在数字经济浪潮席卷全球的当下，数据作为新型资产的价值被科技巨头长期垄断。在《数据资本论》中，全球大数据专家阿莱克斯·彭特兰联合金融与技术专家，借助区块链、数据合作社等去中心化技术重新定义数据在经济社会中的角色，提出数据不仅是资源，更是创造新经济的核心资本。在《数据资本论》一书中，彭特兰等人构建了有效且公平的数据经济新框架，从医疗、金融等多领域探索数据资本化实践路径，揭示数据如何通过可信技术与人工智能重构经济秩序，致力于打造“智慧经济”的系统设计。作为《智慧社会》的落地版，《数据资本论》融合了MIT前沿研究与中国数据治理顶层设计，既解答数据产权、流通交易等制度难题，又为政策制定者、企业管理者等提供从数据资源到资本转化的实操指南，是理解数字经济时代生产要素重构与新质生产力赋能的之作

、最完整的Oracle DBA资源 运用《Oracle Database 12c DBA官方手册(第8版)》披露的实践和专家级技术来维护性能卓越的Oracle数据库。本书在上一版的基础上做了全面更新，涵盖新功能和实用工具，如多租户体系结构、Oracle Database In-Memory选项和更强大的云功能；并列举每种主要配置的示例。你将学习如何成功地管理高度可用、 可靠、安全和可扩展的Oracle企业级数据库环境。 主要内容 升级到Oracle Database 12c 规划和管理表空间 借助高效的物理数据库布局和存储管理方法比较大限度地提高数据 库性能 监视数据库对象使用的磁盘空间 用撤消表空间管理事务 实施专家级性能调整技术 使用新增的Oracle Database In-Memory选项提高查询速度 利用身份验证、授权和审核等方式管理数据库安全 充分利用多租户数据库体系结构 利用Oracle RAC和Oracle Active Data Guard实现高可用性和高度扩展能力 使用Ora

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利用这本书，你将学习以下内容：了解如何选择Spark转换实现优化的解决方案。探索强大的转换和归约，包括reduceByKey()、combineByKey()和mapPartitions()。理解数据分区以实现优化查询。使用PySpark设计模式构建和应用模型。对图数据应用motif查找算法。使用GraphFrames API分析图数据。对临床医学和基因组数据应用PySpark算法。学习如何在ML算法中使用和应用特征工程。了解并使用实用的数据设计模式。

本书结合不同出土文献和传世字书的实例，系统介绍了应用广泛的Access数据库在文字学研究中的基本设计思路和方法。 全书汇集了作者近20年的Access数据库文字学应用研究与教学实践经验，具体讲解数据库的开发应用，逐层剖析数据库的结构设计，直观呈现数据库的关键操作，有助于引导零基础研究者掌握Access数据库建设的思路和技巧，提升数据的使用能力，为纵深的文字学研究提供新思路、新方法。 本书既是文字学研究者的数据库技术学习指导用书，也可以作为各科研院所推广古文字数字化、数字人文课程的教材。

21世纪人类跨入网络信息时代，网络空间成为继陆、海、空、太空之外人类赖以生存的“第五空间”。以移动互联网、物联网、云计算技术推动的全球数据爆炸式增长，使得人类进入了“大数据时代”。大数据时代的这些新技术正在不断丰富着人类探索世界的方法、推动着各行各业的发展、改变着人类的生活方式。然而，在这些欣欣向荣的表象背后，信息安全问题不断凸显，也引起了世界各国政府、企业和人民对隐私泄露的重视。除了从意识上提高对隐私泄露的重视，从技术上解决隐私泄露问题也是当务之急和各国政府、学者的重要工作。密码学无疑是当前解决这些技术问题的有效手段。过去，由于密码学主要用于军事领域，可供我们读到的密码学书籍较少。随着密码学技术从军事领域走向企业和大众生活，市面上出现了大量的密码学参考文献。但是，这些书籍中

本书全面讲解了Microsoft SQL Server故障排除和性能优化的很好实践。数据库工程师，包括数据库开发人员和数据库管理员，都将学习如何识别性能问题、并通过利用各种方法来排除系统故障，以及如何确定优化工作的优先级，从而尽可能获得很好系统性能。 本书作者是Microsoft数据平台的MVP和Microsoft认证大师(MCM)，他解释了SQL Server数据库组件之间的相互依赖关系。你将学会如何快速检测分析你的系统并找到问题的根本原因。本书中提到的所有技术与所有版本的SQL Server都兼容，并涵盖了基于云的SQL Server安装步骤。 ·了解性能问题是如何体现在SQL Server中的。 ·了解SQL Server的检测工具、检测方法和检测技术。 ·对SQL Server的安装进行健康检查。 ·了解SQL Server组件之间的依赖关系。 ·优化SQL Server来提高性能并减少瓶颈。 ·检测优化效果不佳的查询语句和查询执行计划中效率低

大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点，数据科学与计算技术也是近期新的前沿领域，其中，大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍，重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce，图并行计算，交互式处理，流计算，内存计算等计算架构。本书适合作为数据科学与大数据计算技术、计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业相关课程的教材。

大数据分析是检视庞大的复杂数据集的过程，这些数据集通常超出了你所拥有的计算能力。R语言作为数据科学的领军编程语言，包含了诸多功能强大的函数，足以解决大数据处理相关的所有问题。《大数据分析：R语言实现（影印版英文版）》首先简要叙述了大数据领域及其当前的行业标准.然后介绍了R语言的发展、结构、现实应用和不足之处，接着引入了用于数据管理和转换的主要R函数的修订版。读者会了解至U基于云的大数据解决方案（例如AmazonEC2实例和AmazonRDS，MicrosoftAzure及其HDInsight集群）以及R与关系／非关系数据库（如MongoDB和HBase）之间如何建立连接。除此之外，进一步涵盖了大数据工具，如ApacheHadoop、HDFS和MapReduce，还有其他一些R兼容工具，如ApacheSpark及其机器学习库SparkMLlib、H2O。

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