巧克力囊肿

本書是《OracleJ.D.Edwards技術與應用叢書》系列叢書的基礎篇，全書共分五章，通過介紹信息化的概念和內容，從而引出企業信息化的ERP的概念，及在企業實現ERP的軟件應用系統OracleJDE系統。進而以企業應用JDE為主線，通過一些模擬企業的使用場景，讓讀者學習JDE的基本應用功能、財務、分銷和生產管理的使用方法、JDE的項目實施方法學和JDEOBA(OracleBusinessAccelerated)(Oracle業務加速器)。

·15.1萬字

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新基建：數據中心創新之路

本書通過洞察行業需求，從數據中心的基礎設施、網絡、服務器等多個技術領域發掘了一批經過實踐檢驗的創新技術，給出了新基建：數據中心創新之路的技術發展與參考，并把ODCC的部分優秀成果集結成冊，留下技術專家們對數據中心建設的足跡，也希望能給更多的數據中心從業者以啟發，有力支撐政府監管和引導產業發展，幫助讀者深入了解行業和技術趨勢，推動科研院所對新技術、新業務的研究，促進廠商更好地把握市場需求和技術方向。本書適合數據中心行業的從業者，在校的本科高年級學生、碩士、博士，以及對新基建、新技術感興趣的相關人士閱讀。

·13.7萬字

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達夢數據庫編程指南

本書以達夢數據庫DM8為藍本，介紹達夢數據庫的存儲過程、存儲函數、觸發器等服務器端程序，以及Java、C、Python、PHP等高級語言基于達夢數據庫的應用程序設計方法。本書主要包括：DMSQL程序結構、基本語法；存儲過程、存儲函數、觸發器、包等高級對象的基本語法及應用方法；嵌入式SQL程序Pro*c組成、基本語法及應用方法；基于ODBC、JDBC、.NETDataProvider數據庫訪問接口標準的應用程序設計方法；PHP、Python、Go等高級語言訪問達夢數據庫的程序設計方法；達夢數據庫數據裝載及日志分析接口的程序設計方法。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規范，可作為相關專業的教材，也可作為工程技術人員的參考書。

·6.9萬字

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數據資源的管理與調度：云環境下數據與資源協同技術

云計算拓寬了用戶可訪問資源的范圍，構建了一種以服務形式彈性、按需獲取各類信息資源的架構，成為當前多種信息應用部署和擴展的堅實基礎環境。云計算強化了面向服務計算的理念，其處理的對象被視為來自用戶的各類數據，滿足用戶需求和實現資源利用效率的提高是云計算系統處理和優化管理各類數據的出發點。受到網絡環境、資源分布情況、服務形態，以及模式等因素的影響，數據的優化管理和高效調度問題面臨諸多挑戰。在總結云計算中數據管理和優化調度成果的基礎上，本文分別從數據的利用效率、各類環境因素的影響和物理節點失效等角度，重點考慮了運營成本最優化的問題，從數據管理和優化調度的角度進行了較深入的探討，給出了基于熱度的數據部署策略、部署節點性能的綜合度量方法和應對節點失效的數據修復機制，并通過仿真和實驗的方式進行了驗證。成果將有利于云計算服務提供商在保證服務質量的前提下，實現運營成本的優化，具有較大的理論和現實意義。

·7.4萬字

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IPFS原理與實踐

本書由國內IPFS社區公認最權威的領袖撰寫，從技術、原理與實戰3個維度講解了IPFS。全書一共分為3個部分：第一部分：準備篇（第1章）從宏觀角度簡單介紹了IPFS的概念、價值以及與區塊鏈的關系；第二部分：原理篇（第2~5章）分別深入講解了IPFS的工作原理、底層基礎、協議棧和架構。第三部分：實戰篇（第6~8章）——應用IPFS講解了IPFS應用開發的技術、方法，并配合有個綜合性的案例。第四部分：擴展篇（第9章）前瞻性地講解了IPFS與其他領域的知識的一些擴展。

·9.9萬字

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大數據測試技術：數據采集、分析與測試實踐（在線實驗+在線自測）

本書從工程角度出發，闡述了運用大數據技術進行軟件測試的方法和實現過程。全書共11章，介紹了大數據測試思維、手機聯網數據的收集方法、數據格式的轉換方法、大數據的處理方法、軟件缺陷挖掘技術及實踐項目的應用等。本書第1章介紹了大數據的測試方法和思維方式，隨后每一章都通過案例來講解大數據技術的相關理論及其測試應用。除第1章外，每章最后都提供了思考題來幫助讀者回顧和鞏固本章的學習內容，本書最后還提供了思考題的參考答案。同時，本書對每一個案例進行了詳細圖例展示和講解。

·8.3萬字

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Microsoft Power BI數據可視化與數據分析

隨著大數據研究熱潮的興起，各種數據可視化圖表層出不窮，大數據生動呈現就成為了具有挑戰性的工作，隨之出現了大量的可視化軟件。本書是基于行業占有率比較高的MicrosoftPowerBI最新版本所編寫的，詳細介紹MicrosoftPowerBI的數據可視化功能，包括數據類型和運算符、軟件的安裝、連接數據源、數據基礎操作、可視化設計原則、可視化圖表、自定義可視化效果、報表、儀表板、查詢編輯器、運行R腳本、數據高級操作、數據分析表達式、網頁流量數據分析、超市運營數據分析、PowerBI移動應用和PowerBI應用開發等內容。

·4.8萬字

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Python廣告數據挖掘與分析實戰

本書共十二章，第1-4章重在介紹移動廣告營銷數據分析理論與案例分析，包括廣告數據分析的基本概念、內容和意義，廣告數據分析相關理論知識及常用分析方法，移動廣告營銷常見的數據分析案例剖析以及如何做一份讓領導滿意的數據分析報告；本書第5-6章主要介紹Python軟件安裝及常用包的主要用法。本書第7-10章主要介紹利用Python實現移動廣告營銷中常見的機器學習算法，重點掌握常用的模型評價方法，模型原理、實現方法和技巧，其中包括混淆矩陣、AUC、ROC等常用模型評價方法以及線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、SVM、神經網絡、隨機森林、GBDT、XGBoost、Stacking等常用監督學習算法。第11章主要介紹k-means聚類、Lookalike相似用戶挖掘等常用無監督學習算法及實現方法。第12章主要介紹移動廣告營銷常用的特征選擇及特征工程方法。讀者如果只想了解數據分析相關概念和方法，可以選擇性閱讀本書前四章內容，后八章偏向數據挖掘算法和編程實踐等內容，有興趣可以深入閱讀全書。

·10.7萬字

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Access 2016數據庫應用基礎

Access2016是Microsoft公司推出的功能強大的Office2016套裝辦公軟件中的一員，主要用于數據庫應用系統的開發，是目前十分流行的桌面數據庫管理系統。本書從Access2016的基礎入門開始，詳細地介紹Access2016的主要功能和基本操作，包括數據庫理論、表、查詢、窗體、報表、宏、模塊和VBA編程技術，并且按照軟件工程的設計思想；以“大學生科技創新項目管理系統”作為開發案例，詳細介紹了如何使用Access2016開發一個數據庫應用系統的全過程。本書內容由淺入深、通俗易懂、圖文并茂、直觀生動。書中提供了大量的操作實例，并配有豐富的實例圖片，每章后面均附有習題，能夠幫助讀者快速掌握Access2016數據庫技術。本書既可以作為高等院校電子商務、財會電算化、統計、計算機信息管理等專業學生的參考用書，也可以作為Access2016數據庫培訓班學生的培訓用書和參加全國計算機等級考試（二級Access）人員的輔導書。

·17.5萬字

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Hadoop與大數據挖掘（第2版）

這是一本講解如何基于Hadoop技術棧進行大數據挖掘和分析的著作。它能帶領你零基礎快速掌握Hadoop技術棧，以及基于它的大數據挖掘與分析的流程和方法。全書核心內容分為兩部分。1.Hadoop技術棧：詳細講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數據技術的基礎、原理、應用，通過這部分內容讀者能對Hadoop技術棧有從宏觀到微觀的了解。2.Hadoop大數據挖掘：通過3個綜合案例，逐步展示了基于Hadoop的大數據挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數據項目研發、教育、咨詢等領域有10余年的豐富經驗，對教育界和企業界供需兩端的了解非常深入，全書的結構和內容圍繞這兩端的需求盡心設計，能讓Hadoop大數據挖掘與分析的教育和學習事半功倍。本書第1版出版后，獲得了教育界和企業界的良好反饋，其中數十家高等院校采用本書作為教材或參考書。第2版在第1版的基礎上，在技術適應性、案例實用性等方面做了大量更新，與時俱進，更有競爭力！為了便于學習和教學，本書配套數據文件、實現代碼、課后習題、教學PPT。

·14.7萬字

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分布式數據服務：事務模型、處理語言、一致性與體系結構

隨著物聯網、云計算、大數據與人工智能等技術的蓬勃發展，計算服務逐漸從計算密集型向數據密集型（DataIntensive）轉變。高性能、高通量的數據服務關鍵技術成為智慧城市、智能制造、智慧農業等國家重大需求解決方案的核心基礎。并行與分布式數據處理的概念啟發于上世紀80年代，源自討論在內存及二級存儲極為有限的條件下如何跨越“內存墻”，完成計算任務的優化技術。而今，互聯網與私有網絡數據指數級增長、數據服務的事務性需求復雜多變、跨地域數據同步需求動態不統一、如何應對當前及未來大數據服務及其上的人工智能計算對并行與分布式數據服務提出了新的問題與挑戰。本書從并行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容，并進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識，，對分布式數據服務的其他研究也進行了概述，并對其未來發展方向進行展望。本書可以作為計算機、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業的高年級本科生與研究生在數據庫理論及分布式系統等課程上的輔助教材，也可以為物聯網、云計算、大數據與人工智能等領域的科研人員及從業者提供創新研究與技術應用的參考。

·15.5萬字

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Python數據分析與挖掘實戰（第3版）

本書是Python數據分析與挖掘領域的公認的事實標準，前兩版銷售超過15萬冊，被國內100余所院校采用為教材，同時也被廣大數據科學工作者奉為經典。本書以真實項目案例為驅動，以真實的行業應用為依托，幫助讀者快速掌握數據分析與挖掘的相關技術、流程與方法。本書精選了7個經典實戰案例，涵蓋了房地產、零售、互聯網等多個領域，將Python編程知識、數據分析與挖掘知識和行業知識融合，讓讀者在實踐中快速地掌握針對不同行業的數據挖掘方法。本書不僅適合零基礎的讀者自學，還適合作為相關專業的教材。

·14萬字

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數字媒體交互設計（初級）：Web產品交互設計方法與案例

《數字媒體交互設計（初級）——Web產品交互設計方法與案例》針對Web產品交互設計新人，通過案例深入淺出地講解了Web產品交互設計的思維、方法與技巧。共12章，主要講述了Web產品交互設計的要素、流程、工具和規范，Web項目管理及協作方法，Web產品交互創意的梳理方法，Web產品流程圖、原型圖的制作方法，以及圖標設計、組件設計、界面設計、圖像處理、運營設計等內容，并輔以Web項目實戰案例，帶領讀者一步步加深對Web產品交互設計的認知，提升自身的工作能力。本書的重點章后附有同步強化模擬題和作業，以幫助讀者檢驗知識掌握程度并學會靈活運用所學知識。《數字媒體交互設計（初級）——Web產品交互設計方法與案例》內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文并茂，具有較強的實用性和參考性，不僅可以作為備考數字媒體交互設計“1+X”職業技能等級證書的教材，也可作為各類院校及培訓機構相關專業的輔導書。

·8.2萬字

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數據隱私與數據治理：概念與技術

本書以《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》為背景，旨在從概念和技術的角度對數據隱私與數據治理進行系統概述。首篇從歷史與系統的角度介紹數據隱私與數據治理的基礎，后三篇分別側重大規模數據收集、機器學習，以及數據治理中的隱私問題，介紹其相應的技術基礎，總結當下的關鍵問題與技術方案。本書從全新的數據生態的角度介紹數據隱私與數據治理，在內容介紹上，以技術與算法的講解為主，輔以案例，詳略得當。

·12.6萬字

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圖數據實戰：用圖思維和圖技術解決復雜問題

本書是一本探索如何應用圖思維和圖技術解決復雜問題的書籍。該書針對有興趣學習如何使用圖數據提升工作水平、解決困難問題的實戰從業者。該書涵蓋了與圖數據相關的廣泛主題，包括圖思維、圖數據模型和查詢語言，討論了如何將圖數據應用于社交網絡、物流和網絡安全等領域的問題解決方案。此外，該書還提供了實踐指導，包括工具和框架的推薦、設計有效圖數據模型的建議，以及如何使用圖數據生成洞見和做出明智決策的建議。總的來說，本書是任何希望學習如何使用圖數據解決復雜問題和獲得新的工作洞見的人的優質資源。

·16萬字

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深入淺出 Hyperscan：高性能正則表達式算法原理與設計

本書系統、全面、循序漸進地介紹Hyperscan技術。全書共8章，主要介紹正則表達式、經典匹配算法和正則表達式匹配所依賴的自動機原理、正則表達式匹配庫等，并重點介紹Hyperscan的功能特性、設計原理和性能調優技巧，以及匹配引擎的核心算法和SIMD加速技術的運用，還展示了Hyperscan多樣化的應用場景。

·12.8萬字

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醫療大數據分析與應用

醫療大數據是大數據在醫療領域的一個分支，處理的是在與人類健康相關的活動中產生的與生命健康和醫療有關的數據。本書將對醫療大數據進行全面、透徹的分析，從醫療大數據的現狀開始，介紹醫療大數據方向的統計、數據挖掘、數據預處理、建模以及可視化等技術與應用。此外，還介紹了醫療領域的圖像處理和自然語言處理等人工智能技術。在本書的末尾，還討論了這個領域普遍關注的一個問題——醫療數據隱私保護，介紹了潛在的隱私風險和隱私保護方法等，并關注了醫療經濟的概況與前景。通過閱讀本書，你將了解：醫療大數據的現狀及產業劃分等；如何統計挖掘和處理醫療領域的數據以方便分析；醫學數據可視化如何提升醫療人員診斷病情的效率；人工智能技術在醫療領域的應用；如何對醫療數據進行隱私保護。

·10.6萬字

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HBase應用實戰與性能調優

本書系統介紹了HBase基本原理與運行機制，融入作者多年的開發經驗與實踐技巧，旨在讓HBase應用開發人員和系統管理人員能更好地理解大數據應用程序的部署。由淺入深地講解HBase的概念、安裝、配置、部署，讓讀者先對HBase有一個感性認識，再從應用角度出發介紹高級用法和性能調優。內容既兼顧了初學者，也適用于想要深入學習HBase的讀者。

·6.8萬字

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企業級數據與AI項目成功之道

大型組織正在競相實施先進的數據科學。大多數時候，我們的人工智能嘗試變成了走進死胡同的科學項目，從來沒有提供可持續的商業價值。我們錯過了什么？在本書中，你將發現必須理解和實現的信息架構支柱。只有當數據分析和人工智能能夠在整個組織內以可預測和一致的方式提供業務洞見時，它們才能增加價值。本書概述了一種組織、管理和評估數據的有效且實用的方法，這樣你就可以建立一個信息架構來更好地推動人工智能和數據科學的發展。通過閱讀本書，你將學到：簡化數據管理，隨時隨地提供數據；縮短可運轉的AI用例的價值實現時間；使各個企業都能訪問AI和數據洞見；動態地實時縮放復雜AI場景；開發能夠帶來可預測的、可重復的價值的信息架構。

·16.6萬字

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