《Hadoop海量数据处理》从Hadoop的基础知识讲起，逐步深入Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式编程框架的核心技术，帮助读者全面、系统、深入地理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。本书在讲解技术原理时穿插大量的典型示例，并详解两个典型项目实战案例，帮助读者提高实际项目开发水平。《Hadoop海量数据处理》共15章，分为4篇。第1篇Hadoop基础知识，包括大数据概述、Hadoop概述、Hadoop环境搭建与配置；第2篇Hadoop分布式存储技术，包括HDFS概述、HDFS基础操作、HDFS的读写原理和工作机制、Hadoop 3.x的新特性；第3篇MapReduce分布式编程框架，包括MapReduce概述、MapReduce开发基础、MapReduce框架的原理、MapReduce数据压缩、YARN资源调度器、Hadoop企业级优化；第4篇项目实战，包括Hadoop高可用集群搭建实战和统计TopN经典项目案例实战。《Hadoop海量数据处理》通俗易懂、案例丰富、实用性强，适合Hadoop初学者和进阶人员阅读，也适合大数据工程师、数据分析工程师和数据科学家等大数据技术从业人员和爱好者阅读，还适合作为高等院校和相关培训机构的大数据教材。

本书是一部异构制造大数据智能融合技术的学术专著。本书以制造业大数据为背景，围绕旋转设备的运行状态展开，系统介绍了在多源异构制造大数据的基础上利用多源数据融合的方法实现旋转设备的运行状态监测和智能诊断。本书的最大亮点和特色是遵循理论性与实践性相结合、先进性与实用性相结合、专业性与通用性相结合的原则。本书适合以下读者： 对人工智能、机器学习、数据融合感兴趣的读者；希望用计算机的算法解决机械相关领域问题的研究者、工程设计人员和应用人员。本书可以作为计算机专业和机械专业的本科毕业设计和研究生学术论文的参考资料，尤其是可供研究多源数据融合和机械设备故障诊断方向的学生、研究人员参考；还可以作为相关工程技术人员的辅助参考。

《数据编织》详细介绍了数据编织的理论基础和实践应用，不仅阐述了数据编织的基本概念和相关核心技术，还结合实际案例，探讨了数据编织在交通、航天航空、能源、金融等领域的应用，并介绍了数据编织的挑战，包括数据安全、数据隐私、数据质量和标准化等问题。最后，展望了数据编织的未来发展趋势。本书不仅适用于行业领域的专家学者，也适合于从事数据管理和知识发现的研究人员和实践者。

本书系统地介绍过程挖掘的原理、方法、技术及其在教育领域的应用，重点介绍基于Petri net 的形式化挖掘技术和基于语义的挖掘技术，并举一个完整的挖掘大学校园学生行为特征的 案例。本书既有完整的理论框架又有专门的教育领域实践应用，可供计算机、大数据、人工智 能等相关专业领域的学生和研究人员参考。

目前，大数据成为人们耳熟能详的名词。在人工智能、大数据时代，数据处理、数据分析成为非常重要的工作，但是数据存储在哪里，数据是怎么存储的，数据库的工作原理是什么，面对大量数据，我们应该如何操作，很多人可能并不清楚。本书就用通俗易懂的文字，结合直观清晰的插图，对这些问题的关键技术——数据库相关知识点进行了详细解说。具体内容包括数据库的基础知识——理解数据库的基本概念、数据的存储方式——关系型数据库的特征、操作数据库——SQL的使用方法、管理数据——避免非法数据的功能、引入数据库——数据库的结构与表的设计、运用数据库——旨在安全运用、用于保护数据库的基础知识——故障恢复与安全措施、活用数据库——在应用程序中使用数据库等。本书适合所有对数据、数据库感兴趣的读者学习。

统计学是在概率论基础上发展起来的一门应用数学的学问。在自然科学、工程学、社会学、人文学、军事学等诸多应用领域，凡是涉及数据的收集、处理、分析、可视化和解释等方面的问题，都是统计学大显身手的舞台。统计学既是应用数学的一个分支，又是一门推断的艺术，其中不乏有哲学思辩和信念差异。来自不同学派的观点相互碰撞，使得统计学在二十世纪飞速发展。今天，借助计算机的帮助，人们可以从各个角度探索数据的本质。然而，我们仍需时刻提醒自己，在算力之上，精巧的算法永远重要。本书延续了《随机之美》的写作风格，以二十世纪最伟大的两位统计学家罗纳德·艾尔默·费舍尔和耶泽·内曼为故事的主角，介绍了现代统计学的一些主要成果。这两位统计学大师同属频率派，均为贝叶斯主义的反对者，然而二人之间也有过很多饶有趣味的学术之争，至今对我们仍有启发。二十一世纪是人工智能和大数据的时代，统计学和计算机科学应该如何结合才能互惠互利？如何站在人工智能的角度看待数据和数据分析？还有很多统计应用的问题值得我们深思。作者希望通过此书唤起普通读者对统计学的兴趣，用它去推动人工智能、大数据分析的发展。这本书也是统计机器学习的入门，帮助读者从经典统计学顺利过渡到这个新兴领域。

本书旨在为包括研究生和工业从业者在内的研究人员提供有关为数据驱动的进化优化而开发的最新方法的全面描述。本书共分12章，第1~4章简要介绍了优化、进化计算和机器学习中精心挑选的重要主题和方法。第5章提供了数据驱动优化的基础知识，包括启发式算法和基于获取函数的代理模型管理。第6章介绍使用多个代理模型进行单目标优化的方法。第7~8章中描述用于求解多目标和多目标优化算法的代表性进化算法以及代理模型辅助数据驱动的进化多目标和多目标优化。第9章详细阐述了高维数据驱动优化的方法。第10章描述迁移学习和迁移优化。第11章讨论离线数据驱动的进化优化，以翼型设计优化等实际优化问题为例、原油蒸馏优化和急救系统优化。最后，第12章强调了深度神经架构搜索作为数据驱动的昂贵优化问题。

《Processing程序交互与数据视觉艺术实践》全面而深入地讲解了Processing在数据可视化设计领域的基础编程知识与创作实践技巧。全书共分为8章，内容包括初识数据视觉艺术、代码艺术与视觉创意、生成艺术、动态视觉效果、数据的视觉表达、数据接入与应用、传感器与数据交互，以及GUI交互设计。书中不仅展示了使用Processing处理文本和表格数据的方法、应用网络数据的技巧，而且讲解了通过Arduino传感器、摄像头、麦克风等设备进行数据采集的方式。此外，本书还详细介绍了如何利用鼠标、键盘与图形用户界面（GUI）进行交互协作的方法，旨在帮助读者创作出优秀的数据可视化新媒体作品。本书可作为高等院校视觉传达设计、信息艺术设计、广告设计、数字媒体、新媒体艺术等专业的教材，也可作为数据信息视觉化设计从业者的参考书。

SQL作为操作数据库的标准语言，可以用于执行查询、管理数据、控制数据库结构等多种任务，在数据库开发、数据分析和数据管理中扮演着重要的角色。在大数据、人工智能和机器学习的数据预处理阶段，SQL 用于数据清洗、转换和准备，是不可或缺的工具。SQL入门与实践（微课视频版）结合中小实例，详细论述了 SQL 在 MySQL、SQL Server 和 Oracle 三种关系数据库管理系统（RDBMS）中的具体应用，对比学习，有利于读者深刻理解知识点，全面掌握 SQL 的知识体系、使用方法和技巧。SQL入门与实践（微课视频版）共 20 章，详细介绍了 SQL 数据库及 SQL 语句的使用方法，具体内容包括数据库及基本操作、SQL 基础、数据表、索引、查询数据、条件查询、高级条件查询、SQL 函数的使用、聚合函数与分组数据、多表连接查询、子查询、视图、插入数据、更新和删除数据、管理数据库的安全、完整性控制、存储过程和函数、SQL 触发器、控制流语句和事务处理等。在具体介绍过程中，经验技巧和注意事项等随机融入其中，可以让读者的学习过程少走弯路。SQL入门与实践（微课视频版）内容丰富，知识体系完整，实例多，实用性强，适合作为高校计算机科学与技术、软件工程、信息管理等相关专业的教材，也适合各类数据库管理人员、数据库开发人员和程序员参考学习。

数字技术为企业的管理方式带来颠覆性变革，我们正在经历从依赖企业管理者解读数据并做出业务决策，到由算法通过计算数据做出分析和判断，然后自动指挥业务活动的转变。作为企业管理者，需要思考如何顺应时代趋势，利用数字技术，实现企业管理方式升级，提升管理效率，降低管理费用，提高企业竞争力。撰写本书的主要目的是，帮助企业体系化地推进数字化管理升级。本书的主要内容包括数字技术驱动企业管理方式升级、企业数字化管理体系的四条线、企业数字化管理体系建设七步法、企业数字化管理体系建设实战、企业数字化管理体系建设中的瓶颈与难点、企业数字化管理体系建设的技术架构，以及未来数字智能技术展望。