅读和掌握本书的内容。本书适合有基础的Python开发者，尤其适合要使用Python开发数据存储和处理等相关应用的读者阅读参考。

《数据中心数字孪生应用实践》以数字孪生在数据中心的应用为主题，从采用的方案、遇到的问题、解决的方法及对未来的思考等全面介绍技术实践的细节。 《数据中心数字孪生应用实践》共分为5章：首章介绍数字孪生相关的知识和应用场景：第2章主要阐述数字孪生在数据中心的应用和数据中心的行业知识；第3～5章篇幅较多，主要介绍数字孪生使用的技术，并配套完整的项目代码，其中第3章介绍数据分析算法相关的技术知识，第4、5章阐述3D可视化框架ThreejS相关的知识。 《数据中心数字孪生应用实践》适合对数字孪生有兴趣的技术团队、开发和研究人员阅读。 数字孪生（Digital Twin）是近些年比较火的技术概念，数字孪生技术充分利用物联网、大数据、人工智能、3D可视化等技术，基于历史数据、实时数据以数字化的形式创建物理实体的虚拟实体，