本书从工业测控的实际应用出发，系统地讲述了虚拟仪器软件LabVIEW的测控应用技术。首先介绍了虚拟仪器的含义、功能、结构、特点和常用开发平台，接着系统地讲述了LabVIEW程序设计基本知识，然后通过基于板卡的测控系统、串口通信测控系统等19个典型应用实例，详细地讲解了利用LabVIEW设计测控程序的方法，帮助读者完整地掌握LabVIEW测控应用实战技术。 书中提供的测控应用实例都有详细的操作步骤，读者可以按步骤用LabVIEW实现各种测控功能，因此实践操作性强是本书的一大特色。 本书内容丰富，论述深入浅出，有较强的实用性和可操作性，可供自动化、计算机应用、电子信息、机电一体化、测控仪器等专业的高等院校师生阅读，还可供从事计算机测控系统研发的工程技术人员参考。

金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个金融科

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

在微服务架构下，分布式事务一直是痛点和难点。Seata是开源的分布式事务中间件，致力于以高效且对业务无侵入的方式，解决在微服务场景下面临的分布式事务问题。 本书作者是GTS创始人和Seata作者，结合其多年在分布式事务领域设计、研发和应用的经验，深入浅出地阐述了分布式事务技术基础、Seata AT模式、TCC模式、RPC设计、事务协调器技术的原理，并给出了两个开发实例（AT模式和TCC模式）。 本书可以为微服务系统架构师、研发人员解决核心业务实际问题提供思路，也适合分布式技术相关专业的学生阅读，帮助他们建立分布式事务的知识框架。

DB2数据库是IBM公司关系型数据库核心产品，在以及全球有着广泛的应用。针对DB2初学者，《循序渐进DB2：DBA系统管理、运维与应用案例》循序渐进地把DB2涉及的众多概念和知识介绍给大家。客户端连通性、实例、数据库、表空间和缓冲池、数据移动、备份恢复、SQL基础知识、DB2基本监控方法、运行数据库必须考虑的设置、DBA日常维护以及数据库常用工具都是本书关注的重点。在介绍这些数据库对象和概念的同时，作者尽可能从DBA日常工作的角度探究DB2数据库常规维护工作。本书同时还就表、索引、序列、触发器等数据库对象从应用设计的角度进行了介绍。本书适合DB2的初学者、DB2开发人员、准备参加DB2认证考试的读者以及DB2数据库管理人员学习和阅读。