《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。

《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章，包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客户价值分析。

本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。 部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。 本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时，本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。

一致性是非常重要的分布式技术。众所周知，分布式系统有很多特性，如可用性、可靠性等，这些特性多多少少会与一致性产生关系，受到一致性的影响。要全面研究、掌握分布式技术，一致性是绕不开的一个话题，也是最难解决的一个问题。本书主要介绍GFS、HDFS、BigTable、MongoDB、RabbitMQ、ZooKeeper、Spanner、CockroachDB系统与一致性有关的实现细节，以及非常重要的Paxos、Raft、Zab分布式算法；本书还介绍了事务一致性与隔离级别、顺序一致性、线性一致性与强一致性相关内容，以及架构设计中的权衡等。 从分布式技术的角度来说，本书讲解了分布式领域比较高阶的内容，但是从分布式一致性的角度来说，本书仍然是一致性的入门书。

随着大数据时代的到来，稀疏性成为研究大数据的重要手段。随着计算机和信息技术的普及与应用，特别是互联网技术、通信技术、数字技术和云计算等行业应用规模的迅速扩大，各行业所产生的数据量呈爆炸性增长，时刻都会产生大量的、多样化的、结构复杂的、冗余的、高维的海量数据。然而，这些数据中蕴含着非常有价值的信息，但又无法通过常规手段直接观察到。因此，大规模数据分析是现代科学技术与工程应用等领域内处理大数据科学问题的关键课题之一。《矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究》在酉不变范数意义下，通过矩阵的广义逆分解理论，利用矩阵的相关投影性质，研究了矩阵低秩分解的扰动理论；基于受限等距性质，在理想情况下研究了矩阵低秩稀疏分解的性质，并给出了稀疏矩阵精确重构的充分条件：在噪声情况下，分析了稀疏矩阵恢复的鲁棒性，给出了误差上界；基于鲁棒主成分分析模型（RPCA），提出了矩阵低秩稀疏分解的可分离替代函数法，并设计了近似点迭代阈值算法（PPIT）和基于不精确的增广拉格朗日方法（IALM）的可分离替代函数算法（SSF-IALM）求解RPCA模型；最后《矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究》提出了矩阵的稀疏低秩因子分解模型（SLRF），并设计了两种求解此模型的算法：惩罚函数法（PFM）和增广拉格朗日方法（ALMM）。

洞悉商业核心逻辑，重建数字商业帝国 奠定文化基石，打造成熟的数字化团队 阐明数字化核心平台、数据与智能 获得高层支持，重新审视投资和技术风险 数字化已成为新的商业范式。 本书将帮您梳理企业的核心商业模式，将其转化为数字化增长引擎，带您走进新的商业时代！

这是一本以案例为基础、涉及数据可视化相关知识内容讲解的案例教程，具有一定代表性、前沿性和创新性。既可以用于教师教学，也可以用于学生自学，既是教本又是学本。本书共有五个创新案例，包括：多维视（多维非空间数据可视化）、社网视（社交网络关系数据可视化）、脑网视（脑网络可视化）、体视（体数据可视化）、体交互（体数据交互）等系统。多维视、社网视侧重信息可视化，脑网视、体视侧重科学可视化，而体交互涉及可视化中的交互技术。引导学习者通过典型案例的知识点导读、方法概要、系统介绍与配置、导图操作等内容，学习不同的可视化技术。

《SQL Server数据库应用（全案例微课版）》是针对零基础读者编写的SQL Server入门教材，侧重案例实训，并提供扫码微课来讲解当前热门的案例。 《SQL Server数据库应用（全案例微课版）》分为20章，内容包括初识SQL Server 2019，SQL Server数据库，数据库中的数据表，Transact-SQL语言基础，掌握Transact-SQL语句，规则、默认值和完整性约束，数据的插入、更新和删除，Transact-SQL查询数据，系统函数与自定义函数，创建和使用视图，索引的创建和使用，存储过程的创建与应用，创建和使用触发器，创建和使用游标，事务和锁的应用，用户账户及角色的管理，数据库的备份与恢复，数据库的自动化管理，新闻发布系统数据库设计，开发教务选课系统。 《SQL Server数据库应用（全案例微课版）》通过精选热门案例，可以让初学者快速掌握SQL Server数据库应用技术。

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本书涵盖数据分析与数据挖掘的基础知识、工具和有效实践方法，能让读者充分掌握数据分析与数据挖掘的基本技能。 本书共分为15章，主要内容包括大数据获取、数据预处理、探索性数据分析、用Sklearn估计器分类、主流数据分析库、大数据的数据库类型、数据仓库/商业智能、数据聚合与分组运算、数据挖掘工具、挖掘建模、模型评估、社会媒体挖掘、图挖掘分类、基于深度学习的验证码识别、基于深度学习的文本分类挖掘实现。 本书采用理论与实践相结合的方式，利用Python语言的强大功能，以*小的编程代价进行数据的提取、处理、分析和挖掘，既适合Python数据分析与数据挖掘初学者、大数据从业人员阅读，也适合高等院校和培训机构大数据与人工智能相关专业的师生教学参考。