本书第2版于2021年首届全国教材建设奖评选中荣获全国优秀教材二等奖。第3版在其基础上对内容进行增删和优化重组，形成4部分共16章的立体知识结构，主要包括：第0章基础知识；部分表结构（第1—4章），介绍线性表、栈和队、散列表、矩阵和字符串等内容；第二部分树结构（第5—8章），介绍普通树和二叉树、检索树和检索树、平衡树模式、哈夫曼树和判定树等内容；第三部分图结构（第9—11章），介绍图的基本概念和遍历、小生成树和短路径、有向无回路图等内容；第四部分排序和算法设计初步（第12章—15章），介绍内排序、外排序、集合运算的数据结构和算法设计的一般方法、问题的固有难度和三大问题类等内容。为便于读者学习，全书还配有知识点讲解视频、PPT课件、中英文术语对照、各章部分习题参考答案、抽象数据类型的C类实现示例等教学资源。本书可作为普通高校本科计算机类专业数据结构课程教材，也可作为程序设计爱好者的理论指导书。

本书是职业教育 在线精品课程配套教材。本书共分为6个项目，以MySQL数据库管理系统为平台，通过一个贯穿全书的实例——“天意书屋”数据库，详细讲解了数据库与数据表的创建与管理、数据的查询、视图与索引的使用、程序的设计、安全管理等内容。本书为新形态一体化教材，书中引入了二维码，链接多种媒体形式的助学助教资源，有力支撑教学模式改革，助力提高教学质量和高素质技术技能人才的培养。本书可作为高等职业院校计算机类及电子商务类相关专业的教学用书，也可作为数据库初学者的入门用书、数据库系统工程师的培训教材，并可供使用MySQL进行应用开发的人员学习参考。

本书重点阐述云计算与大数据的基本原理、关键技术、常用平台和应用案例。本书共8章，包括云计算和大数据基础、云计算架构、虚拟化技术、云计算技术、大数据技术架构、大数据技术、云计算与大数据应用、综合实践等。本书配有PPT课件、教学大纲、教学计划、电子教案、课后习题答案、模拟试卷及答案、实验指导书、实验虚拟机，使用本书的老师可在人邮教育社区免费下载使用。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程、大数据管理与应用等专业学生的教材，还可供IT领域的技术人员学习使用，同时可作为云计算与大数据研究人员的参考书。

本书是面向MySQL数据库管理系统初学者的一本高质量书籍，适用于高职院校教学应用。MySQL因为其稳定、可靠、快速、管理方便以及支持众多操作系统平台的特点，已经成为世界范围内 的开源数据库之一。本书根据就业岗位需要，针对初学者量身定做，除了理论知识外，重点通过实训练习， 读者快速学习和掌握MySQL的开发和管理技术。本书在内容编排上，全书以小型图书系统（bookDB）、员工管理信息系统（empMIS）、学生管理信息系统（stuMIS）为操作实例，从数据库的设计到数据库的管理、数据库应用展开编写，教材内容系统性强，知识体系新颖，理论与实践结合，突出实训部分，具有 性和实用性。本教材可以作为高职院校计算机相关专业数据库课程的教材，也可以作为相关从业人员的参考用书。

使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法（例如加速梯度法、随机梯度法等）是求解无约束优化问题的常用方法，而交替方向乘子法（ADMM）则是求解带约束优化问题的有力工具。《BR》本书概述了机器学习中ADMM的新进展。书中全面介绍了各种情形下的ADMM，包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法，以及求解凸问题和非凸问题的算法，深入介绍了各个算法的核心思想，并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。

在数据湖仓的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西，当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括：元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。 数据湖仓的第二个新增要素，是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器，就很难（实际上是几乎不可能）将数据湖仓中的不同数据关联起来。但有了这个中西，就可以关联任何类型的数据。 使用数据湖仓，就有可能实现以往任何其它方式都不可行或不可能实现的某种程度的数据分析和机器学习。 但与其它架构一样，我们需要理解数据湖仓的架构以及它的能力，以便于我们基于这种架构创建数据分析蓝图和开展数据分析规划。

本书共分为八章。 章是绪论部分，简单梳理了目前 外关于人工智能伦理问题的相关研究，确定了本书的研究目的、研究思路与研究方法。第二章主要介绍了人工智能的发展历史以及五种主要应用类型，同时从经济、文化道德与社会生活三个方面阐述了人工智能对人类的影响。第三章简单介绍了人工智能伦理思想流变。第四章在各类人工智能伦理困境的基础上，结合现代社会分析了人工智能和人工智能体发展中面临的现实伦理困境。从人工智能与道德的关系方面进行论述，指出了人工智能存在的伦理道德问题，并分析了成因。第五章从人工智能研发、人类自身与建立制度三个层面针对人工智能出现的伦理问题提出了应对策略。第六章将人工智能伦理与传统伦理道德进行了比较，从构建人工智能伦理角度探究了人工智能和人的伦理道德的冲突与一致性，从传统道义论、功利论相关角度对人工智能伦理进行系统分析，进一步思考人工智能体的道德与美德、权利与义务。全面分析人工智能发展中的伦理困境和应对策略以后，系统阐述了人工智能与传统伦理学相关理论的融合发展。第七章具体论述了混合形式的人工智能伦理体系的建构，从美德与道德角度建构人工智能伦理系统，分别分析了“自上而下”的道德设计和混合道德伦理学。第八章对全书进行总结与思考，希望能够将人工智能技术与社会伦理道德结合起来，建构人工智能伦理学，让人工智能体和我们人类互相促进、共同发展，让人工智能 好地惠及我们全人类。

本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章，介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景，介绍了边缘计算行业组成和生态现状，*后通过业界专家的视角，分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望，深入浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。本书内容专业、全面，覆盖当前技术前沿，用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。

当前，大数据不仅是推进网络强国建设的重要领域，更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。《BR》本书首先简要阐述了大数据的概念、特征和主要发展阶段，并对我国的国家和地方大数据产业政策进行了详细的梳理。在大数据技术章节，按照数据的生命周期对数据采集、存储、计算、管理、应用和安全技术进行了简要的介绍。针对大数据产业，重点从产业发展现状和相关产业主体进行分析。在大数据应用领域，简要介绍了大数据在数字经济、通信、政务、金融、工业等领域的融合应用情况。最后就数据资产、数据要素和大数据法制的发展现状和趋势进行了简要分析和介绍。

本书从大数据技术基础概念出发，介绍大数据分析的流程和大数据分析处理系统的组成，叙述了大数据集群的搭建，并在此基础上讲解离线数据分析和在线数据分析实战案例。全书共分七章，第1章介绍了大数据的基本概念，第2章介绍大数据分析的基本过程以及基本方法、工具，第3章主要介绍搭建离线大数据平台所需组件Hadoop、ZooKeeper的搭建方法以及高可用的配置，第4章介绍构建实时大数据平台所需组件以及各组件的部署，包括Spark、Hive、HBase、Kafka及Flume，第5章通过案例介绍电商大数据分析系统，第6章介绍了基于HadoopSpark的大数据离线分析系统，第7章介绍了基于Spark的大数据实时分析系统。本书前四章作为理论体系，介绍了大数据分析系统的基本概念、基本原理、基本组成和构建方法。第五至七章辅以三个项目案例，通过一些实际应用程序来展示大数据分析应用的案例。本书可以帮助读者建立对大数据技术概念上的整体认知，也能够通过丰富的实践案例帮助读者掌握主流大数据技术的实际应用，实用性和指导性都很强。