技术专家制（“Technocracy”， 也翻译为专家治国论、技术统治论、技治主义等）主张科技专家按照科学原理、技术原则来运行和治理社会，是当代政治（哲）学、公共管理学、科技哲学等学科的研究热点，同时是当前政治运行、公共管理、社会治理等领域的重要特征。本书主要研究三个问题。一是讲清楚技术专家制的核心原则、理论传统、历史演进、当代发展等，以系统理解技术专家制的理论内涵。二是讲清楚学界对技术专家制的主要批判及其局限，以为推动技术专家制的理论发展和充分发挥技术专家制的实践价值提供理论基础。三是讲清楚技术专家制与人工智能的关系，以全面认识人工智能的发展对技术专家制的影响。作为 学界 本以“技术专家制”为主题的学术专著，本书有利于我们全面理解和深刻把握技术专家制的理论内涵、历史演进、当代价值等，对推动技术专家制的理论研究和发展具有重要价值，同时对当前社会治理的模式建构和理论研究也具有重要意义。

以工业机善人、无人车、无人机等为代表的智能机器莲勃发展，其中智能机器通信与网络是重要的支撑技术。本书面向智能机春高效可靠互联与快速适交环境的需求，介绍智能机器通信与网络的基础理论、通信技术、组网技术与 前沿。希望本书能帮助读者了解智能机器通信与网络的基础知识、关键技术及 进展，为读者后续学习、研究和工程实践提供一定的启发和帮助。本书可以作为高校本科生、研究生的教材或参考书，也可以作为信息通信技术行业技术人员的参考书。

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。

本书是数据标注领域 的实训讲义。本书着重对常见的文本、语音和图像标注任务类型进行介绍，帮助从事标注工作的学习者快速地完成系统化学习，进行标注实战。 本书对文本、语音及图像标注的多种任务类型逐一进行讲解和分析，每种标注类型均配有对应的规范、举例分析、习题及解析。同时，本书还针对各类标注配套多种子任务类型或多个领域的实操练习题，以帮助本书学习者增长见识，实现系统的、完整的学习，培养实战能力。

本书针对应用型本科高校计算机类专业编写，讲解数据结构的概念和原理，分析数据结构的基本运算，并给出了解决实际问题的各种经典算法。全书内容包括线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、排序。本书内容精练、逻辑性强、注重基础、突出重点、实例丰富、实用性强。书中采用C+语言描述算法，清晰简洁，易于学生理解和掌握。为帮助读者深入理解、巩固和深化理论知识，每章后配有习题，可供不同层次的读者选用。本书适合作为应用型本科高校计算机类专业教材，也可作为信息类专业教材，还可作为计算机自学人员的学习用书。

"数据科学项目日益增多，每个项目在提出原型到生产的过程中都需要可靠的基础设施。使用《Effective数据科学基础设施》介绍的一些新技术和新工具，你将能建立一个适用于各类组织（无论是初创企业还是大型企业）的基础设施堆栈。 《Effective数据科学基础设施》可帮助你建立数据流程和项目工作流，为你开发项目带来强大动力。《Effective数据科学基础设施》呈现Netflix数据操作的**进工具和概念，并在此基础上介绍一种可定制的基于云的模型开发和MLOps方法，可轻松适应公司的特定需求。当团队把数据科学和机器学习应用于广泛的业务问题时，这些实用的数据流程将更高效地生成更完美的结果。 主要内容 ● 在云中处理计算和编排 ● 将基于云的工具耦合到一个内聚的数据科学环境中 ● 使用Metaflow、AWS和Python数据生态系统开发可复制的数据科学项目 ● 构建需要大型数据集和模型，需要数据科学家团队参与的复杂应用程序"

本书的主要内容有：学习准备分析数据的关键步骤。使用SQL的日期和时间操作进行时间序列分析。使用同期群分析研究群体如何随时间变化。使用SQL的强大功能和操作符进行文本分析。检测数据中的异常值，并用代替值替换它们。使用实验分析建立因果关系，也称为A/B测试。

本书主要介绍不确定高阶多智能体系统的 一致性算法。全书共分11章，其中第1章概述了多智能体相关的基本概念、典型问题及其研究现状；第2章给出多智能体系统 一致性问题的一般性描述，并提出了一种基于抽象化的分层设计方案；第3～9章针对几类典型不确定高阶多智能体系统设计了 一致性算法，并进行了理论分析和仿真验证； 0章关注决策层的不确定性，讨论了基于非 Oracle的 一致性算法； 1章利用上述分层设计方案研究了不确定高阶多智能体系统的分布式博弈问题。本书可供复杂系统分析与控制、分布式人工智能等领域的研究人员使用，亦可供相关工程技术人员参考。

《大数据相似查询关键技术研究》由清华大学计算机科学与技术系博士、华为数据库专家孙佶撰写。全书首先介绍了相似查询问题的现实应用和价值，以及面临的技术挑战；然后提出一个相似查询系统，并且介绍了高效相似查询索引、相似查询代价估算及人在回路实体相似匹配的核心技术和创新思考。全书提供了丰富的实验数据和结果，分析了各种技术的优劣，也为实际产品的技术选型提供了重要参考。《大数据相似查询关键技术研究》共五章：第1章绪论，介绍了全书的研究背景、研究内容及主要贡献，并概述了全书的结构安排。第2章分布式内存相似查询系统Dima，介绍了分布式内存相似查询系统Dima。第3章基于学习的相似查询基数估计，提出了一种基于学习的相似查询技术估计技术，使用这种基数可以帮助相似查询系统进行查询执行计划优化。第4章基于相似查询的数据融合规则生成，介绍了一种基于相似查询的人在回路实体融合系统。第5章总结与展望，总结了全书的主要研究工作，并对未来的工作做出展望。

在大数据爆发的短短10多年中，NoSQL成为处理大数据必须掌握的热门核心技术之一。《NoSQL数据库入门与实践（基于MongoDB、Redis）（第2版）》正是在这种背景下应运而生的，本书结合MongoDB、Redis和测试工具等全面介绍NoSQL数据库技术，是一本NoSQL数据库入门图书，也是初学者了解NoSQL 技术全貌的图书。全书包括3部分，其中NoSQL基础部分包括初识NoSQL、TRDB与NoSQL的技术比较、NoSQL数据存储模式;NoSQL实践部分（电商大数据）分别介绍了文档数据库MongoDB和键值数据库Redis 入门及提高知识，并通过两个电商平台综合案例详细介绍了MongoDB和Redis在实现不同业务（如日志存储、商品评价、订单信息记录、点击量存储、商品推荐、购物车、记录浏览商品行为等）功能模块开发过程中的具体应用;NoSQL提高部分（电商大数据〉介绍了大数据环境下MongoDB和Redis 在操作速度和数据存储方面的优化方法和处理技术，以及对NoSQL产品实际业务应用的选择及部署和NoSQL辅助工具的应用。本书既可以让读者学好NoSQL基础知识、掌握NoSQL数据库技术、具备代码实战水平，又能培养读者系统性考虑问题的能力，对有较高要求的读者还给出了深入学习的方向和核心内容。《NoSQL数据库入门与实践（基于MongoDB、Redis）（第2版）》一书除纸质介绍外，前9章还提供了视频讲解，手机扫描二维码即可观看，并提供全书的源代码，方便读者快速学习。《NoSQL数据库入门与实践（基于MongoDB、Redis）（第2版）》一书语言通俗易懂，内容由浅入深，非常适合想全面了解NoSQL 知识的高校学生、教师及相关IT工程师参考学习，也适合所有对NoSQL数据库感兴趣的技术人员阅读。