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軌跡數據分析方法及應用

隨著信息、互聯網、社交媒體、衛星定位、基于位置的服務（LocationBasedServices，LBS）等技術的發展，軌跡數據領域迎來了大數據時代。在軌跡大數據背景下，軌跡數據分析的關注度得到持續攀升，它能夠借助移動對象的時空特征和移動行為信息發現新知識和模式，從而為智慧城市計算與服務、交通管理與規劃、物流管理、智能制造、旅游路徑推薦、自然災害預測與預警、疫情傳播監測等諸多領域提供決策支持與服務。本書以軌跡數據相關分析及挖掘技術為主要研究對象，針對軌跡大數據背景下軌跡數據的特征及分析需求，對數據噪聲處理、特征提取、相似性度量、參數依賴及復雜軌跡聚類等問題開展了深入研究。本書可供從事大數據、數據挖掘、機器學習、軌跡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考，也可作為高等院校計算機、軟件工程及自動化、信息與通信工程等專業的本科生和研究生的學習參考書。

大數據原理與技術

本書是華為ICT學院大數據技術官方教材，旨在幫助學生進一步學習大數據的基本概念、技術原理，以及大數據平臺的搭建和使用。本書從大數據的概念和特征開始講起，首先讓讀者對大數據有一個感性的認識；接下來結合大數據平臺的各個功能模塊，詳細介紹大數據的存儲、處理、分析、可視化等原理和操作；對大數據在各種行業中的應用加以敘述，讓讀者更加充分地感受到大數據應用的價值。除華為ICT學院的學生之外，本書同樣適合正在備考HCNA-BigData認證，或者正在參加HCNA-BigData技術培訓的學員進行閱讀和參考。其他有志進入ICT行業的人員和大數據技術愛好者也可以通過閱讀本書，加深自己對大數據技術的理解。

自己動手做大數據系統（第2版）

在第一版的基礎上，根據近幾年大數據領域最新出現的各種流行組件，逐個進行介紹，并以兩個具體的示例，貫穿各個章節，對組件之間的協同工作關系進行剖析。新增大數據平臺架構選型及最佳實踐案例，大數據治理，流計算開發，flink等流式大數據處理。基于docker的大數據運維部署等部分，書中所使用的示例程序，是基于筆者在進行企業培訓時，企業提出的業務需求而展開，示例程序更有代表性。

TypeScript Microservices

ThisbookisforJavaScriptdevelopersseekingtoutilizetheirNode.jsandTypescriptskillstobuildmicroservicesandmoveawayfromthemonolithicarchitecture.PriorknowledgeofTypeScriptandNode.jsisassumed.

數據庫基礎與應用

本書介紹數據庫應用的基本概念，并通過案例驅動，介紹SQLServer2008數據庫的實際應用。教材構架體現了從基礎知識到實際應用的認知體系，系統地介紹數據庫理論和SQLServer2008數據庫的具體應用。包括SQLServer2008系統安裝、Transact-SQL程序設計、數據庫、表、索引、視圖、存儲過程、觸發器的建立、數據庫的復制與恢復、數據安全性和完整性的維護以及數據庫基礎、關系數據庫規范化設計、關系運算、數據庫系統體系結構、數據庫并發控制等相關內容。

·9.5萬字

數字化轉型實踐：構建云原生大數據平臺

21世紀，互聯網行業的爆發開啟了全球數據量急劇增長的新時代，數據已經成為驅動企業數字化轉型的核心力量。整個數據行業的技術能力不斷提升，從數據庫到數據倉庫，再到開源大數據，都在經濟社會中發揮著極其重要的作用。近年來，新興數據技術與云計算相互輔助，共同發展，誕生了一系列云原生數據服務，讓企業能夠突破傳統模式的局限，專注于業務，降本增效。本書以全球前沿的云原生服務為基礎，詳細展現了如何將數據存儲、數據引入、批量數據處理、實時數據處理、數據倉庫、數據可視化和機器學習等核心要素綜合起來，逐步構建一個高效的大數據服務平臺。

·9.5萬字

云計算服務保障體系

云計算是一種商業計算模型，它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使用戶能夠按需獲取計算能力、存儲空間和信息服務。與以往的計算模式不同，云計算環境下，信息安全和服務保障問題更嚴重、更突出。本書從云計算的安全技術和服務質量評價兩個方面論述云計算服務保障的體系架構，安全技術方面主要闡述了基于可信計算的實時度量、基于角色的數據隔離訪問、云節點信任鏈的動態維護模型與驗證機制和多級安全訪問控制模型；服務質量評價方面提出基于動態篩選評價指標的云服務QoS模型（CSERVQUAL）和改進TOPSIS的云服務QoS評價方法（IEC-TOPSIS）。本書適合開發、維護和使用云計算服務的人員閱讀，可以作為云計算研究人員的參考書，也可以作為計算機與信息安全相關專業高年級本科和研究生階段教材。

·9.5萬字

算法設計與分析

為了便于讀者進行系統學習、分類整理知識點及遇到問題時能夠快速找到求解的方法，本書按照算法策略進行劃分，每一章都引入了若干個經典問題。通過問題的分析、計算模型的建立、算法的設計與描述、算法的分析來深入解讀每一種算法策略所能解決的問題范疇及方法。全書共分9章，內容包括：算法設計基礎、算法效率分析基礎、迭代法、蠻力法、分治策略、回溯與分支界限、貪心算法、動態規劃、隨機算法。本書非常注重教材的可讀性和實用性，以問題分析→模型設計→算法設計描述→算法分析為技術線路，幫助讀者迅速掌握算法設計要點，規范算法設計、分析及實現的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養讀者的抽象設計能力，算法設計模塊用于提高讀者運用計算機求解問題的能力，算法分析模塊用于幫助讀者運行用數學工具對算法進行客觀分析。同時，本書編寫時也考慮到初學者所面臨的困難，在算法設計與描述中，刻意增加了基于源代碼的程序設計與實現環節，從而全方位地幫助讀者提高算法設計與分析實踐能力和理論水平。

菜鳥學SPSS數據分析

本書深入淺出地介紹了SPSS24.0的基本操作和數據分析方法。本書共有12章，主要分為兩大部分：第一部分為SPSS與數據分析基礎知識（第1~5章），主要介紹SPSS界面功能、SPSS與數據分析、數據的管理、報表的生成、圖形的生成；第二部分為數據分析方法（第6~12章），主要介紹描述性分析、假設檢驗、參數檢驗、非參數檢驗、卡方檢驗、方差分析、相關分析。本書內容不僅涵蓋統計分析理論知識，而且在每一種統計分析方法中都結合了實際案例、完整的操作步驟、結果分析等，且每一步操作都有文字和操作界面圖詳細闡述，產生的結果都配有界面圖和文字的完整解讀，簡單易懂、清晰全面，十分適合初學者閱讀。

SQL Server 2012實用教程

本書由淺入深地介紹了SQLServer2012數據庫的基本知識、數據庫系統的設計與實現。內容包括系統認識數據庫、初識SQLServer2012、數據庫的創建和管理、表的創建和管理、索引的創建和管理、表中數據的查詢、Transact-SQL編程、視圖的創建和管理、存儲過程的創建和管理、觸發器的創建和管理、數據庫的安全性管理以及數據庫的恢復與傳輸。本書以成績管理數據庫AMDB為實例貫穿全書，在最后一章還提供了完整的“圖書租借系統數據庫設計”供學生進行深入學習。本書結構合理、思路清晰、內容豐富，適合作為高等院校“數據庫應用”課程的教材，也可以供數據庫開發與維護人員參考。

循序漸進學Spark

本書以小象學院git項目方式管理。感謝姜冰鈺、陳超、冼茂源等每一位內容貢獻者，感謝他們花費大量時間，將自己對Spark的理解加上在實際工作、學習過程中的體會，融匯成豐富的內容。與企業不斷涌現的對大數據技術的需求相比，大數據人才還存在很大缺口，對大數據技術充滿期許的新人正在源源不斷地加入這個領域。在小象學院的教學實踐過程中，我們發現，一本能完整系統地介紹Spark各模塊原理并兼顧使用實戰的書，對于初入大數據領域的技術人員至關重要。于是，我們根據日常積累的經驗，著成本書。

數據挖掘技術及其在恒星光譜分析中的應用研究

本書針對當前恒星光譜分析面臨的主要問題，利用數據挖掘方法，對恒星光譜分類、稀有天體光譜自動發現、天文大數據挖掘等方面的內容展開研究。本書將定性與定量研究、理論與實證研究相結合，融合多個學科的研究成果，在研究方法和手段上有所創新。本書既有翔實的理論闡述，又有系列的公式推導，嚴謹可信，具有較高的理論研究價值；同時，本書提出的一些新型模型和理論框架具有較高的應用價值。

Microsoft Power BI 智能大數據分析

本書對PowerBI產品進行了全面的介紹，從原理介紹到實踐。PowerBI可以讓微軟云MicrosoftAzure的用戶在使用數據庫、數據倉庫，HDInsight、RServer，機器學習等數據處理的同時更好的輸出和展現數據。作為數據分析和報表制作的用戶可以高效合理運用PowerBI進行數據分析和制作生動且可交互的報表，作為開發者可以根據需求集成和嵌入PowerBI服務。

·9.3萬字

算法設計與分析

本書以程序設計作為基礎，數據結構作為工具，六大核心算法作為目標，系統地介紹了算法設計中典型問題的求解過程。全書內容包括算法設計基礎、遞歸算法、分治算法、貪心算法、動態規劃算法、回溯算法、分支限界算法、實驗指導。六大核心算法后都配有典型問題的C++代碼，并結合實驗指導輔助讀者進行算法實踐訓練。

·9.3萬字

R語言與數據挖掘

R是一種適用于統計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發展而來。早期R是基于S語言的一個GNU項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環境下運行。R的語法來自Scheme，作為一款誕生于20世紀90年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。本書從實際應用出發，結合實例及應用場景，深入淺出地介紹了R語言應用的相關知識：R語言的安裝及使用、數據對象與數據讀寫、常用數據管理、圖形探索、高級繪圖工具及常用的建模算法在R語言中的實現方式。書中以R語言的函數應用為主，先介紹了函數的應用場景及使用格式，再給出函數的應用實例，最后對函數的運行結果做出了解釋，將掌握函數應用的所需知識點按照實際使用的流程展示出來。

大數據技術基礎

大數據技術作為處理海量數據的關鍵工具，在數據分析、數據計算、資源管理等領域得到廣泛應用。本書從初學者的角度出發，全面系統地介紹了Python大數據分析、數據存儲、離線計算與實時計算等基本概念與方法，并以大量案例幫助讀者理解大數據技術的方方面面。此外，本書還介紹了Kafka、圖數據處理、OLAP數據分析、分布式資源管理和大數據處理架構等知識，以幫助讀者快速熟悉大數據技術，并應用大數據技術解決現實生活中的問題。本書內容新穎，案例豐富，既可作為高等院校計算機、數據分析等相關專業的教學用書，也可供對大數據技術感興趣的初學者，以及從事數據科學、大數據技術研究和應用開發的人員參考。

新媒體數據分析基礎教程

本書共8章，第1章介紹新媒體數據分析的基礎知識；第2章介紹各種新媒體數據分析指標；第3章介紹新媒體數據的采集；第4章介紹新媒體數據處理；第5章介紹新媒體數據分析的思維和方法；第6章介紹新媒體數據可視化；第7章介紹不同新媒體平臺的數據分析方法和實戰技能；第8章介紹新媒體數據分析報告的制作。

Python Reinforcement Learning

ReinforcementLearning(RL)isthetrendingandmostpromisingbranchofartificialintelligence.ThisLearningPathwillhelpyoumasternotonlythebasicreinforcementlearningalgorithmsbutalsotheadvanceddeepreinforcementlearningalgorithms.TheLearningPathstartswithanintroductiontoRLfollowedbyOpenAIGym,andTensorFlow.YouwillthenexplorevariousRLalgorithms,suchasMarkovDecisionProcess,MonteCarlomethods,anddynamicprogramming,includingvalueandpolicyiteration.You'llalsoworkonvariousdatasetsincludingimage,text,andvideo.Thisexample-richguidewillintroduceyoutodeepRLalgorithms,suchasDuelingDQN,DRQN,A3C,PPO,andTRPO.Youwillgainexperienceinseveraldomains,includinggaming,imageprocessing,andphysicalsimulations.You'llexploreTensorFlowandOpenAIGymtoimplementalgorithmsthatalsopredictstockprices,generatenaturallanguage,andevenbuildotherneuralnetworks.Youwillalsolearnaboutimagination-augmentedagents,learningfromhumanpreference,DQfD,HER,andmanyoftherecentadvancementsinRL.BytheendoftheLearningPath,youwillhavealltheknowledgeandexperienceneededtoimplementRLanddeepRLinyourprojects,andyouentertheworldofartificialintelligencetosolvevariousreal-lifeproblems.ThisLearningPathincludescontentfromthefollowingPacktproducts:Hands-OnReinforcementLearningwithPythonbySudharsanRavichandiran.PythonReinforcementLearningProjectsbySeanSaito,YangWenzhuo,andRajalingappaaShanmugamani.

算法詳解（卷2）：圖算法和數據結構

算法詳解系列圖書共有4卷，本書是第2卷—圖算法和數據結構。本書共有6章，主要介紹了3個主題，分別是圖的搜索和應用、最短路徑以及數據結構。附錄簡單回顧了漸進性表示法。本書的每一章均有小測驗、章末習題，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供了方便。本書提供了豐富而實用的資料，能夠幫助讀者提升算法思維能力。本書適合計算機專業的高校教師和學生，想要培養和訓練算法思維和計算思維的IT專業人士，以及正在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。