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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(xiàn)了從基礎知識到實際應用的認知體系，系統(tǒng)地介紹數據庫理論和SQLServer2008數據庫的具體應用。包括SQLServer2008系統(tǒng)安裝、Transact-SQL程序設計、數據庫、表、索引、視圖、存儲過程、觸發(fā)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(guī)范化設計、關系運算、數據庫系統(tǒng)體系結構、數據庫并發(fā)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(lián)網行業(yè)的爆發(fā)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(yè)數字化轉型的核心力量。整個數據行業(yè)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(fā)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(fā)展，誕生了一系列云原生數據服務，讓企業(yè)能夠突破傳統(tǒng)模式的局限，專注于業(yè)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(xiàn)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(yè)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(huán)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(jié)點信任鏈的動態(tài)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(tài)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(fā)、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(yè)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(tǒng)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(tài)規(guī)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(guī)范算法設計、分析及實現(xiàn)的方法。書中例題的問題分析和模型設計模塊用于培養(yǎng)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(xiàn)環(huán)節(jié)，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(tǒng)計分析理論知識，而且在每一種統(tǒng)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(tǒng)的設計與實現(xiàn)。內容包括系統(tǒng)認識數據庫、初識SQLServer2012、數據庫的創(chuàng)建和管理、表的創(chuàng)建和管理、索引的創(chuàng)建和管理、表中數據的查詢、Transact-SQL編程、視圖的創(chuàng)建和管理、存儲過程的創(chuàng)建和管理、觸發(fā)器的創(chuàng)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(tǒng)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(fā)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(yè)不斷涌現(xiàn)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(fā)現(xiàn)，一本能完整系統(tǒng)地介紹Spark各模塊原理并兼顧使用實戰(zhàn)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(fā)現(xiàn)、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(chuàng)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(xiàn)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(fā)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(tǒng)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(tài)規(guī)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(tǒng)計分析計算和圖像處理的語言，受S語言和Scheme語言影響發(fā)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(xiàn)，通常用S語言編寫的代碼都可以不做任何修改地在R環(huán)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(tǒng)計編程語言的一類實現(xiàn)方式。本書從實際應用出發(fā)，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(xiàn)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(fā)，全面系統(tǒng)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(xiàn)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(yè)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(fā)的人員參考。

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.

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(zhàn)技能；第8章介紹新媒體數據分析報告的制作。

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(yè)的高校教師和學生，想要培養(yǎng)和訓練算法思維和計算思維的IT專業(yè)人士，以及正在準備面試的應聘者和面試官閱讀參考。

PostgreSQL指南：內幕探索

PostgreSQL是一個開源的多用途關系數據庫系統(tǒng)，在世界各地廣泛使用。它是一個集成了子系統(tǒng)的龐大系統(tǒng)，每個系統(tǒng)都有一個特殊的復雜功能，并且可以相互協(xié)作。對內部機制的理解對于使用PostgreSQL進行管理和集成至關重要，本書從內核邏輯層面展現(xiàn)了PostgreSQL的全貌，并詳細分析了PostgreSQL數據庫的進程與內存體系結構，并發(fā)控制的原理及多種場景的流程、內存管理機制、預寫日志的文件結構、流復制等多個子系統(tǒng)的的原理細節(jié)。

·9.1萬字

達夢數據庫性能優(yōu)化

本書以DM8為藍本，圍繞DM8性能為什么優(yōu)化、誰來優(yōu)化、優(yōu)化什么、何時優(yōu)化、優(yōu)化到什么程度等問題進行詳細介紹，主要包括DM8性能優(yōu)化概述、DM8體系架構、DM8調優(yōu)診斷工具、DM8實例優(yōu)化、DM8I/O優(yōu)化及DM8SQL語句優(yōu)化。本書內容實用、示例豐富、語言通俗、格式規(guī)范，可作為相關專業(yè)的教材，也可作為工程技術人員的參考用書。

·9萬字

企業(yè)級大數據項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1

《企業(yè)級大數據項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1》基于真實業(yè)務場景，以項目導向為主線，從0到1全面介紹企業(yè)級大數據用戶搜索行為分析系統(tǒng)的搭建過程。全書共6章，第1章講解項目需求與架構設計，詳細闡述項目數據流與系統(tǒng)架構；第2章介紹大數據項目開發(fā)環(huán)境配置，手把手帶領讀者配置操作系統(tǒng)、Hadoop集群與相關工具，為后續(xù)項目實施打下基礎；第3～5章逐步實現(xiàn)項目需求，第3章講解用戶行為數據采集模塊的開發(fā)，第4章講解用戶行為數據離線分析模塊的開發(fā)，第5章講解用戶行為數據實時分析模塊的開發(fā)，這3章采用項目導向的方式，讓讀者參與實際開發(fā)過程；第6章講解數據可視化模塊的開發(fā)，并整合各模塊，測試數據流轉，完成項目的開發(fā)與部署。《企業(yè)級大數據項目實戰(zhàn)：用戶搜索行為分析系統(tǒng)從0到1》項目源自真實業(yè)務場景，目的是使讀者通過實際項目來理解理論知識并提高實踐能力。本書適合缺乏大數據項目經驗的從業(yè)者閱讀，也適合作為高等院校大數據專業(yè)的教學用書。

·9萬字