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熟练使用MySQL数据库，是研发工程师和数据库工程师的bi备技能之一。本书从程序员的视角介绍了MySQL数据库在实际开发中的核心知识和应用技能。全书共14章。第1章主要讲解MySQL数据库以及客户端工具的安装；第2～4章主要介绍数据库与表的创建、数据类型与表达式，以及函数、运算符与变量；第5章主要讲解select查询语句、子查询以及连接查询；第6章主要讲解索引和索引类型；第7、8章主要介绍MySQL事务的ACID特性、事务的四种隔离级别、如何使用事务、存储过程和视图概述，以及如何使用存储过程和视图；第9章介绍MySQL用户权限管理以及数据备份与恢复；第10章介绍如何设计数据库，包括关联关系、E-R实体关系模型；第11～13章主要介绍MySQL日志、锁以及分库分表；第14章介绍SQL性能优化与字符集。附录部分包含本书用到的SQL脚本、词汇解释以及高频面试题。本书适合所有计算机专业的学生、软件开发人员，以及DBA使用，也可作为培训机构MySQL教学的参考书。

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《Linux运维从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、清晰明了的操作步骤，详细介绍了Linux系统管理与运维相关的技术。全书分为3篇，共19章，包括运维工作、服务器、Linux系统、Linux文件目录命令、Linux软件安装、Linux文本编辑、用户和用户组、文件管理与进程、Linux文件系统、Linux磁盘管理、Linux网络、防火墙、FTP服务器的搭建与应用、NFS服务器的搭建与应用、搭建Tomcat应用服务器、企业级Nginx应用服务器搭建、搭建基于LAMP架构服务、Linux数据服务、Linux shell脚本等内容。本书所有知识都结合具体应用场景和操作步骤进行介绍，可以使读者轻松领会Linux系统运维的精髓，快速提高运维技能。 本书可作为系统运维入门者的自学用书，也可作为高等院校相关专业的教学参考书，还可供开发人员查阅参考。

本书以提高轨道交通轴承故障诊断的准确性和高效性为目标，结合深度学习和大数据技术等领域**成果，系统地介绍了轨道交通轴承故障智能诊断模型构建的方法和技术。 本书共10章，主要内容包括： 轨道交通轴承故障诊断概述、轨道交通轴承结构及振动机理、轨道交通轴承故障诊断技术概述、基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法、基于深度信念网络的轴承故障诊断方法、基于循环神经网络的轴承故障诊断方法、基于集成学习的轴承故障智能诊断方法、基于迁移学习的变工况轴承故障智能诊断方法、基于大数据平台的轴承故障智能诊断方法、轨道交通轴承故障智能诊断系统设计与实现。 本书可作为从事轨道交通故障诊断技术研究的科研人员和工程技术人员的参考用书，也可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、机械工程等相关专业“故障诊断智能技术”课程的教材。

这些年，随着工业互联网、人工智能科技的迅猛发展，企业数字化转型是大势所趋。而企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）是信息化时代企业最重要的管理层信息系统，在数字化时代同样也是扮演着非常重要的角色，依然是企业的数据枢纽。ERP为企业的信息化建设提供了一种系统的集成解决方案。本书力求从务实的角度，系统地阐述ERP的原理、设计与实施理论，为企业管理者、IT人员提供理论参考，推动ERP应用的健康发展。本书对ERP相关知识的讨论涵盖了原理、设计与实施的全部过程。前5版图书出版后均引起了很大的社会反响，作者收到大量读者来信，并与读者进行了良好的交互。鉴于工业互联网、人工智能、区块链等技术的高速发展给ERP及企业信息化带来的冲击与变革，本书再次改版。本书适合企业的各层领导、项目经理、系统分析员及高级程序员阅读，也可作为高等院校相关专业本科生、研究生及MBA的教材。

普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。 本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方法等。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务—数据—分析”层次框架，并以三类"详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

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本书结合多个典型实操案例，全面、系统地讲解Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理的核心技术。本书重点介绍Power Query M函数语言的四大板块内容，即数据类型、运算符、关键字和函数。本书共11章，分为3篇。第1篇“背景知识”，主要介绍Power Query M函数语言的总体概况，以及运行环境的安装和使用等相关知识。第2篇“基础语法”，主要介绍核心数据类型、运算符和关键字的功能与应用逻辑。第3篇“函数功能”，先介绍函数的基础知识，然后结合多个典型实操案例，详细介绍文本类型函数、数字类型函数、列表类型函数、记录类型函数和表格类型函数的用法。本书内容丰富，实例典型，非常适合想要零基础快速上手Power Query M函数语言的读者阅读，也适合有一定基础而要在工作中使用Power Query M函数语言的从业人员阅读，另外还适合作为案头备用备查的手册。