暂缺简介...

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大数据时代的武器装备情报分析在信息技术特别是人工智能技术飞速发展的推动下，正面临新挑战、呈现新特点、孕育新模式。如何将大数据分析技术与武器装备情报这对具有天然底层关联的东西结合起来研究，有很多维度可以破解。本书从情报大数据分析技术维度出发，着眼大数据背景下的情报类型需求，构建情报分析技术体系架构，剖析快速决策技术、噪声数据处理技术、概念漂移处理技术的底层和应用，并通过综合案例加以应用。 本书以推进武器装备情报大数据分析技术发展为出发点，力求为情报分析、大数据分析、武器装备研发等领域的科学研究提供有益参考。

如今，推荐算法已经普遍应用于在线各个领域和场景，越来越多的商品、服务、用户通过推荐算法高效地连接彼此，每个人都享受到更加个性化的内容和服务。推荐已深刻地改变了我们与世界连接的方式。本书聚焦在产品运营的角色上，探讨产品运营人员应该如何理解推荐算法，如何在不同的功能场景下应用推荐算法，如何从平台业务的角度对算法结果进行干预和再平衡。此外，本书着重于阐述不同功能场景下推荐的应用，辅以内容、电商、社交等业务下的应用实例。在每个章节中，都会枚举市面上已有产品功能或作者本人经历过的业务实践，以期给读者提供可以实操落地的借鉴。

本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。同时，本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习R语言数据统计分析与应用的实用教程。

利用这本书，你将学习以下内容：了解如何选择Spark转换实现优化的解决方案。探索强大的转换和归约，包括reduceByKey（）、combineByKey（）和mapPartitions（）。理解数据分区以实现优化查询。使用PySpark设计模式构建和应用模型。对图数据应用motif查找算法。使用GraphFrames API分析图数据。对临床医学和基因组数据应用PySpark算法。学习如何在ML算法中使用和应用特征工程。了解并使用实用的数据设计模式。

继煤炭、钢铁和石油之后，数据正在成为重要的国家战略资源和国家间竞争的战略工具。数据主权是国家主权在网络空间的逻辑延伸和核心表现，关乎数据安全、个人隐私和数字经济发展，是国家安全和发展的核心利益所在。《数据主权与治理模式辨析》围绕数据主权及治理模式进行剖析，调研全球主要经济体的数据主权治理模式演化过程，在厘清数据主权内涵和概念、借鉴国外数据主权治理模式的基础上，以主权平等、合作共治为原则，从跨境数据流动、数据本地化存储、数字贸易、“长臂管辖”及其反制策略等方面，分析比较各国数据主权治理的模式及其实施效果，构建匹配中国数字经济和数据资源体量、符合中国数据规制要求，兼顾各国利益的数据主权治理规则，推动全球数字经济全面健康发展，是中国数据治理的重要使命和时代担当。

本书以德国高等教育为例说明数据库的运用。作者有意选择这个简单的例子，是为了便于读者理解和记忆。为方便完成SQL部分的习题，本书还将作者在慕尼黑大学开发的的数据库系统HyPer的Web界面提供给大家使用。本书也适合自学。因为作者对所有的概念都尽量用易于理解的例子加以说明。本书仅讨论“现代”数据库系统，对关系模型，我们尤其详细地讲解，因为关系模型现在占据主导地位，使用最为广泛。本书也涉及一些全新的发展趋势，例如主存数据库、大数据技术及利用、XML和云数据库的多租户管理。本书也包括数据库实现的内容，如DBMS的物理结构、多用户同步的实现及查询评估的恢复和优化方法等。只有掌握这些知识，才能在“硬核”的工业实践中系统地使用和优化数据库。本书的UML是一种面向对象的数据建模语言，它可以替代ER模型。本书介绍如何利用数据库技术建立数据仓库，以用于决策支持及数据挖掘。在第10版中，我们根据最新的发展趋势对本书的内容做了更新，深化了几个章节的内容（尤其是和关系型数据库的查询语言SQL及其逻辑优化相关的几章）。

随着MySQL越来越受欢迎，关于如何通过MySQL解决具体问题的疑问越来越多，这本书也应运而生。这本手册为需要快速的解决方案或技术，但没有时间从零开始解决MySQL问题的程序员或专家提供大量简短且重点突出的代码，数百个完整的示例，以及清晰简明的解说。本书的主要内容包括：？连接到服务器、执行查询，并获取结果。从MySQL服务器获取数据。存储、获取以及处理字符串。使用日期和时间。排序查询结果，生成汇总信息。评估数据集的特征。编写存储函数和过程。使用存储例程、触发器和计划事件。执行基本的MySQL管理员任务。理解MySQL的基础监视知识。

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