《Oracle Mobile Application Framework开发指南：构建多平台企业移动应用》一书的作者Luc Bors是一位Oracle ACE，他在该书中阐述了如何基于单一代码库创建多平台移动应用。在整本书中提供了详细的示例和易于理解的代码。通过一个完整的样例应用逐步解释Oracle MAF的强大功能，包括数据可视化、UX模式、地理地图、推送通知等。通过学习本书，可以充分利用Oracle MAF可视化和声明式开发的特性。书中主要内容●　为Android和iOS应用开发配置IDE●　为移动应用创建AMX页面和任务流●　使用绑定层和数据控件●　创建应用特性，并在Springboard和导航栏中配置访问这些特性●　使用数据控件调用Web服务，并创建一个设备上的数据库●　实现设备交互服务●　调试、测试和保护Oracle MAF应用的安全性●　创建一个交互样例应用，较大化Oracle MAF的功能

《实用数据分析与MATLAB软件》以数据处理的过程为基准，介绍相关的基本概念、基本方法，在注重统计思想的同时，侧重于将统计方法与计算机软件相结合。淡化计算、注重方法是本书的宗旨。因此，书中数据处理的计算工作将由MATLAB软件来完成。本书着重介绍了MATLAB统计工具箱中与数据分析相关的函数。有了这些函数，读者就可以轻松地完成过去认为不可能完成的工作，体会到使用MATLAB软件的乐趣。本书是为理工、经济、管理、生物等专业学生或专业人员编写的，目的是为了解决数据分析中可能遇到的问题。本书可作为上述专业学生相关课程的辅导教材或教学参考书，也可作为信息与计算科学专业学生数据分析或统计计算课程的教材和概率论、数理统计、多元分析、回归分析与实验设计等课程的辅助教材，还可作为数学建模竞赛的辅导教材，以及作为科技工作者和工程技术人员学习和参考用书。

《基于知识表达的迁移学习方法及其应用》从知识的表达方式人手，对知识表达与迁移方法的结合方式展开研究，主要围绕基于样本实例、特征映射、参数模型和关联规则的知识表达方式阐述迁移学习的方法及其应用。全书共6章，主要内容包括：迁移学习的概述、基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法、基于协方差矩阵的特征迁移学习方法、基于层次贝叶斯的参数迁移学习方法和基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习方法。

本书是Visual FoxPro程序设计基础教材，根据Visual FoxPro程序设计初级学习要求，作者在总结多年实践教学和工作经验的基础上精心编写而成。全书共13章，主要内容包括：数据库基础概述、Visual FoxPro 6.0 概述、VFP 6.0 程序设计基础、结构化程序设计、数据库与表设计、SQL初步、查询与视图、面向对象程序设计基础、表单设计与应用、报表设计、菜单设计、数据库应用系统开发概述、知识巩固与练习。本书适用于Visual FoxPro程序设计的基础教学，为学生参加计算机等级考试提供帮助，同时也可作为其他学习程序设计人员的自学参考用书。

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《大数据和大分析》首先阐述了大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围以及关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容、有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容；辨析了大数据与数据仓库的关系，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；最后，给出了与大数据建设配套的营销管理分析等方面的内容和经验，分享了如何引入互联网思维、开辟新视野的理念。本书适合电信、金融、互联网等各个行业的大数据相关从业者，包括企业管理者、开发工程师、系统建设者、业务应用者和运营人员参考阅读。

本书是与张宏军教授等编著的《作战仿真数据工程》教材配套的实验指导书。本书根据《作战仿真数据工程》教材的组织特点编排了实验内容。紧密配合理论教学．合理安排数据工程的实验教学，使学生能够在有限的实验课时中，加深对所学知识的理解与掌握，熟练使用常用的数据工程相关处理软件，培养和提高学生的实际操作水平。本书涵盖了作战仿真数据规划、数据建模、数据集成、元数据集拟制、数据分析与数据挖掘、数据可视化、数据管理等方面的实验项目，实验内容饱满、步骤详细，有助于提高学生的实验效果。本书可作为相关专业研究生和高年级本科生的实验教材，也可作为工程技术人员的参考书。

《多源数据融合和传感器管理/信息、控制与系统技术丛书》是关于信息融合理论、应用和传感器管理的一部教材。本书基于编者的研究工作，并借鉴国内外其他学者的成果，力图较全面、系统地讲解信息融合理论、应用、传感器管理以及发展与最新研究成果，特别是在异构、多源、动态、非理想信道、稀疏、错误容忍环境下。全书共25章，分为五个部分。第一部分研究现状，包括多源数据融合概述、信息融合的原理和级别、多源传感器数据融合算法、多传感分布检测、传感器管理、探讨和备注；第二部分数学理论基础，包括Bayes方法、模糊集理论、粗糙集理论、MonteCarlo理论、DempsterShafer理论、估计理论和滤波器理论；第三部分多源数据融合算法，包括Bayes决策、正态分布时的统计决策、最大最小决策、神经网络、支持向量机和Bayes网络；第四部分多源数据融合应用，包括分布式检测和融合、目标追踪的高效管理策略、数据融合的系统校准、目标跟踪策略算法与数据融合、像素与特征的图像融合；第五部分是多传感器管理。本书可作为信息工程、信息融合、模式识别、机器学习、人工智能、数据分析、军事决策和电子对抗等专业的本科生和研究生教材，也可供上述相关领域的科技人员阅读和参考，还可以供雷达、声呐、激光、红外、机器人、导航、交通、医学、物联网、泛在网、CPS、遥感、遥测、定位等领域的科技工作者参考学习。

本书主要讲解真实环境下如何使用MySQL的复制、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。本书定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL的持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。本书描述了很多MySQL工具的变化。涵盖了5.5版本的知识，以及若干5.6版本的功能。本书的作者正是书中介绍的很多工具的设计师，本书揭示了MySQL可靠性和高可用性的许多不为人知的方面。

在里扎等编著的《Spark高级数据分析（影印版 ）（英文版）》这本实用书籍中，4位Cloude阳公司 的数据科学家讲解了一系列自包含模式，用于在 Spark中进行大规模数据分析。本书作者们把Spark、 统计原理和现实世界中的数据集合放到一起，通过实 例教你如何解决数据分析问题。你将从Spark及其生态系统的介绍开始，然后深 入运用标准技巧的模式——归类、聚合过滤及异常检 测等，这些技巧被用于生物基因、安全和金融等行业 。如果你对机器学习和统计学有初步了解，使用Java 、Pytton或者Scala编程，就会发现这些模式对于你 的数据分析应用程序会非常有用。模式包括： 音乐推荐和Audioscrobbler数据集合 用决策树分析森林覆盖 用K均值聚合检测网络流量中的异常 用潜在语义分析理解维基百科 用GraphX分析共生网络 用地理空间和瞬态数据分析纽约市出租车路线的 数据 用蒙地卡罗模拟来估计金融风险 分析基因数据和BDG项目 通过PySpark和Thunder分析神经造影数据