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本圖書注重數字化轉型的根本任務、核心路徑、關鍵驅動要素。從價值體系優化、創新和重構，新型能力建設，數據要素驅動提出系統化推進數字化轉型的一整套參考架構，提出能力單元的模型及建設要點，具有系統性、針對性、可執行性，具有很高的應用價值。本圖書從按照價值體系優化、創新和重構的要求提出數字化轉型的主要視角，以新型能力建設為主線提出數字化轉型的過程方法，圍繞數據要素驅動作用的逐步發揮提出數字化轉型的發展階段要求，構建一套數字化轉型參考架構，從而支持相關各方更加系統化、體系化、全局化推進數字化轉型這一復雜巨系統工程。本圖書面向開展數字化轉型的企業及提供數字化轉型服務的各類組織。

·4.2萬字

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中國云存儲發展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發展及現狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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數據庫應用系統技術

本書以數據庫應用系統實現為線索，內容除數據庫技術外，還涵蓋系統分析、設計、開發和部署方法，并引入“互聯網+”思維和熱點技術。全書以一個完整的“e學習”系統實際案例驅動，采用MySQL和ASP.NET為實驗環境，幫助讀者通過實際應用理解數據庫應用系統的相關知識和開發方法，掌握實踐技能，綜合運用前沿信息技術實現領域創新應用。本書提供豐富的教學資源，可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費獲取相關資源包，也可以掃描書中的二維碼獲取相關資源或觀看演示視頻。本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進，可作為各類高等學校數據庫技術、信息系統設計的入門教材，或者作為計算機基礎教育較高層次課程的教材，也可以作為數據庫應用系統開發實踐的技術參考書。

·14.2萬字

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大數據搜索引擎原理分析

本書是暢銷書升級版，向讀者提供了一套完整的大數據時代背景下的搜索引擎解決方案，詳盡地介紹了搜索引擎的技術架構、算法體系及取得的成果，并以模塊化的方式進行組織。本書著重介紹了機器學習在搜索引擎中的應用，包括中文分詞、聚類、分類等核心的機器學習算法，并結合示例加以介紹和分析，使讀者可以更好地理解機器學習在搜索引擎中的價值；同時，闡述了大數據給搜索引擎帶來的新特性，結合目前大數據分析的主流工具，在搜索引擎中構建知識圖譜，以及進行日志反饋學習，可以使得搜索引擎更加智能。本書不僅適合作為互聯網行業從業者的技術參考書，也適合作為搜索引擎愛好者的參考讀物。

·16.1萬字

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SQL應用及誤區分析

本書共分為十四章，由易到難，逐步講解SQL語句的應用。其中，第一章介紹了SQL概述，第二章簡單介紹了SCOTT模式，第三章到第六章，分別介紹了SQL最常用的增刪改查知識。第七章到第十二章分別介紹了常用的數據庫對象，包含了視圖、索引、約束、觸發器、存儲過程和函數。第十三章介紹了非常重要的事務知識。第十四章對SQLSERVER數據庫和ORACLE數據庫中存在的一些差異進行了舉例比較。

·7.1萬字

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智能數據分析：入門、實戰與平臺構建

本書將以智能數據分析為主線，分三個部分進行介紹：第一部分將通過對數據分析發展歷程及趨勢的介紹，讓讀者通過淺顯易懂的方式快速了解數據智能分析及其發展趨勢；第二部分將詳細講述筆者通過經驗總結的數據智能分析的思路、方法與技巧，幫讀者在腦中建立起清晰的智能分析思路及分析體系；第三部分將通過各行業案例的介紹，側重說明企業數據智能分析的價值體現。

·12.4萬字

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數據要素安全流通

這是一本從背景、技術、產業、政策等多個維度深度解讀如何實現數據要素安全流通的專業指導書。來自40余所高校、科研機構、企業的超100位業界專家參與編撰，來自中科院、公共大數據國家重點實驗室、南京航空航天大學、阿里巴巴、騰訊等單位的10余位知名專家親自指導。本書理論和實踐兼備。書中囊括了數據可信確權、數據資產化、數據安全保障三大領域技術方案，從核心產業、基礎設施、咨詢服務三個維度劃分數據要素安全流通的產業生態鏈，深度解讀了國內外重點政策、法規，匯聚了通信、金融、政務、能源、工業等6大領域40余個特色解決方案及實踐案例。

·14.4萬字

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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

·11.7萬字

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大數據網絡傳播模型和算法

信息和影響力在人際網絡中的傳播無處不在。大規模社交網絡平臺的普及和大數據技術的應用為研究信息和影響力在網絡中的傳播提供了全新的機會。《大數據網絡傳播模型和算法》系統總結了信息和影響力傳播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在傳播模型方面，本書詳細介紹了若干經典的隨機傳播模型，準確論述了模型之間的關系和模型的主要性質。在傳播算法方面，本書以影響力最大化為主線，介紹了適用于不同場景的基于影響力傳播的優化問題和算法。此外，本書也介紹了其他傳播模型和基于數據的網絡傳播的推斷和學習方法等。本書以扎實的理論論述為基礎，將基礎理論與多方面的應用背景結合，并介紹了相關方面的最新研究成果。

·19.9萬字

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工業大數據分析實踐

本書以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的工程方法論，針對設備故障診斷與健康管理（Prognostics&HealthManagement，PHM）、生產質量分析（ProductQualityManagement，PQM）、生產效率優化（ProductionEfficiencyManagement，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場景和算法框架，并系統總結了工業大數據領域的常用分析算法（特別是時序挖掘算法），最后以6個實際案例從不同方面詮釋了工業大數據分析項目的復雜性和多樣性，包括純數據驅動、專家知識驅動、機器學習與機理模型結合等類型的分析課題，以期形成工業大數據分析的工程化方法體系。本書適合工業行業中從事數據分析、數字化轉型、數據平臺規劃的專業人員閱讀，也可為其他從事行業數據分析的專業人員及高等院校數據挖掘的研究人員提供參考。

·16.3萬字

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Hadoop 3實戰指南

本書主要分析Hadoop3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先簡單介紹Hadoop，讓剛接觸Hadoop的讀者對它有個基本了解；接著介紹目前使用比較多的分布式文件系統HDFS，內容涉及NameNode的原理、HA、HDFSFederation和HDFS3.0中新增的特性；然后從應用管理和資源調度這兩個方面介紹一個通用的資源管理平臺YARN；再后討論如何在YARN平臺中運行應用，比如如何將應用遷移到YARN平臺，以及非Hadoop的應用是如何兼容YARN模式的。最后，書中給出了一些工作實戰指南，包括如何搭建一個生產可用的Hadoop3.0集群；如何將現有Hadoop2.0集群升級到Hadoop3.0，及其在升級過程中遇到的問題；如何針對Hadoop進行二次開發，并參與社區，向社區貢獻代碼；一個大數據平臺應具備哪些必備組件等。

·8.3萬字

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數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

·12.8萬字

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Visual FoxPro數據庫技術基礎

本書以VisualFoxpro9.0為例，詳細介紹了VisualFoxpro9.0的特點、功能以及如何使用VisualFoxpro9.0進行程序設計與項目設計，并按照使用數據庫的邏輯順序，從數據庫的交互操作、數據庫程序設計和數據庫應用系統開發3個方面組織教材內容，精心設計豐富恰當的實例，引導讀者循序漸進的掌握數據庫的基本理論和數據庫應用系統開發的方法。

·14.3萬字

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數亦有道：Python數據科學指南

本書結合數據科學的具體應用場景，由淺入深、循序漸進地引導讀者入門數據科學，覆蓋了數據獲取、數據預處理、數據分析等方面的內容，共10章。本書首先概括性地介紹各章的主要內容，然后通過一個個生動的案例講解數據獲取、數據預處理、自然語言處理、機器學習和深度學習等方面的典型應用，最后通過答疑部分為讀者提供進一步學習的方向和方法的建議。本書各章的案例均基于具體應用場景，以簡單、清晰的方式對數據科學相關的技術原理和實際操作進行講解。

·13.8萬字

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突出重圍：Transact-SQL管理與開發實例精粹

本書將作者10余年從事SQLServer數據庫管理和開發經驗積累的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出適合自己的Transact-SQL實例，這些實例既可以用于數據庫管理，也可以用于數據庫系統開發。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。

·14.7萬字

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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

·7.4萬字

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信息學競賽寶典：數據結構基礎

數據結構是計算機存儲、組織數據的方式，往往同高效的檢索算法和索引技術有關。學習和掌握數據結構的相關知識，使我們能夠更好地運用計算機來解決實際問題。為了提高讀者的學習效率，本書直接從各類競賽真題入手，以精練而準確的語言、全面細致地介紹了信息學競賽中經常用到的數據結構類型，包括鏈表、堆棧、隊列、樹、圖等。本書精挑細選、由淺入深地安排了相關習題。考慮讀者接受水平的差異，一般在引入新知識點的題目時，本書會提供該題目的完整參考代碼，但隨著讀者對此知識點的理解逐步加深，后續的同類型題目將逐步向僅提供算法思路、提供偽代碼和無任何提示的方式轉變。此外，對于一些思維跨度較大的題目，本書會酌情給予讀者一定的提示。本書可以與《信息學競賽寶典基礎算法》同步學習，也可以作為有一定編程基礎的讀者學習數據結構算法的獨立用書。

·9.7萬字

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工業大數據分析指南

如今，全球掀起了以制造業轉型升級為首要任務的新一輪工業變革，工業大數據通過云計算、物聯網、人工智能等技術引領新一輪科技革命，拉動工業經濟的創新發展。工業大數據分析技術作為工業大數據的核心技術之一，可使工業大數據產品具備海量數據的挖掘能力、多源數據的集成能力、多類型知識的建模能力、多業務場景的分析能力、多領域知識的發掘能力等，對驅動企業業務創新和轉型升級具有重大的作用。本書圍繞著"工業大數據分析”這一重要議題，對通用的工業大數據分析方法和分析流程進行歸納總結，對其關鍵共性進行辨識、抽象和提升，而非針對某一特定行業、企業或產品進行闡述。本書從工業大數據分析的概念、特殊性以及常見的問題入手，提出了工業大數據分析框架，并詳細闡述了業務理解、數據理解、數據準備、數據建模、模型驗證與評估、模型部署這6個工業大數據分析的基本步驟，最后對工業大數據分析的未來進行了展望，為工業大數據分析相關技術研發、設計建模和應用落地提供了理論依據和標準化方法。

·4.1萬字

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openGauss數據庫核心技術

本書系統論述了openGauss數據庫理論、技術及應用。本書共11章，首先介紹數據庫發展歷史，包括傳統的網狀數據庫、層次數據庫、關系數據庫、NoSQL數據庫、NewSQL數據庫、云數據庫、多模數據庫、分布式數據庫等。其次介紹結構化查詢語言（SQL）、SQL語法、存儲過程、觸發器、游標、數據庫設計規范和E-R模型等數據庫基礎知識。再次介紹數據庫未來發展趨勢，包括新硬件、不同部署形態、新應用對數據庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術，包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優化技術、SQL引擎、執行器技術、數據庫存儲技術、數據庫事務機制、數據庫安全、數據庫自治技術等。為方便讀者掌握數據庫教學內容，本書每章都提供了小結和習題（含答案）。通過閱讀本書，讀者可以深入了解數據庫的發展歷史與未來趨勢、數據庫系統架構、鯤鵬和昇騰優化技術、數據庫事務處理技術、數據庫執行器技術、數據庫安全技術，從而既可以在將來開發數據庫的核心代碼，也可以更好地利用數據庫開發應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數據庫的參考書，也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數據庫理論教學或科學研究的教師、系統實現的研究人員的參考書，還可供企業工程師進行數據庫二次開發和應用開發的參考。