《统计工程导论》简要回溯了统计学的现状与历史。对比经典理论提出的历史背景，在当前不断变化的技术手段下，内部需求和外部竞争促使着统计工作者不断的解放思想、与时俱进。面对新形势新问题，除了紧跟上下游学科的先进技术之外，统计学者还应该树立实事求是的观念。统计工程的概念就是在这样的背景下孕育而生。 统计学在我国是一级学科，包括着经济统计、应用统计、数理统计和可能新加入的数据科学等二级学科。统计工程的提出考虑多个二级学科特点，也是探讨从观念上如何将新加入的数据科学融入相关思考。结合多个统计工程项目的实践经验，本书在原有统计分析的业务流程上扩充的工程化相关流程环节，方便读者们衔接统计专业知识。接着，本书建立了工程化的统计产品概念，这是提出统计工程的自然逻辑延续，并以统计产品为目标引领着章节的展开。本书继续发展相关主题，统计产品是以人为主体的工程概念，前沿的工程模式是以数字化为中心的，用户与统计平台相互收益的生态共建形式，统计平台会是统计工程化过程广泛的形式。作为导论，本书没有继续列举更多的工程形式，继续从工程工作的实践出发，介绍传统统计工作中没有被正式提出但是实际工作却无法回避的相关工作，需求分析、项目实施及运维服务。后，本书列举了两个相对完整的统计工程案例。统计工作正在从过去几百年来辅助决策的角色，慢慢转变成科学研究、商业活动和公共事务的高效自动决策中心。从外部看大数据、通信技术等信息技术推断这一变化，但是就统计学科本身来说，统计工程是这一变化的关键变量。希望能引起广大统计同人的认可与共鸣。

本书解释、探索了数据挖掘的主要技术，可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。数据挖掘越来越多地用于商业、科学和其他应用领域，它侧重于分类、关联规则挖掘和聚类。书中对每个主题都进行了清晰的解释，重点是算法而不是数学公式，并通过详细的有效示例加以说明。本书是为没有强数学或统计学背景的读者写的，并详细解释了使用的所有公式。本书适合作为本科生或研究生层次的教材，适用专业包括计算机科学、商业研究、市场营销、人工智能、生物信息学和法医学。为了帮助读者自学，本书旨在帮助普通读者理解什么是“黑盒”，这样他们就可以有差别地使用商业数据挖掘包，高级读者或学术研究者可以对未来该领域的技术进步做出贡献。书中每一章都有实践练习，让读者检查自己的进度。附录还包括所使用的技术术语的完整术语表。数据挖掘原理包括对流数据分类算法的介绍，包括平稳数据（底层模型是固定的）和依赖时间的数据（底层模型不时变化）——这种现象称为概念漂移。本书提供了前馈神经网络与反向传播的详细描述，并显示它如何可以用于分类。

本书通过案例导引，结合各种数据结构基本算法，配合微课视频的讲解，全面介绍了线性表、队列、堆栈、树、图等基本数据结构的概念、存储及算法实现，系统说明了各种查找及排序算法的实现和效率分析，在第10章给出了数据结构综合应用实例。书中各种算法采用C语言描述，注重程序设计风格。本书语言流畅，内容通俗易懂，算法描述力求精练易读；同时为了适应当前互联网学习、移动学习新浪潮，编者对本书中所描述的各种数据结构核心算法和部分案例录制了微课讲解视频，便于学生自学参考，帮助读者实现随时随地学习。本书可以作为计算机、信息等专业本科生数据结构课程的教材，也可作为广大计算机爱好者或软件开发人员的参考书。

数据科学是从单纯的“大”数据提炼出“智慧”的数据，以供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科．本书简要阐述数据科学的数学基础．全书共11章，内容包括线性代数基础、线性空间与线性变换、向量与矩阵范数、矩阵分解、概率统计基础、随机过程、**化基础、线性规划、常用无约束**化方法、常用约束**化方法以及综合案例．除第11章外，每章都有应用实例与该章内容紧密结合，以进一步加强读者对知识点的理解和掌握．所有的应用实例和第11章综合案例的代码都在Windows操作系统下利用Python 3.7编写，并在交互式解释器IDLE上调试通过．本书可作为高等院校大数据、人工智能等相关专业的教材，也可供从事大数据、人工智能及相关领域教学、研究和应用开发的人员参考．

本书以数字孪生在数据中心的应用为主题，从采用的方案、遇到的问题、解决的方法及对未来的思考等全面介绍技术实践的细节。本书共分为5章：第1章介绍数字孪生相关的知识和应用场景；第2章主要阐述数字孪生在数据中心的应用和数据中心的行业知识；第3～5章篇幅较多，主要介绍数字孪生使用的技术，并配套完整的项目代码，其中第3章介绍数据分析算法相关的技术知识，第4、5章阐述3D可视化框架ThreeJS相关的知识。 本书适合对数字孪生有兴趣的技术团队、开发和研究人员阅读。

本书以达梦数据库管理系统DM8为蓝本，在介绍数据库集群技术现状及实现原理的基础上，分别介绍达梦数据库守护、读写分离、大规模并行处理（DMMPP）和数据共享（DMDSC）等数据库集群构建方法和实施步骤。全书包括5章，主要内容包括数据库集群技术、达梦数据库数据守护集群、达梦数据库读写分离集群、达梦数据库大规模并行处理集群和达梦数据库数据共享集群。 本书内容实用、操作性强，语言通俗、格式规范，可作为相关专业的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

本书从四十余年来中国数据库诞生、发展的历程中寻找答案，试图回溯中国数据库发展到今天国产数据库人付出的努力，阐述中国数据库的发展现状，探讨中国数据库未来该如何突破，进而探寻国产数据库的达梦之路。本书不仅是国产数据库的发展史，更是见证国产数据库一代人40多年的探索史。本书将四十余年的国产数据库发展历程分成起步阶段（1978―2000年）、跟踪阶段（2000―2008年）、追赶阶段（2008―2014年）、并跑阶段（2014年至今）共4个阶段，对国产数据库未来的展望放在本书第5部分。做数据库为什么这么难，难在哪里？国产数据库技术是如何一步步发展的？现在的国产数据库能不能用、好不好用，可否担当国产化替代的重任？数据库作为IT技术架构的核心，面对当今新技术层出不穷的层面，数据库技术迎来高速发展期，未来数据库产业将呈现怎样的发展趋势？国产数据库企业该如何发力才可以抢占市场先机？这些问题都可以在本书中找到答案。

数据链是一种理论性和实践性都非常强，涉及知识范围非常广的综合性技术。《数据链系统与技术（第2版）》偏重于数据链基础理论阐述和物理层详细描述，介绍了数据链的发展历史、现状和发展趋势，阐述了数据链的基本概念、系统组成、工作原理和技术特点；论述了消息格式、信息传输、网络协议、通信安全等数据链的关键技术；重点分析了Link-16数据链的信道共享机制、时间同步技术、信号波形、多网传输、相对导航、距离扩展等内容；对其他数据链系统的分析，侧重于系统间的特性对比，避免了多种数据链系统共性技术的简单重复，利于读者加深对数据链系统的理解，认识数据链的本质。《数据链系统与技术（第2版）》介绍了数据链的基本概念、发展历程和趋势，分析了Link-4、Link-11、Link-16和Link-22数据链的系统组成、工作模式、技术特点等内容，并以Link-16数据链为重点，全面阐述了该数据链的信道共享机制、时间同步技术、传输消息类型、封装结构、信号波形等内容，给出了多网、导航、中继、距离扩展等功能实现方法；以数据链关键技术为主线，详细论述了数据链的消息格式、信息传输、网络协议、通信安全等方面的相关知识，剖析了数据链的本质。《数据链系统与技术（第2版）》可作为高等学校通信工程、电子信息类等专业专科以上高年级的专业教材或参考书，参考学时40学时，也可作为从事数据链管理、系统设计和维护的工程技术人员的参考资料。

本书是一本关于SQL数据分析的实战手册，首先展现了数据分析工作的日常内容，给出了数据分析岗位的工作技能要求，然后讲述了数据分析笔试与面试中对SQL的考查知识点。为了使读者满足数据分析岗位关于SQL的能力要求且快速上手数据分析工作，本书从搭建SQL环境讲起，从基础到进阶，讲述经常考查的SQL语法知识，并在最后3章配合大量数据分析的SQL题目，将题目难度分为初、中、高级，给出具体习题与参考解析，让读者通过实战练习，掌握数据分析岗位招聘中对SQL的考查重难点和数据分析工作中SQL的使用。

《轻松学SQL Server从入门到实战（案例·视频·彩色版）》基于作者20 多年教学实践和实际应用开发经验，从初学者容易上手、快速学会的角度，采用Java+SQL Server 2019开发环境，用通俗易懂的语言、118个实用案例和8个精选的典型行业管理信息系统开发综合实战项目，深入浅出、循序渐进地讲解了SQL Server 2019关系数据库系统的特点及应用开发技术，实现手把手教你从零基础入门到快速学会 SQL Server数据库系统应用项目开发。 全书共17章，内容包括数据库系统的基本理论、走进SQL Server 2019、SQL Server的可视化操作、T-SQL基础及应用、数据库的完整性控制、存储过程和触发器、数据库的安全性、数据库的备份和恢复、数据库编程——Java与数据库连接、学生信息管理系统、人事信息管理系统、超市信息管理系统、宾馆客房管理系统、网上书店图书销售管理系统、办公室日常管理信息系统、汽车销售信息管理系统、机票预订信息系统。 《轻松学SQL Server从入门到实战（案例·视频·彩色版）》配有174集讲解视频（用手机扫描书中的二维码可以观看）、全书案例的源代码及分析，还提供丰富的学习资源，包括PPT课件、程序源码、课后习题及参考答案、在线交流服务QQ群和不定期网络直播等，既适合零基础从事数据库管理和应用的入门者、有一定数据库管理和应用开发基础的初中级工程师阅读，也适合作为高等学校、高职高专、职业技术学院、民办高校或培训机构相关专业数据库课程教材以及数据库课程设计和毕业设计的参考用书。