本书系统详实地讲解了区块链技术在智慧城市中各种业务场景的应用。全书共11章。第1章梳理了区块链的历史与现状，详细阐述了区块链的体系架构、运行机制、分类以及目前面临的挑战和解决方案；第2～11章围绕区块链技术在智慧城市中十大典型业务场景的应用进行详细阐述，内容包括业务场景的行业现状、应用区块链技术的基本原理和实际案例。本书内容深入浅出、覆盖面广，可作为高等院校相关课程的教材，让学生了解区块链技术的发展和应用现状，还可以供从事区块链技术领域的科研人员、工程技术人员、投资者和创业者学习参考。

《中文版AutoCAD 2021完全自学教程》以“完全精通AutoCAD 2021”为出发点，以“用好AutoCAD”为目标来安排内容。全书共4篇24章，详细讲解了AutoCAD 2021软件的基本操作、AutoCAD制图规范及室内装饰设计、建筑设计、机械设计、园林景观设计、电气设计、三维产品设计等常见领域的实战应用。 全书内容系统、全面，通俗易懂，实例题材丰富，操作步骤清晰、准确，非常适合从事室内设计、装饰设计、建筑设计、机械设计、园林景观设计、电气设计的人员学习使用，也可以作为相关院校、计算机培训班的教材参考书

这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现进行深入剖析的著作，融入了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。 本书以前沿技术和工程实践为抓手，沿着问题确认、原理阐述、架构剖析、实例分析的思路，从3个方面对分布式数据进行了讲解。 分布式数据库原理。首先提出了分布式系统面临的典型问题，尤其是一致性问题；然后结合CAP原理和分布式事务处理技术中的ACID技术对这些问题（重点是一致性问题）的本质进行深挖；接着基于时钟、Paxos协议、Raft算法等给出可行的解决方案；最后深度解读事务处理技术中的MVCC、OCC、DTA等技术在近年的发展。 分布式数据库架构。讨论了影响架构的内在、外在技术因素，其中内在因素包括强一致性、高可靠性、高可用性等；外在因素包括云计算、Serveless需求等。这部分最终要解决的问题是：如何通过计算/存储分离、智能化和新硬件技术实现系统的高可扩展性、高可靠性以及高可用性？ 分布式数据库实现。从工程实践的角度，以Spanner、CockroachDB等多个数据库为对象，从问题、原理、前沿技术研究成果等角度对分布式数据库的架构、事务处理技术的实现以及在实际系统中的落地进行了详细介绍。

《Text data mining》 offers thorough and detailed introduction to the fundamental theories and methods of text data mining， ranging from pre-processing （for both Chinese and English texts）， text representation， feature selection， to text classification and text clustering. Also it presents predominant applications of text data mining， for example， topic model， sentiment analysis and opinion mining， topic detection and tracking， information extraction， and text automatic summarization， etc.

本书结合openGauss数据库原理，讲述openGauss数据库实战相关内容，并设计多种实验帮助用户理解并使用openGauss数据库。本书首先介绍数据库的基本概念、安装部署、开发调试，并设计实验帮助用户熟悉这一系列操作。接着介绍数据库设计、查询优化、维护、数据库备份与恢复及导入与导出、存储引擎、事务控制和数据库安全等。本书理论与实践并重，读者通过阅读本书并进行实践，可以较好地掌握openGauss数据库。 本书面向的读者主要是高校学生及使用openGauss数据库的工程师。 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。

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本书的广度与深度兼备、理论与实战兼顾的分布式事务专著，它从基础知识、解决方案、原理分析、源码实现、工程实战5个维度对分布式事务做了全面、细致的讲解，试图解决你在实践中遇到的所有关于分布式事务的问题。两位作者都是分布式事务领域的资深架构专家，是Apache ShenYu（incubating）网关创始人、Hmily、RainCat、Myth等分布式事务框架的创始人。本书因为内容扎实，所以得到了来自京东、阿里、腾讯、蚂蚁金服、滴滴、饿了么、58集团、IBM等互联网大厂及Apache软件基金会的近20位专家的高度评价。 ·基础知识维度：首先全面介绍了事务和分布式事务的概念和基础知识，然后详细讲解了MySQL事务和Spring事务的实现原理； ·解决方案维度：详细介绍了分布式事务的各种解决方案，包括强一致性分布式事务解决方案和Z终一致性分布式事务解决方案； ·原理分析维度：详细讲解了分布式事务的原理，包括XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的原理。 ·源码实现维度：深入分析了Atomikos，Narayana框架实现XA强一致性分布式事务解决方案的源码，以及Dromara开源社区的Hmily分布式事务框架实现TCC分布式事务的源码； ·工程实践维度：通过多个在生产环境中经历了高并发、大流量考验的综合案例，讲解了XA强一致性分布式事务、TCC分布式事务、可靠消息Z终一致性分布式事务和Z大努力通知型分布式事务的工程实践方法。全书配有大量流程图和原理图，便于读者阅读理解；精选了大量来自生产环境的完整案例及其代码，便于读者动手实践。阅读本书，你将体验到事半功倍的效果。

现实世界中的数据往往并不是能以行列形式呈现的表格型数据，而是富含关系信息的复杂网络。对于挖掘这类数据的潜在价值，图数据库具有明显的优势。本书介绍如何针对真实场景设计和实现图数据库。你将学习图论的基础知识，并尝试构建基于图数据库的社交网络应用程序和推荐引擎等。你将掌握图数据库开发的所有重要概念，包括递归遍历、图数据建模、查询调优、性能调优、图分析，以及如何避免超级节点等反模式。学完本书后，你将有能力构建基于图数据库的应用程序，从而显著地提升数据价值。本书示例采用开源图计算框架TinkerPop及其查询语言Gremlin，但所述概念均适用于Neo4j等基于Cypher的图数据库。

近年来，随着数据获取能力的不断提高和计算机的飞速发展，人们获得的数据信息越来越多，数据维数越来越高，如何寻找这些海量高维数据信息中潜在的规律，更好地为人类服务，是目前人工智能面临的挑战之一。 在没有标签信息的情况下，对高维数据实施维数约简的同时进行归类分析，挖掘数据的内在低秩结构，是当前机器学习的一个难点、也是热点之一。谱聚类作为聚类分析的一种，不仅对初始值和数据噪声有更好的鲁棒性，而且实施简单，可以被标准的线性代数方法进行有效求解。因此，基于低秩结构学习的谱聚类理论和方法在机器学习、人工智能、大数据技术方面有着更加广阔的应用空间。本书主要研究了基于低秩结构学习的谱聚类理论与方法，从矩阵和张量两方面进行研究。重点关注紧凑低秩表示学习、鲁棒的无监督特征选择学习、图正则化低秩因子分解学习、张量低秩稀疏表示学习和增强的张量低秩表示学习等，理论分析了这些基于低秩结构的表示学习方法优化过程、复杂度、收敛性等，实验结果表明了这些方法在谱聚类方面的优越性。

本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础，围绕数据资源建设的规划和管理问题，介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能，系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤，以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。本书内容划分为数据工程基础篇、数据资源规划篇、数据资源管理篇三个部分，其中数据工程基础篇涵盖数据工程概述、数据标准、数据模型等内容，数据资源规划篇涵盖数据资源规划理论、规划方法、需求分析、模型构建、实践与工具等内容，数据资源管理篇涵盖数据治理、数据质量管理、数据集成、数据中台等内容。　本书既可以作为高等院校信息管理与信息系统、信息资源管理、大数据工程以及计算机信息管理等专业本科生的教材，还可以作为企事业单位信息管理工作人员和设计开发人员的培训教材。