全书分为三大部分： 主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数
《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深入地了解运用Doris构建高效、可扩展、实时数据仓库系统的方法,从理论到实践，从基础到进阶。 《Doris实时数据仓库理论与实战》适用于Doris开发人员和数据工程师，或有志从事数据仓库开发的技术人员。
本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码。 本书适合数据挖掘竞赛爱好者、人工智能相关专业在校大学生、人工智能方向从业人员及对人工智能感兴趣的读者阅读。
本书介绍了很多基本设计模式、优化技术和数据挖掘及机器学习解决方案，以解决生物信息学、基因组学、统计和社交网络分析等领域的很多问题。这本书还概要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark。 本书主要内容包括： ■ 完成超大量交易的购物篮分析。 ■ 数据挖掘算法（K-均值、KNN和朴素贝叶斯）。 ■ 使用超大基因组数据完成 DNA 和 RNA 测序。 ■ 朴素贝叶斯定理和马尔可夫链实现数据和市场预测。 ■ 推荐算法和成对文档相似性。 ■ 线性回归、Cox回归和 皮尔逊 （Pearson） 相关 分析。 ■ 等位基因频率和 DNA 挖掘。 ■ 社交网络分析（推荐系统、三角形计数和情感分析）。
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。
本书是介绍大数据算法设计与分析技术的教材，内容丰富，结构合理，旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法，切实培养读者设计、分析与应用算法解决大数据问题的能力。不仅适合计算机科学、软件工程、大数据、物联网等学科的本科生和研究生使用，而且可供其他相近学科的本科生和研究生使用。同时，该教材还可作为从事大数据相关领域工程技术人员的自学读物。
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的编程语言。《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。《Python金融大数据分析》总计分为3部分，共19章，部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、数生成和过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集
零基础入门，让读者轻松、快速地掌握使用PowerBI创建和设计报表的整体流程。本书为读者提供了一个轻松愉快的阅读学习体验，全彩印刷、版式灵活、颜色清爽、内容优选、案例典型、视频赠送。本书包含大量案例，读者可以边学边练，书中的大多数3级标题以案例名称命名，既便于读者从目录中快速找到相应的案例，又能让读者了解每个知识点、每项技术的实际应用场景，从而实现技术与应用的无缝对接。为了便于读者学习和练习，本书附赠所有案例的源文件和重点案例的多媒体视频教程。本书适合想要学习使用PowerBI或PowerBIforExcel进行数据分析和报表制作的读者。如果读者对PowerBI不熟悉或从未使用过PowerBI，那么学习本书可以让您在短时间内快速掌握PowerBI的使用方法，并使用它来解决实际应用中的问题。对于有使用经验的读者来说，学习本书有助于梳理PowerBI的知
《MySQL从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言以及丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发应该掌握的各方面技术。《MySQL从入门到精通》共分为4篇23章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，操作数据表，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务的应用，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，PHP管理MySQL数据库中的数据，Apache PHP MySQL实现网上社区，Struts 2 Spring Hibernate MySQL实现网络商城等内容。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码也给出了详细的注释，可以使读者轻松领会MySQL的精髓，快速提高开发技能。 《MySQL从入门到精通》内容详尽，实例丰富，非常适合作为编程初学者
《云制造》首先从制造业的发展趋势及挑战、制造业信息化的发展历程以及云计算、物联网、服务计算、智能科学等新技术的发展等方面论述云制造产生的背景，在此基础上介绍云制造的概念、特点、与其他制造模式的区别与联系以及云制造模式、体系结构、技术体系，然后系统地介绍云制造主要的关键技术及部分成功的应用案例。本书是作者团队近5年的研究成果的总结。本书可供从事云制造、物联网、软件工程、信息管理等领域的工程技术人员、研究人员阅读，也可供高等院校相关专业研究生参考。
《数据库系统基础(第6版)》是被世界众多高校广泛采用的讲述数据库系统的经典教材。本书全面阐述了数据库系统在设计、使用、实现和应用中所需的基本概念，既有对理论与设计的清晰阐述，同时又涵盖了大量模型和实际系统，紧跟现代数据库技术的发展，注重对数据库系统基本原理的介绍，着重强调数据库系统中的数学模型、设计问题、关系代数和关系演算。 《数据库系统基础(第6版)》提供了大量实验和习题，为学生进行数据库的基础设计和实现提供了实践机会。书中使用现实世界的贴切案例来阐述数据库概念，有助于读者理解和掌握这些概念。第6版仍然延续前5版的特点，涵盖了大多数的数据库论题，如sql、安全性、数据挖掘等，另外，本版还加入了诸如xml、半结构化数据、信息检索等新的主题，可供大学三、四年级的学生或研究生作为数据库系统课程的教
