本书根据PL/SQL的新版本进行了全面更新，涵盖从基础语法、程序控制到最新的优化和调优增强等方面的知识，通过真实的实验、大量的示例讲解了PL/SQL技能，是一本逐步分解的、详尽的PL/SQL编程教程。读者可以按照本书的步骤一步一步地完成每一个关键任务，掌握Oracle 21c PL/SQL编程技术，深度探索PL/SQL编程技术及最佳实践。本书既适合新手数据库开发人员和DBA阅读，也适合有一定经验的从业人员阅读。

本书详细介绍面向静态数据集、增量数据集和数据流的高效用模式挖掘的理论和方法。本书内容共6章，第1章和第2章介绍高效用模式挖掘的相关知识。第3章介绍面向静态数据集的包含正、负效用的两类精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第4章介绍针对增量数据集的挖掘高效用模式全集和精简集合的研究。第5章介绍面向数据流的精简高效用模式挖掘方法的研究与实现过程。第6章给出三个高效用模式挖掘的应用案例。第3～5章有方法的实验证明，供读者更好地了解本书内容。 本书可供大数据挖掘相关专业研究生参阅，也可以作为大数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。

首席数据官（Chief Data Officer，CDO）是数字时代的产物，它在数字化转型的过程中，以及在转型成功后的数字经济中，都会起到关键作用。本书旨在建立一套相对完整的关于首席数据官的知识体系，帮助读者更好地参与数字时代的发展。 本书分为5篇。“第一篇 CDO概论”介绍CDO产生的背景、发展趋势、主要职责、推荐技能和工作路径等。“第二篇 管好数据”讲解CDO如何管理好数据，涉及数据战略、数据治理、数据制度、数据标准、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规、数据建模、数据集成、数据存储、数据分析和挖掘、数据伦理、数据开放与共享等。“第三篇 做好转型”讲解CDO如何做好数字化转型。“第四篇 建好团队”讲解CDO如何构建、领导和考核数据团队。“第五篇 新技术、新模式、新业态”介绍一些与数据及CDO相关的新技术、新模式和新业态。 本书适

、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

《Python数据科学项目实战》由(美)伦纳德·阿佩尔辛著

点云是分布在三维空间中的离散点集，也是对物体表面几何的离散采样。三维测量技术的迅速发展使得点云数据的获取更加简单方便。但是，由于测量环境的干扰和测量对象的材料反射问题，三维测量数据会包括含各种噪声、离群点，且特征采样不足。另外，由于大尺寸测量对象的结构，通常需要多次拼接，噪声、细节丢失等现象更为严重，严重制约了点云数据的后续应用。本书是作者专注在三维测量点云质量智能优化领域内多年的研究积累，重点围绕三维测量点云质量智能优化的核心理论与方法，包括传统数据优化算法、基于点表征学习和图表征学习的测量数据优化算法、基于特征描述子的测量数据优化算法、基于多源表征的测量数据优化算法等进行系统性阐述，最后结合航空航天实例介绍测量数据优化软件平台与工程应用方案，为点云的智能优化处理与工程应

在数据密集型研究范式下，数据在教育科学研究和发现中的地位日益提升。本书详细介绍了教育大数据的采集、存储、分析等技术，继而研究了区域网络教学资源联盟、网络教学资源调查、教育信息化行业热点话题分析及趋势预测、基础教育概念图自动构建研究等教育大数据实例，展现了大数据理论与技术在教育领域的魅力和风采。本书适合教育技术、计算机领域的学者、学生阅读，也可供教育信息化产业领域的相关人员参阅。

随着信息爆炸产生的海量数据时代的来临，数据中所蕴含的价值将会对人类社会产生直接的，全面的，甚至是革命性的影响。因此，在大数据背景下，有效地分析，组织和使用各类数据，将对科技进步以及经济发展产生巨大的推动作用，孕育出靠前的机遇。针对大数据技术体系架构，本著作总结出在大数据处理流程中，所面临不同层面的问题及其相互关系，归纳出解决大数据环境下三大核心问题（信息检索，数据挖掘和知识发现）的算法特性及计算能力。同时，通过深入了解智能理论起源及与传统人工智能进行对比，本著作研究计算智能理论及其各分支算法，详细介绍其计算本质，提出了基于模拟机制的计算智能分类方法，并对计算智能混合算法进行了深入讨论。最后，面向大数据检索、挖掘和发现问题，分别提出了基于计算智能的解决方法和一般过程，并总结出

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本书以基础、模型及应用为主线，介绍数据分析的基础知识、经典模型以及相关应用。内容包括非负矩阵分解、张量分解、深度学习、宽度学习的经典模型与学习方法，以及作者对相关模型的扩展及其在多视角聚类、地理传感数据预测、信息级联预测及蛋白质二级结构预测中的应用研究。本书内容全面，深入浅出，既详细介绍了基本概念、思想和算法，也提供了大量示例、图表和对比分析。本书可作为高等院校计算机及相关专业的本科生、研究生学习人工智能的参考，对从事知识发现、智能信息处理、人工智能、机器学习等领域的科研与工程技术人员也有较大的参考价值。

随着信息技术的快速发展，数据成了驱动经济运行的关键性生产要素或资源，大数据成为一种有价值的资源，使数字经济市场组织结构和游戏规则等方面发生了根本性的变化，而中国在这些方面的基础设施和法律制度准备得还不充足。本书从网络交易的市场监管、互联网信息服务业市场行为演变与竞争秩序监管、新兴信息消费的环境评估与治理等方面论述了数字信息问题的实用技术及其治理体系等重大理论问题。 本书可供普通高校经济与管理学院、信息与通信学院的师生，以及信息行业、政府管理机构工作人员和科研院所使用，也可以作为普通大众的科普读物。

本书以数据分析教学、生产数据处理实践、靶场试验数据处理任务为背景，以系统科学理论、系统建模与参数估计技术为指导，讨论和研究了数据分析中常用的数据视图、静态数据分析、线性数据分析和非线性数据分析等知识。“直觉驱动，源于生活；扎根试验,服务生产；逐章深入，即学即用；案例丰富,代码呼应”是本书的特点。本书可作为高等学校数据分析、系统建模与辨识、应用数学、系统科学等相关专业的高年级本科生和硕士研究生的教学参考书，同时对从事数据处理相关工作的科技人员也具有一定的参考价值.

为了进一步完善广义数据包络分析方法的理论与模型体系，本书围绕交叉类型决策单元与指标数据不准确决策单元的效率评价问题开展研究，针对类型交叉与数据模糊主题，给出了比较系统的广义DEA理论与方法体系。同时，也探讨了如何应用DEA思想增强模糊综合评判方法分析问题的能力。其中，第1章主要介绍DEA方法的基本思想和基本模型。第2章和第3章主要介绍准确数据视角下的广义DEA模型及方法。第4章和第5章主要介绍基于可能集重构与样本点重构的交叉类型决策单元有效性分析方法。第6章和第7章主要考虑多种政策环境与混合规模收益下决策单元的有效性评价方法。第8章和第9章主要探讨基于区间数的广义DEA模型。第10章和第11章给出基于样本评价的广义模糊数据包络分析模型。第12~14章首先介绍模糊综合评判方法，然后给出如何应用DEA方法解析模糊综合评判无效

本书以时间流线为经，以项目管理的三要素（质量、进度、投资）作纬，概述数据中心全过程的概念和优势，介绍项目前期工作、规划设计、工程实施、运维管理等阶段，以及不同的建设模式，旨在提供数据中心项目管理指引，帮助数据中心从业者实现安 全可靠、节能降碳的建设目标，推动数据中心行业朝可持续发展的方向转型。 本书适合数据中心建设和运维的各相关从业人员，以及政府和企事业单位的信息化部门、网络部门、运维部门等的各相关工作人员阅读。

本书用25章的篇幅帮助读者使用SQL构建高效的数据库，高效地检索数据，以及掌握从管理数据库性能到数据库安全等各个方面的知识。 本书在第6版的基础上进行了全面修订和重新组织，节奏更紧凑，更有助于深入理解现代SQL开发。本书基于标准化的SQL，使用免费、易用的Oracle Database Express展示代码。此外，本书还带有更多示例和实践练习。 本书以直观、循序渐进的方式展示如何使用数据库结构、对象、查询、表等。读者将学习如何应用高级技术，包括事务、连接，以及使用视图和子查询进行复杂数据检索。 循序渐进的示例引导读者完成最常见的SQL任务。 答疑和实践练习帮助读者测试所学知识并提升技能。 “注意”“提示”“警告”指出学习要点和问题解决方案。 本书主要内容 关系型数据库和SQL的概念 如何理解“数据”这一概念 建立数据库并规划高效的数据库

《MySQL数据库管理实战》详细介绍了MySQL数据库管理从入门到实战在内的所有知识。《MySQL数据库管理实战》共分为18章，主要介绍了MySQL数据库的系统管理与基本操作，MySQL数据库的流程控制及函数、日期时间处理、分组统计、多表联合操作，以及MySQL数据库的内部工作原理、存储引擎、事务处理、存储程序开发、备份恢复、性能优化等内容。《MySQL数据库管理实战》步骤详细，示例丰富，以实战为主，讲解直击MySQL数据库的本质，特别适合有志于从事数据库开发与设计的入门级读者阅读。本书还可以供开设了数据库课程的高等院校的师生阅读，以及作为相关IT培训机构的参考图书。

《粒计算与数据推理》内容围绕数据推理展开，旨在采用推理的形式描述数据联系，以支撑问题程序化的算法设计。运作于数据之间是各推理方法的推演特点，是区别于各逻辑推理系统的主要标志。为使不同形式的数据推理融为整体，《粒计算与数据推理》贯穿了粒计算的数据处理理念。第1章针对粒计算，设立了粒的形式化框架，统一了各种粒的定义，明确了粒计算的讨论方式。在此基础上，第2～7章建立了体现粒计算内涵的数据推理方法，主要包括粗糙数据推理的定义和性质分析、粗糙数据推理蕴含的粗糙数据联系、粗糙数据推理的度量讨论、决策推理与决策系统化简、数据关联推理与数值信息、数据合并的结构表示和粒化处理、结构转换的矩阵变换和代数计算、基于关系结构的三支决策、实际问题描述等。各种方法与数据的关联、蕴含、组合或转换等数据推理

本书主要分为4部分:第1部分主要介绍SQL的基础语法，包括查询操作、数据统计、高级查询、内置函数、数据修改、表的操作、列的属性等:第2部分主要介绍sQL的高级技术，包括多表查询、视图、索引、存储程序、游标、事务等。第3部分通过一一个完整的案例，将前面所介绍的知识串连起来，帮助读者融汇贯通:第4部分提供了用于参考的各种常用操作。 为了让读者更好地掌握书中内容，作者基于实际工作以及面试经验，精心设置了大量高质量的练习题。此外，本书还配有课件PPT以及各种资源，以便各大高校的老师教学使用。

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本书深入讲解了大数据实时计算的方法，前半部分主要包括Scala的基础知识、Scala面向对象编程的基础知识、Scala面向对象编程的高级应用，以及Scala函数式编程的核心思想；后半部分重点讲解了Spark的基础知识、SparkCore编程、SparkCore运行原理、Spark SQL结构化数据处理、Spark Streaming实时数据处理，以及两个贴近现实场景的Spark综合项目实战。 在这里，你可以体会大数据实时计算所能遇到的各种问题以及开发完整项目所需要的技术和技巧。