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重復數據刪除技術：面向大數據管理的縮減技術

本書是一本專門介紹重復數據刪除技術的專業書籍。全書共分為8章，以大數據存儲為背景，介紹重復數據刪除的關鍵技術及其應用場景。通過學習本書，讀者能夠了解信息存儲技術基礎、大數據管理主流技術和高效能存儲管理基本知識，并可以深入理解重復數據刪除技術的概念、分類、存儲原理及關鍵技術，還可掌握前沿的應用，如感知源端重刪機制和高可擴展集群重刪技術，了解主流廠商重刪存儲相關產品及其應用案例。

·15.1萬字

利用Python進行數據分析（原書第2版）

閱讀本書可以獲得關于在Python下操作、處理、清洗、規整數據集的完整說明。本書第2版針對Python3.6進行了更新，并增加了實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

數據結構與算法（C語言版）

本書將基本的算法設計技術和數據結構很好地結合起來，第1章介紹數據結構和算法在程序設計中的作用，以及數據結構和算法的基本概念；第2章以初等數論作為應用實例介紹基本的算法設計技術，使學生初步理解常用的蠻力法、分治法、減治法、貪心法、動態規劃法等算法設計技術的設計思想；第3～7章依次介紹線性表、棧和隊列、字符串和多維數組、樹和二叉樹、圖等數據結構，并從算法設計技術的角度討論數據結構的基本操作；第8章和第9章是常用數據處理技術，包括查找和排序，并從算法設計技術的角度闡述查找和排序的算法思想和設計過程。

數據時代的品牌智造

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、創優體驗、借勢用巧、匯聚百工、文案攻心、心中有數等內容，為企業從無到有創建品牌，提供系統專業、卓有成效的實操方法論及實用戰術工具。

SQL進階教程（第2版）

本書是熱銷書《SQL基礎教程》的作者MICK為志在向中級進階的數據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，帶領讀者重新認識CASE表達式、窗口函數、自連接、EXISTS謂詞、HAVING子句、外連接、行間比較、集合運算、數列處理等SQL常用技術，發掘它們的新用法。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換為面向集合的思維方式。第二部分介紹了關系數據庫的發展史，并從集合論和邏輯學的角度講述了SQL和關系模型的理論基礎，旨在幫助讀者加深對SQL語言和關系數據庫的理解。此外，本書很多節的末尾設置有練習題，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。

Python：Advanced Predictive Analytics

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

·14.9萬字

學習型智能優化算法及其應用

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

·14.9萬字

數據治理與數據安全

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

·14.8萬字

計算機應用基礎

全書共分為9個項目，包括初識計算機的硬件系統、初識計算機的操作系統、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、互聯網的使用、常用工具軟件的使用。各項目內容通過任務逐步展開，有利于適應高等職業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，既可作為高等職業院校各專業計算機基礎的教學用書，也可作為一般讀者和專業人員的自學參考書，還可作為培訓教材。

·14.8萬字

七周七數據庫

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

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。

Hadoop大數據實戰權威指南（第2版）

大數據貴在落實！本書是一本講解大數據實戰的圖書，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”的指導思想編寫。全書分為三篇，第一篇為大數據的基本概念和技術，主要介紹大數據的背景、概念、特性及關鍵技術；第二篇為Hadoop大數據平臺搭建與基本應用，內容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇為大數據處理與項目開發，包括交互式數據處理、協同過濾推薦系統、銷售數據分析系統，并就京東的部分銷售數據使用大數據進行處理分析。本書適合初學者入門和進階，也可供希望全面、系統地理解并掌握大數據實際應用的讀者參考，對從事大數據項目開發的專業人員也有參考價值。

Spark快速大數據分析（第2版）

本書的主角是在大數據時代應運而生的數據處理與分析利器——Spark。你將通過豐富的示例學習如何使用Spark的結構化數據API，利用SparkSQL進行交互式查詢，掌握Spark應用的優化之道，用Spark和DeltaLake等開源工具構建可靠的數據湖，并用MLlib庫實現機器學習流水線。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Spark生態系統在機器學習、流處理技術等方面的發展，另新增一章詳解Spark3.0引入的新特性。

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。

計算機視覺

計算機視覺是目前研究最為活躍的領域之一，很多新的技術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技術和模型為主線，討論當前這個領域的傳統技術和方法。全書共分9章。第1章介紹了人類視覺系統及其計算模型、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的知識，最后介紹了相機位置、方向和姿態估計。后幾章分別對運動場與光流相關的基礎和算法、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估計。第8章介紹了多目標跟蹤算法。計算機視覺相關技術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的發展使更多人對計算機視覺領域產生了興趣。本書可供計算機科學與技術、軟件工程、多媒體處理和信號處理等領域中關注計算機視覺、圖像處理、模式識別及其應用的工程技術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。

數據庫原理及應用（Access版）（第4版）

《數據庫原理及應用（Access版）第4版》從一個Access數據庫應用系統實例——學生管理系統入手，系統地介紹數據庫的基本原理與Access各種主要功能的使用，主要包括數據庫的基本原理和相關概念，關系數據庫的基本設計方法，數據庫的建立，表、查詢、SQL語言、窗體、報表、頁、宏的創建和應用，以及VBA程序設計。

Hadoop大數據技術開發實戰

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解了大數據開發之前對操作系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，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據基礎，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大數據開發人員的隨身手冊以及大數據從業者的參考用書。

Visual C# 2005+SQL Server 2005數據庫與網絡開發

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