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數(shù)據(jù)時代的品牌智造

本書共分11章，以成功打造品牌的11個實操步驟為行文邏輯，分別介紹了“圈腦”為上、奇貨可居、善解人意、價值獨占、演繹傳奇、符號記易、創(chuàng)優(yōu)體驗、借勢用巧、匯聚百工、文案攻心、心中有數(shù)等內(nèi)容，為企業(yè)從無到有創(chuàng)建品牌，提供系統(tǒng)專業(yè)、卓有成效的實操方法論及實用戰(zhàn)術(shù)工具。

·15萬字

SQL進階教程（第2版）

本書是熱銷書《SQL基礎(chǔ)教程》的作者MICK為志在向中級進階的數(shù)據(jù)庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩大部分。第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領(lǐng)讀者重新認識CASE表達式、窗口函數(shù)、自連接、EXISTS謂詞、HAVING子句、外連接、行間比較、集合運算、數(shù)列處理等SQL常用技術(shù)，發(fā)掘它們的新用法。這部分不僅穿插講解了這些技巧背后的邏輯和相關(guān)知識，而且輔以豐富的示例程序，旨在幫助讀者從面向過程的思維方式轉(zhuǎn)換為面向集合的思維方式。第二部分介紹了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展史，并從集合論和邏輯學的角度講述了SQL和關(guān)系模型的理論基礎(chǔ)，旨在幫助讀者加深對SQL語言和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的理解。此外，本書很多節(jié)的末尾設(shè)置有練習題，并在書末提供了解答，方便讀者檢驗自己對書中知識點的掌握程度。

·15萬字

Python：Advanced Predictive Analytics

Thisbookisdesignedforbusinessanalysts,BIanalysts,datascientists,orjuniorleveldataanalystswhoarereadytomoveonfromaconceptualunderstandingofadvancedanalyticsandbecomeanexpertindesigningandbuildingadvancedanalyticssolutionsusingPython.IfyouarefamiliarwithcodinginPython(orsomeotherprogramming/statistical/scriptinglanguage)buthaveneverusedorreadaboutpredictiveanalyticsalgorithms,thisbookwillalsohelpyou.

·14.9萬字

學習型智能優(yōu)化算法及其應用

本書在現(xiàn)有智能優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，探索學習型智能優(yōu)化方法的基本框架。書中采用智能優(yōu)化模型和知識模型相結(jié)合的集成建模思路，總結(jié)了精英個體知識、構(gòu)件知識、算子知識和參數(shù)知識4種知識形式，構(gòu)建了用于實現(xiàn)學習型智能優(yōu)化方法的8類典型知識，以此輔助學習型智能優(yōu)化方法高效地求解復雜優(yōu)化問題。針對連續(xù)優(yōu)化的問題、離散優(yōu)化的問題（非對稱旅行商問題、雙層CARP優(yōu)化問題、柔性作業(yè)車間調(diào)度問題）和實際工程問題（體系仿真優(yōu)化問題、衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務調(diào)度問題、多星任務規(guī)劃問題），分別設(shè)計了若干種學習型智能優(yōu)化算法，并對優(yōu)化結(jié)果進行了分析和解釋。本書主要面向在運籌學領(lǐng)域研究智能優(yōu)化方法的企業(yè)、高校與科研院所的研究人員，幫助讀者了解學習型智能優(yōu)化算法的基本原理與框架流程，提高讀者對學習型智能優(yōu)化算法的實踐與應用能力，促進學習型智能優(yōu)化算法的發(fā)展與完善。

·14.9萬字

數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全

隨著數(shù)字經(jīng)濟時代的到來，數(shù)據(jù)的價值不斷被發(fā)掘。但是，圍繞數(shù)據(jù)價值的挖掘也出現(xiàn)了諸多問題。例如，因為數(shù)據(jù)過于海量以及數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不明確導致用戶不會用，因數(shù)據(jù)使用和保護不當引起隱私泄露等安全事件，等等。《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》正是圍繞這些問題，以“數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全”為主題展開論述。首先，《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》對數(shù)據(jù)治理的對象、主題、框架和方式等進行分析，使讀者認識到數(shù)字經(jīng)濟時代數(shù)據(jù)流動的重要性和巨大意義。然后，從國內(nèi)、國際兩個方面進行闡述，力圖為政府和企業(yè)開展個人信息保護、推進數(shù)據(jù)開放共享及跨境流動戰(zhàn)略出謀劃策。最后，基于我國的實際情況，借鑒國際經(jīng)驗，針對數(shù)據(jù)開放共享中存在的問題提出了具體落地的數(shù)據(jù)治理策略。總之，《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》具有很高的理論意義和應用推廣價值。《數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全》適合政府機構(gòu)、科研機構(gòu)、企事業(yè)單位中從事數(shù)據(jù)治理與安全工作的人員及高等院校相關(guān)專業(yè)的師生閱讀。

·14.8萬字

計算機應用基礎(chǔ)

全書共分為9個項目，包括初識計算機的硬件系統(tǒng)、初識計算機的操作系統(tǒng)、認識Windows7的桌面及窗口、Word2010的應用、Excel2010的應用、PowerPoint2010的應用、Access2010的應用、互聯(lián)網(wǎng)的使用、常用工具軟件的使用。各項目內(nèi)容通過任務逐步展開，有利于適應高等職業(yè)院校項目化教學要求，適應高職學生的學習特點。本書簡明通俗，便于理解，不僅可以拓寬知識面，還可以培養(yǎng)學生的計算機應用能力和解決問題的能力。本書具有簡明、實用、操作性強等特點，既可作為高等職業(yè)院校各專業(yè)計算機基礎(chǔ)的教學用書，也可作為一般讀者和專業(yè)人員的自學參考書，還可作為培訓教材。

·14.8萬字

七周七數(shù)據(jù)庫

如今，我們要面對和使用的數(shù)據(jù)正在變得越來越龐大和復雜。如果說數(shù)據(jù)是新的石油。那么數(shù)據(jù)庫就是油田、煉油廠、鉆井和油泵。作為一名現(xiàn)代的軟件開發(fā)者，我們需要了解數(shù)據(jù)管理的新領(lǐng)域，既包括RDBMS，也包括NoSQL。《七周七數(shù)據(jù)庫》遵循《七周七語言》的寫作風格和體例，帶領(lǐng)你學習和了解當令最熱門的開源數(shù)據(jù)庫。在簡單的介紹之后，《七周七數(shù)據(jù)庫》分章介紹了7種數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫分別屬于5種不同的數(shù)據(jù)庫風格，但每種數(shù)據(jù)庫都有自己保存數(shù)據(jù)和看待世界的方式。它們依次是PostgreSQL、Riak、ApacheHBase、MongoDB、ApacheCouchDB、Neo4J和Redis。《七周七數(shù)據(jù)庫》將深入每一種數(shù)據(jù)庫，介紹它們的優(yōu)勢和不足，以及如何選取一種最符合你的應用需求的數(shù)據(jù)庫。《七周七數(shù)據(jù)庫》適合數(shù)據(jù)庫架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫管理員，以及想要了解和學習各種NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)的程序員閱讀。《七周七數(shù)據(jù)庫》將幫助讀者了解、選擇和應用這些數(shù)據(jù)庫，從而更好地發(fā)揮日益增長的大數(shù)據(jù)的能力。

突出重圍：Transact-SQL管理與開發(fā)實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數(shù)據(jù)庫管理和開發(fā)經(jīng)驗積累的Transact-SQL綜合性實例整理歸類并進行剖析。可以幫助讀者快速借鑒和開發(fā)出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數(shù)據(jù)庫管理，也可以用于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)。同時，由于Transact-SQL語言良好的傳承和繼承性，因此，本書的絕大部分代碼可以跨越SQLServer版本的限制，在SQLServer2008、2005甚至2000上都可以使用，即使今后推出的新版本，幾乎也不用修改就可以移植使用。

Hadoop大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)權(quán)威指南（第2版）

大數(shù)據(jù)貴在落實！本書是一本講解大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)的圖書，按照“深入分析組件原理、充分展示搭建過程、詳細指導應用開發(fā)”的指導思想編寫。全書分為三篇，第一篇為大數(shù)據(jù)的基本概念和技術(shù)，主要介紹大數(shù)據(jù)的背景、概念、特性及關(guān)鍵技術(shù)；第二篇為Hadoop大數(shù)據(jù)平臺搭建與基本應用，內(nèi)容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇為大數(shù)據(jù)處理與項目開發(fā)，包括交互式數(shù)據(jù)處理、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)、銷售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，并就京東的部分銷售數(shù)據(jù)使用大數(shù)據(jù)進行處理分析。本書適合初學者入門和進階，也可供希望全面、系統(tǒng)地理解并掌握大數(shù)據(jù)實際應用的讀者參考，對從事大數(shù)據(jù)項目開發(fā)的專業(yè)人員也有參考價值。

Spark快速大數(shù)據(jù)分析（第2版）

本書的主角是在大數(shù)據(jù)時代應運而生的數(shù)據(jù)處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優(yōu)化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構(gòu)建可靠的數(shù)據(jù)湖，并用MLlib庫實現(xiàn)機器學習流水線。隨著Spark從2.x版本升級到3.0版本，本書第2版做了全面的更新，以體現(xiàn)Spark生態(tài)系統(tǒng)在機器學習、流處理技術(shù)等方面的發(fā)展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘（第2版）

這是一本講解如何基于Hadoop技術(shù)棧進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析的著作。它能帶領(lǐng)你零基礎(chǔ)快速掌握Hadoop技術(shù)棧，以及基于它的大數(shù)據(jù)挖掘與分析的流程和方法。全書核心內(nèi)容分為兩部分。1.Hadoop技術(shù)棧：詳細講解了Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flume、Kafka等大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)、原理、應用，通過這部分內(nèi)容讀者能對Hadoop技術(shù)棧有從宏觀到微觀的了解。2.Hadoop大數(shù)據(jù)挖掘：通過3個綜合案例，逐步展示了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)挖掘的完整流程和方法。幾位作者在大數(shù)據(jù)項目研發(fā)、教育、咨詢等領(lǐng)域有10余年的豐富經(jīng)驗，對教育界和企業(yè)界供需兩端的了解非常深入，全書的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容圍繞這兩端的需求盡心設(shè)計，能讓Hadoop大數(shù)據(jù)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(yè)界的良好反饋，其中數(shù)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(chǔ)上，在技術(shù)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(shù)據(jù)文件、實現(xiàn)代碼、課后習題、教學PPT。

計算機視覺

計算機視覺是目前研究最為活躍的領(lǐng)域之一，很多新的技術(shù)和方法在計算機視覺中得到了成功的應用。本書以計算機視覺相關(guān)技術(shù)和模型為主線，討論當前這個領(lǐng)域的傳統(tǒng)技術(shù)和方法。全書共分9章。第1章介紹了人類視覺系統(tǒng)及其計算模型、JND模型和顯著性模型。第2章介紹了圖像的基本表示，以及底層特征，包括邊緣、角點、幾何形狀的檢測。第3章介紹了基本的色度學及顏色模型，并對圖像形成過程進行了詳細介紹。隨后介紹了齊次坐標及坐標變換相關(guān)的知識，最后介紹了相機位置、方向和姿態(tài)估計。后幾章分別對運動場與光流相關(guān)的基礎(chǔ)和算法、應用進行了論述。第4章介紹了從圖像序列中估計2D和3D運動。第5章介紹了差分運動分析及基于核函數(shù)的視覺跟蹤。第6章介紹了蒙特卡洛羅運動分析。第7章介紹了鉸鏈運動分析及人體姿態(tài)估計。第8章介紹了多目標跟蹤算法。計算機視覺相關(guān)技術(shù)在實際生活中有著廣泛的應用，并在最近幾年取得巨大進展，尤其是深度學習技術(shù)的發(fā)展使更多人對計算機視覺領(lǐng)域產(chǎn)生了興趣。本書可供計算機科學與技術(shù)、軟件工程、多媒體處理和信號處理等領(lǐng)域中關(guān)注計算機視覺、圖像處理、模式識別及其應用的工程技術(shù)人員和科研教學人員閱讀，也可以作為研究生和大學高年級學生學習的教材和參考書。

數(shù)據(jù)庫原理及應用（Access版）（第4版）

《數(shù)據(jù)庫原理及應用（Access版）第4版》從一個Access數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)實例——學生管理系統(tǒng)入手，系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)庫的基本原理與Access各種主要功能的使用，主要包括數(shù)據(jù)庫的基本原理和相關(guān)概念，關(guān)系數(shù)據(jù)庫的基本設(shè)計方法，數(shù)據(jù)庫的建立，表、查詢、SQL語言、窗體、報表、頁、宏的創(chuàng)建和應用，以及VBA程序設(shè)計。

Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統(tǒng)的安裝；第2章講解了大數(shù)據(jù)開發(fā)之前對操作系統(tǒng)集群環(huán)境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數(shù)據(jù)實時處理系統(tǒng)Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統(tǒng)Elasticsearch等的基礎(chǔ)知識、架構(gòu)原理、集群環(huán)境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。通過閱讀本書，讀者即使沒有任何大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數(shù)據(jù)集群并獨立完成項目開發(fā)。本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大數(shù)據(jù)開發(fā)人員的隨身手冊以及大數(shù)據(jù)從業(yè)者的參考用書。

Visual C# 2005+SQL Server 2005數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)絡(luò)開發(fā)

基于數(shù)據(jù)庫的應用程序開發(fā)是當今程序開發(fā)的一大特色，本書基于微軟的.NET框架和數(shù)據(jù)庫SQLServer2005服務器技術(shù)，詳細全面的介紹了該框架下的C#2.0技術(shù)，以及如何基于該編程語言實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫的程序開發(fā)。全書分為6個部分。第1部分介紹了C#語言的基礎(chǔ)知識，包括C#簡介和C#語言基礎(chǔ)。第2部分介紹了數(shù)據(jù)庫SQL2005的相關(guān)知識，包括數(shù)據(jù)庫的操作、數(shù)據(jù)查詢語言基礎(chǔ)以及數(shù)據(jù)報表的相關(guān)概念。第3部分介紹了ADO.NET的相關(guān)知識，包括數(shù)據(jù)庫的使用、數(shù)據(jù)集的操作、SQLXML的相關(guān)操作、XML編程以及數(shù)據(jù)映射NHibernate技術(shù)講解。第4部分介紹了Windows應用程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫應用的實現(xiàn)，包括Windows窗體以及Windows菜單和對話框。第5部分介紹了Web程序結(jié)合數(shù)據(jù)庫應用的實現(xiàn)，包括ASP.NET應用程序和Web服務的相關(guān)知識。第6部分介紹了2個大型系統(tǒng)的實現(xiàn)過程。

實用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

本教材共分11章，前10章主要介紹了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本概念和算法描述；線性表；棧的相關(guān)知識及相應的實例；隊列知識及相應的實例。串；數(shù)組；樹和二叉樹；圖的知識及實際應用，如圖的最小生成樹、最短路徑問題等；查找；排序。第11章將前面各章的驗證實驗合并為一個綜合的數(shù)組結(jié)構(gòu)實驗系統(tǒng)，介紹前面各主函數(shù)的修改及完整程序的文件包含。通過綜合性實驗加深學生對所學知識的理解，體現(xiàn)了應用型高職院校的高技能性人才的培養(yǎng)目標。

大數(shù)據(jù)導論

本書圍繞新工科背景下大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)需求編寫，既涵蓋了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識，又介紹了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工具與案例。全書共9章，介紹了大數(shù)據(jù)采集與預處理、大數(shù)據(jù)存儲與管理、大數(shù)據(jù)處理與分析、大數(shù)據(jù)可視化處理流程；重點分析了科大訊飛大數(shù)據(jù)平臺在政務、交通、金融和用戶畫像等實際場景中的應用，還介紹了大數(shù)據(jù)實驗環(huán)境的詳細搭建步驟，方便讀者快速理解和體驗大數(shù)據(jù)應用技術(shù)；最后介紹了大數(shù)據(jù)治理中法律政策、行業(yè)標準建設(shè)的最新進展，分析了大數(shù)據(jù)可能帶來的倫理風險和應對策略。

算法競賽入門經(jīng)典：習題與解答

《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》是在《算法競賽入門經(jīng)典（第2版）》的基礎(chǔ)上，延伸出來的一本習題與解答圖書，它把C++語言、算法和解題有機地結(jié)合在一起，淡化理論，注重學習方法和實踐技巧，是一本算法競賽的入門和提高教材。《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》分為5章。第1章是各種編程訓練技巧以及C++11語法特性的簡單介紹。第2章精選了一部分《算法競賽入門經(jīng)典（第2版）》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來各大區(qū)域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽，那就來吧！《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》將為你推開一扇算法世界的大門！法競賽入門經(jīng)典（第2版）》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解，挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4～5章是比賽真題選譯，整理并翻譯了近幾年來各大區(qū)域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣，如果你是一名程序員或即將成為一名程序員，如果你想大幅提升自己的算法思維能力，如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽，那就來吧！本書將為你推開一扇算法世界的大門！

跨領(lǐng)域信息交換方法與技術(shù)（第二版）

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)信息在機器之間自動、高效、準確地交換共享是社會協(xié)作的重要形式和技術(shù)實現(xiàn)手段。面向跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務的信息交換共享是世界各國信息化建設(shè)進程中面臨的難點。本書針對跨領(lǐng)域信息交換語義互操作問題，系統(tǒng)剖析了美國國家信息交換模型、日本多層互操作框架通用詞匯表、歐盟電子政務核心詞匯表等信息交換統(tǒng)一語義模型的組成、基本原理及應用方法，研究了跨領(lǐng)域信息交換體系架構(gòu)，以及信息交換模型描述和校驗、信息交換建模等方法及關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合美國海事信息共享環(huán)境介紹了跨領(lǐng)域信息交換實現(xiàn)方法。本書著重理論、技術(shù)與實踐的結(jié)合，內(nèi)容實用、案例豐富、操作性強，可作為相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教材，也可作為工程技術(shù)人員的參考書。