本书针对微软公司数据库软件Access ，从数据库使用的实际需要出发，将基础知识与基本技能相结合，按照“以服务为宗旨，以就业为导向”的指导思想，采用“行动导向，任务驱动”的方法，将知识点穿插在学生信息管理系统实例制作的操作过程中。本书共6个项目，主要包括数据库应用系统、系统初始化、信息查询、打印数据信息、管理数据信息、应用系统实现等内容。围绕“罗斯文”数据库系统实例建设展开，按照系统开发的一般步骤，详细讲解“罗斯文”数据库系统的开发过程，坚持“在做中学，在学中做”学用结合，在不断的实践中，通过实现系统掌握数据库基础知识。每个项目有若干任务，每个任务由“任务描述”、“做一做”、“学一学”、“试一试”、“小本子”5个模块组成介绍数据库应用软件开发的实际流程与制作技巧。本书适合计算机爱好者入

全书共由7章组成，其中：第1章主要介绍数据挖掘技术、离群挖掘、集群系统与Spark并行计算模型及大数据的相关概念、理论基础和应用。第2章利用特征分组，针对高维分类数据集，研究了一种基于加权特征分组的离群检测新方法，通过将特征分为多个特征组来发现每个组中特征模式的不同方面。第3章利用Spark计算平台，研究了高维分类数据的并行离群检测算法。第4章通过分析属性间的相关性，研究了一种基于互信息的混合属性离群检测算法。该算法在互信息机制下给出了针对数值型和分类型统一的属性加权方法和离群得分计算方法，而且不同类型属性下的相似性度量也进行了规范化处理。第5章针对互信息计算的复杂性问题，充分利用Spark并行计算框架的强大计算能力，研究了一种并行互信息计算方法，该算法利用列变换和虚拟数据划分技术降低了网络传输和计算

本书共分为5章，系统全面地介绍了MATLAB的基本知识和用法，包括：MATLAB基础简介、向量与矩阵运算、绘图、符号计算、程序设计。本书将MATLAB软件应用于数学、信息与计算科学专业的学习和研究中，解决相关课程中的科学计算、图形绘制、数值模拟与仿真等问题，提高科学计算与研究的效率，使读者具备利用MATLAB软件进行计算机处理、解决实际问题的能力。 本书读者对象为需要数学建模、学术研究分析、理论验证、图形仿真的各专业大学生、研究生，以及教师和科研人员。

全书内容包括SQL Server 2016的安装和操作、数据库的基本认识、表的定义和操作、数据查询和更新、视图的定义和维护、存储过程的创建、事务和锁、触发器、数据完整性、数据导入和导出、数据库还原技术、用户管理技术、数据库综合设计和实现等。为了使初学者轻松地进行学习和操作，本书在每个章节有针对性地设置了与实际生活相关的示例，帮助读者更好地理解相关概念，同时也帮助其掌握软件的操作方法。介绍了数据库基本概念的理解、SQLServer数据库管理系统的认识，数据库定义、数据操作、数据库管理维护、数据库的综合应用、以及数据库的应用开发。

《数据结构教程》是为全国高等院校计算机及相关专业开设数据结构课程而精心组织和编著的一本实用教材，内容覆盖了*计算机科学与技术专业硕士研究生入学统一考试的大纲要求。《数据结构教程》采用C++描述，强调原理阐述与应用结合，避免大段冗长代码，并在每章后增加进阶导读和*研究成果的介绍，引导学有余力的学生进一步自学和本章内容相关的数据结构知识。

《数据结构课程设计》主要围绕数据结构的基本知识点，设计了8个大型综合性练习案例，通过相关背景知识的回顾、题目解析与实现要点的分析以及测试方法分析等，为学生完成综合性的数据结构实践提供参考。《数据结构课程设计》所附光盘内容为这8个课程设计案例的源程序及教材中描述的测试数据。本教材还提供了8个课程设计题目及其简要的提示。这些案例和题目大多取材于程序设计竞赛题，具有较好的趣味性和技巧性。 本教材可作为数据结构课程配套的实验教材，也适合于对C程序设计以及数据结构有初步基础的读者学习数据结构的设计方法和提高编程技巧。

数据科学实践课程是在数学、统计学的基础课以及机器学习、深度学习、分布式计算等专业课程之后开设的一门以实践为主的提升课程，目的是让学生对所学知识融会贯通，解决社会生产实践的具体问题。本书的安排以案例教学为主，在 章引言与第2章基础模型知识点介绍之后，在第3、4、5章安排了三个大型机器学习案例，包括单机版实现以及Hadoop平台分布式实现，第6、7章为两个深度学习案例，需要用GPU服务器实现。本书所有的原始数据和代码可以从中国人民大学出版社网站（www.crup.com.cn）下载。

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数据科学实践课程是在数学、统计学的基础课以及机器学习、深度学习、分布式计算等专业课程之后开设的一门以实践为主的提升课程，目的是让学生对所学知识融会贯通，解决社会生产实践的具体问题。本书的安排以案例教学为主，在 章引言与第2章基础模型知识点介绍之后，在第3、4、5章安排了三个大型机器学习案例，包括单机版实现以及Hadoop平台分布式实现，第6、7章为两个深度学习案例，需要用GPU服务器实现。本书所有的原始数据和代码可以从中国人民大学出版社网站（www.crup.com.cn）下载。

本书以“项目导入、任务驱动”模式详细讲解了MySQL数据库技术的应用。全书共分8个项目。项目1为入门项目，通过5个具体任务，用Navicat图形界面管理工具实现一个创建数据库的完整项目，引导读者理解数据库的基本概念。项目2到项目7为主导项目，选择选课系统数据库这一典型项目，遵循数据库开发流程，依次完成设计数据库、操作数据库、数据查询、优化查询、数据库编程、数据安全维护等具体内容，夯实具体操作技能。项目8为综合实训，该项目是对所学知识的综合训练，旨在提高综合应用能力。 本书既可作为高校计算机相关专业的，也可作为从事数据库开发与应用人员的参考用书。本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

强化学习是一类重要的机器学习方法，在很多领域得到了成功的应用，最近几年与深度学习结合起来，进一步推动了人工智能的发展。本书首先介绍了强化学习的基本原理，然后介绍典型的强化学习算法，包括时序差分、SARSA、Q-Learning、DeepQ-network、Double DQN、竞争网络结构、Rainbow、Actor-Critic、A2C、A3C、TRPO和PPO等，每种算法基本上利用了主流的开源机器学习框架TensorFlow，使用Python编程进行实现。此外，还介绍了一些上述算法的应用。本书可以使读者快速理解强化学习的基本知识，并通过简单的案例加深对算法的理解。本书适合对强化学习感兴趣的普通高校师生以及相关专业人员阅读。

本书以电网大数据标准化为主线，以电网大数据全生命周期管理过程为载体，重点阐述了电网大数据全生命周期管理的大数据处理技术，包括电网大数据采集技术、电网大数据存储技术、电网大数据融合技术、电网大数据分析与挖掘技术、电网大数据可视化技术、电网大数据归档与销毁技术以及电网大数据安全与隐私保护等内容。全书在介绍技术的同时，辅以大量的应用案例，以体现大数据的各种理论、技术和方法在电力行业所取得的成果。本书可作为电网技术相关人员的参考书。

本书以HBase和MongoDB两大NoSQL数据库平台为选型，以任务为向导，采用项目化的方式进行项目任务的设计和实施，每个项目任务包括“任务描述+任务分析+知识准备+任务实施”。全书内容分为两大部分：第壹部分主题为HBase，内容包含岗前培训，项目1 HBase安装、部署与运行，项目2应用HBase shell命令实现微博数据存储操作，项目3应用HBase API操作学员信息，项目4应用HBase 特性优化设计和查询；第二部分主题为MongoDB,内容包含项目5应用MongoDB实现管理员工基本信息，项目6在MongoDB数据库中操作员工基本信息，项目7应用MongoDB建立员工信息索引，项目8使用MongoDB聚合完成员工信息统计。本书可以作为各类职业院校大数据技术及相关专业的教材，也可作为相关技术人员的参考书。本书配有电子课件，教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册后下载，或联系编辑

《计算机应用基础教程上机指导（Windows7+Office2010）/全国职业院校计算机教育“十三五”规划教材》是《计算机应用基础教程》（潘兰慧、陈一鸣主编，中国铁道出版社出版）的配套实训指导教材，用于辅助实践教学，也可单独作为计算机基础及应用课程的实习实训、上机练习和指导教材。内容包括计算机基础的相关知识（如键盘操作、指法练习、简单的计算机硬件知识），用Word 2010进行文字编辑与排版，用Excel 2010进行表格处理及计算，用PowerPoint 2010进行幻灯片制作，以及如何浏览因特网等上机实训。 《计算机应用基础教程上机指导（Windows7+Office2010）/全国职业院校计算机教育“十三五”规划教材》力求内容丰富、语言简练，并希望通过大量的实训介绍汁算机应用的相关知识。读者按照书中的实训上机练习，并结合《计算机应用基础教程》所介绍的知识，就能

本书全面系统地介绍了数据库的核心技术与应用实践。书中首先概述了数据库的基本概念和体系结构，为初学者提供了扎实的理论基础。随后，深入剖析了SQL语言的使用、数据类型的选择以及查询优化等关键技术，帮助读者提升数据库操作效率。 此外，本书还重点介绍了数据库的 特性，例如，存储过程、触发器和数据安全等，为读者提供了实现数据库安全防护、性能优化的实用方案。同时，结合丰富的实战案例，展示了数据库在数据处理、分析与应用方面的强大能力，为读者提供了宝贵的经验借鉴。 本书既可作为高等职业教育本科计算机类专业的教学用书，也可作为相关技术人员的参考用书。通过阅读本书，读者将能够全面掌握数据库的核心技术，为项目的开发与实施提供有力的技术支持。 本书配有电子课件、源代码，选用本书作为教材的教师可登录机

《时空数据库原理与技术》一书系统论述了时空数据库相关的基本概念、原理和技术。全书共分10章，内容上从数据库、空间数据库和时空数据库三个层次由浅入深系统地介绍了时空数据库概念、时空数据表达模型、时空数据库模型、时空数据库索引、时空数据库查询、时空数据库完整性和长事务管理的原理和技术。在此基础上，进一步介绍了时空数据库系统结构，以及空间数据质量控制、数据仓库和时空数据挖掘的基础理论和方法。 ，通过一个实际案例介绍了时空数据管理技术的应用。 《时空数据库新理论》可作为遥感科学与技术、地理信息系统、城市信息学、地理国情监测等专业的本科生教材，部分内容可作为相关专业的硕士研究生教学参考资料。本书也可供从事上述领域研究的博士生、科研人员及工程技术人员等参考。

本书根据现有的大数据技术理论，综合介绍了大数据技术的相关基础理论知识，并提供了部分实践操作介绍。本书共8个章节，内容包含大数据的概念和特征，大数据计量，大数据生命周期，大数据与云计算，Hadoop，HDFS，MapReduce，大数据编程语言Python、Spark、R语言，数据预处理，聚类分析，k-邻近分类算法，数据可视化，大数据应用，大数据安全与威胁，爬虫技术，MINIST数字识别技术。本书分别在大数据采集与预处理、数据挖掘与分析等重要章节中安排了入门级的实践操作内容，以便读者 好地学习和掌握大数据关键技术。 本书可以作为高等院校数据科学与大数据等相关专业的课程教材，亦可作为大数据爱好者的科普读物。

空间数据技术既是地理信息系统（GIS）的重要组成部分，也是其核心技术之一。建立科学、合理的空间数据库是GIS项目成功的关键，但空间数据库是理论性和实践性都很强的学科，理解起来非常抽象。《规范版高职高专测绘类专业“十二五”规划教材：空间数据库技术应用》结构清晰，难易适中，理论与案例相结合，具有较强的实用性和通用性，可以帮助读者更好地理解和掌握数据库、空间数据库的基本原理、设计及构建方法。全书共分为6章。包括：数据库基础知识，空间数据库理论基础，空间数据库设计，空间数据库的建立与维护，空间数据库技术应用实例，空间数据库发展趋势。