随着企业数字化转型不断深化，企业对数据库工程师的需求越来越大。本书结合实际工作场景，将企业数据库运维的相关工作分为10个项目，内容包括了解数据库运维工作，安装和配置MySQL，管理MySQL权限与安全，分析MySQL日志，备份与恢复MySQL，监控、测试并优化MySQL性能，MySQL复制，搭建及运维MySQL Cluster，结合Redis的MySQL运维，数据库自动化运维。本书配套教学PPT、题库、微课视频、源代码等资源。本书可作为高等教育计算机相关专业的教材，也可作为数据库运维职位的培训教材，还可供爱好者自学参考。

本书 版自1991年出版以来，历经三十余年，已成为分布式数据库系统领域的经典教科书。分布与并行数据库系统已经从 数据管理的一个分支发展为主流，因特网和万维网的出现将大量计算机连接在一起，形成了 性的分布式系统，大数据平台引发了对分布式数据管理的研究兴趣。本书第4版涵盖了分布式数据库系统领域的广度和深度内容，全书共12章，内容包括分布与并行数据库设计、分布式数据控制、分布式查询处理、分布式事务处理、数据复制、数据库集成——多数据库系统、并行数据库系统、对等数据管理、大数据处理、NoSQL、NewSQL与Polystore技术、万维网数据管理等，以及在线附录。本书可以作为高等学校高年级本科生和研究生的分布式数据库系统教材，也可以作为从事相关工作研究人员的参考用书。

本书以MySQL8版本为平台，以图书管理系统的操作和管理为主线，通过案例和通俗易懂的语言，详细介绍了MySQL数据库的基础知识、基本操作、表的数据完整性、数据查询、索引及视图、数据库设计、MySQL语言基础、存储过程、触发器与事件、事务与锁、用户与权限、数据备份与恢复、JDBC数据库访问技术、数据库应用系统设计与开发实例等。本书体系完整、内容丰富、可操作性强，涵盖了MySQL数据库的主要知识点，每章配备了大量的案例，所有案例均经过精心设计并予以验证，有助于读者理解和运用知识，达到学以致用的目的。本书包含配套课件、习题答案等配套资源。本书既可以作为大学本科、高职高专院校计算机及相关专业的数据库原理与应用课程的教材，也可以作为数据库开发与应用人员、数据库爱好者的参考书。

本书是一部关于现代数据库系统基本原理、技术和方法的教科书。全书共分为四篇。 篇介绍数据库基础知识，主要内容包括数据库系统的基本原理、关系数据库标准语言SQL、数据库编程、关系模型的基本理论；第二篇介绍数据库管理与保护，主要内容包括数据库的安全性、事务与并发控制、故障恢复；第三篇介绍数据库系统设计，主要内容包括使用实体联系模型进行数据建模、关系模型规范化设计理论、数据库设计；第四篇给出了一个具体的数据库系统开发案例。本书以数据库系统的核心——数据库管理系统——的出现背景为线索，引出数据库的相关概念及数据库的整个框架体系，理顺了数据库原理、应用与设计之间的有机联系。本书突出理论产生的背景和根源，强化理论与应用开发的结合，重视知识的实用。本书逻辑性、系统性、实践性和实用性强，可作为计算机各专业及信息类、电子类、会计类等专业数据库相关课程的教材，同时也可以供数据库应用系统开发设计人员、工程技术人员、数据库系统工程师考证人员、自学考试人员等参阅。

本教材具有以下特点：1．以案例为核心的教学体系。本教材以教学管理系统、图书管理系统等案例为核心展开教学与实践。其中，教学管理系统案例作为课堂教学使用，图书管理系统案例作为学生课后实践使用。案例贴近生产实际，将理论与实际的数据库开发实例紧密结合，知识讲解与技能训练有机融合，使学习过程循序渐进、由浅入深、由点到面、由具体实践到系统提高。2．选取 、实用的数据库技术平台。本教材选取微软公司开发的SQL Server 2016作为数据库技术平台，展开数据库技术开发应用的讲解，技术 ，实用性强。3．以应用为主的教学内容体系。本教材将理论与实践有机融合，理论的讲解基于实际应用的需求，理论以实用、够用为度，实践是本教材的重点。在设计实例时，以教学管理系统或图书管理系统的真实需求为依据，重点强调实际应用。教学内容体系采取“重点难点—教学目标—教学内容—案例讲解—本章小结—习题与实训”的形式展开。本教材采用“小提示”等教学方法对理论知识和案例操作进行讲解。加深对理论知识和实践操作的理解。4．深入推进二十大精神进教材。本教材响应二十大精神，推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国，丰富了思政素材及数字化微课资源，以二维码形式融合纸质教材，使得教材 具及时性、内容的丰富性和环境的可交互性等特征，使读者学习时 轻松、 有趣味，促进了碎片化学习，拓展了知识面，提高了学习效果和效率。本教材介绍了SQL Server 2016数据库的相关理论和实践操作，可作为普通高等院校计算机科学与技术、软件工程等专业的数据库技术教材，也可作为数据库开发设计人员的参考资料。

第1章首先从大数据的发展历史出发，介绍了大数据的概念与性质，并且介绍了大数据专业体系的需求和未来展望，系统性地概述了大数据的定义。第2章介绍了数据的采集方式、数据可视化的作用手段以及数据可视化的具体运用。第3章首先从机器学习的基础入手，讲述了 化问题的三个经典算法，包括梯度下降法、牛顿法和遗传算法。然后介绍了机器学习的算法，包括有监督学习和无监督学习等算法， 介绍了机器学习的常用方法。第4章主要介绍深度学习，从Numpy的基础开始，完整地讲解了Python的扩展程序库Numpy。随后介绍了CNN和RNN这两种经典的神经网络。 介绍了包括AlexNet模型等几种经典的深度学习网络模型。第5章主要介绍了TensorFlow和PyTorch这两种框架的安装和搭建，并通过一些小例子来熟悉它们的基础组件， 后介绍了Keras这个 神经网络API。第6章介绍了医疗大数据、天文大数据以及金融大数据这三个大数据技术热门领域，分别讲述了这三个领域的基础概述、理论技术以及未来的目标和挑战。本书适用于对大数据领域感兴趣的读者，中职学历及以上学生、工程师、企业家、研究人员等都可以从中获益。读者能够了解到大数据技术的价值和应用前景，获得基本的数据分析和处理能力，对大数据在不同领域中的应用力和未来的发展趋势有 加全面、深入的认识，服务于大数据 战略。

本书以MySQL为平台，从数据库管理和开发的角度出发，介绍开发数据库应用系统所需的基础知识和技术。本书将一个贯穿全书的数据库应用系统开发实例“学生信息管理系统”融入各项目，将每个项目分解成若干任务，使读者逐步学会创建、管理、开发数据库，并掌握使用SQL进行程序设计的编程思想和技术。本书内容由浅入深，由实践到理论，再从理论到实践，通过任务驱动的方式将理论与实践密切结合，体现了高职高专和应用型本科教育的特点，也符合初学者认识和掌握计算机技术的规律。

本书是一本专门面向数据标注人才培养的实训教材，适用于有意从事人工智能训练师和数据标注工作的人员。为了使学习 具有针对性，本书特别选择了能代表行业普遍需求的标注项目管理知识及典型文本、语音和图像标注任务进行讲解与训练，辅助学习者快速完成系统化学习，进行标注实战工作。 本书对文本的事件标注和关系标注、语音的采集和质检、图像的语义分割任务进行逐一讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题与解析。本书还针对各类标注配套了多种子任务类型或多个领域的实操练习题，目的是帮助标注学习者增长见识，从而实现系统、完整的标注学习和实战练习。

本书采用 的MySQL 8作为数据库系统平台，内容包括数据库技术的基础理论、实现方法、设计过程与开发应用等。本书以任务驱动的方式设计了4个项目，每个项目又细化成若干具体任务。这些项目和任务旨在将理论与技能相结合，提高学生解决实际问题的专业技能。此外，本书还提供了10个任务工单，促进理论教学和实验教学融为一体。这些任务涵盖数据库的基础知识、 操作、设计规划以及应用开发等方面，帮助学生 好地理解课程内容。每个任务工单都包含了具体的步骤和细节，让学生能够 加轻松地完成任务。本书融合了理论和实践，是一本 实用的MySQL数据库项目化教程，适合学生、数据库从业者和自学者使用。

本书使用大数据存储常用工具与真实场景案例相结合的方式，以项目任务式为导向，较为全面地介绍了HBase分布式数据库与Hive分布式数据仓库的相关知识。全书共9个项目，内容包括认识数据库与数据仓库、安装与配置HBase列存储数据库、使用HBase Shell构建博客数据库系统、使用HBase Java API实现博客数据库系统的应用开发、安装与配置Hive结构化数据仓库、使用Hive实现数据定义操作、使用Hive Shell实现用户优惠券数据分析及处理、使用Hive Java API实现用户优惠券分析的应用开发、以及如何综合使用Hive与HBase存储技术实现电信运营商流失用户分析。本书大部分项目都设置了任务实训及课后习题，通过练习和操作实践，可以帮助读者巩固所学的内容，快速掌握书中所介绍的HBase与Hive存储工具的操作。本书可以作为高校大数据技术相关专业的教材，也可作为大数据技术或数据库爱好者的自学用书。希望通过学习本书内容，读者在提升大数据存储技术的应用能力的同时，也能够养成自主学习的意识，提高发现问题、分析问题和解决问题的能力，具备良好的问题分析素养和独立思考能力，并养成敬业、精益、专注的工匠精神。