《SQL学习指南（第3版）》介绍了SQL语言的基础知识以及高级特性，包括SQL基本查询、过滤、多数据表查询、集合、数据操作、分组和聚合、子查询、连接、条件逻辑、事务、索引和约束、视图等内容。同时，为了适应近年来数据库领域的发展变化，本书针对大数据、SQL跨平台数据库服务和数据分析等领域的需求，增加了处理大型数据库的实现策略和扩展技术，以及报表和分析工具等内容。《SQL学习指南（第3版）》内容循序渐进，每章的主题相对独立，并提供了丰富、可扩展的示例，同时还配备精选练习，有利于读者有效学习和快速掌握SQL语言。本书适合作为数据库应用开发者和数据库管理员的入门书，也可供SQL相关从业者查阅和参考。

本书围绕NoSQL数据库技术与应用进行详细讲解，全书共10章，第1章简单介绍NoSQL数据库；第2章讲解文档存储数据库MongoDB；第3章讲解MongoDB数据库的操作；第4章讲解MongoDB副本集相关的知识；第5章讲解MongoDB分片相关的知识；第6章讲解MongoDB存储大文件系统GridFS相关的知识；第7章讲解键值对存储数据库Redis的相关知识；第8章讲解列族存储数据库HBase的相关知识；第9章讲解图形存储数据库Neo4j相关的知识；第10章讲解一个综合案例。本书适合作为高等院校计算机相关专业的教材，也可作为广大编程爱好者的实践图书。

《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。

本书讲述了绪论、异构MPSoC任务调度的研究现状、面向可重构片上系统的静态软硬件划分方法、面向可重构片上系统的动态软硬件划分方法、基于反馈机制的实时弹性任务调度算法、基于反馈的过载避免动态实时调度算法、基于关键任务分析的DVS调度算法、基于改进遗传算法的节能调度算法、异构多处理器温度感知调度算法、任务调度算法应用研究等十一章内容。本书针对具有可重构功能的异构MPSoC，以充分发挥可重构资源的性能，解决异构MPSoC所面临的实时性、能耗和温度问题为出发点，分别开展软硬件优化划分算法、实时弹性调度算法、节能调度算法和温度感知调度算法的研究。

随着国家大数据相关政策、规划的密集出台，大数据、人工智能商业落地速度加快，其在各个领域的应用也越来越广泛，其中面向企业服务、金融、医疗健康、电子政务、电子商务等细分领域的大数据应用展现出巨大的潜力。大数据是需要新处理模式才能适应的海量、高增长率和多样化的信息资产，被誉为“未来的新石油”，以至于数据的获取、存储、搜索、共享、分析以及可视化呈现都成为当前重要的研究课题。本书重点讲述数据采集与预处理的相关内容，并以真实案例介绍不同数据源的采集方式及基本的数据预处理方法。全书共lO章。其中，第1章为概述，第2～5章介绍静态网页数据爬取，第6章介绍动态网页数据爬取，第7、8章介绍爬虫（Scrapy）框架应用，第9章介绍数据预处理，第10章给出了一个综合项目实训。本书可作为高校数据科学与大数据技术专业相关课程的教材或教学参考书，也可作为人工智能、大数据领域从业者的自学参考书。

本教材主要介绍数据分析的基础知识和实操过程。全书共7章，首先从数据分析概述入手，介绍数据分析的基础知识、数据分析的流程、常用的数据分析方法及数据分析的道德与职业原则；然后以八爪鱼采集器和Excel为例，从商务数据采集概述及初级应用、数据采集高级应用及采集实例、数据清洗与整理、数据可视化、数据分析报告的撰写等数据分析的流程切入，结合具体的案例进行详细讲解；最后为数据分析案例实践，主要介绍旅游产品的游记分析、电商数据的竞品分析两个真实的案例，教会读者活学活用。本教材配套有PPT课件、参考答案、教学大纲、电子教案等资源，用书教师可在人邮教育社区免费下载。本教材可以作为数据科学、电子商务、统计学等相关专业的教材，也可以作为数据分析初学者的自学用书，还可以作为需要进行数据分析的职场人士的参考用书。

Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理开源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员进行相关内容的学习与开发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘入门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、开发环境和作者答疑服务。本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置开始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法；最后通过经典的鸢尾花分析实例，回顾前面的学习内容，实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。本书采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，示例丰富，适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。

随着IT的发展，Web技术从传统的网站领域延伸到了手机App领域。而大部分网站都是采用数据库来存储数据，这使得SQL注入技术成为Web安全防护的重点。为了保证网站的安全，开发人员和安全人员需要对网站上成百上千个网页逐一进行检查，以验证其对各种SQL注入攻击的防护效果，但这会带来庞大的工作量。sqlmap是一款开源的SQL注入自动化测试工具，它不仅可以大幅度减少检测时间，而且还可以验证漏洞存在的危害性，在Web安防领域有着广泛的应用。本书结合大量示例，详细介绍了sqlmap注入测试的相关知识。本书共14章，分为3篇。第1篇“测试准备”，主要介绍sqlmap环境配置、指定目标、连接目标、探测注入点及数据库类型等相关内容；第2篇“信息获取”，主要介绍如何基于sqlmap获取4种主流数据库信息（MySQL、MSSQL、Access和Oracle），以及如何手工获取数据库信息；第3篇“高级技术”，主要介绍sqlmap所使用的注入技术、访问后台数据库管理系统、优化注入、保存和输出数据、规避防火墙等相关内容。本书适合渗透测试人员、网络维护人员、网站开发人员和信息安全爱好者阅读。通过本书的学习，可以帮助读者了解和掌握SQL注入的测试方式和注入技术，以及危害性评估等相关知识。

Calcite 是一款开源的动态数据管理框架，其目标是一种方案适应所有需求场景，能为不同计算平台和数据源提供统一的查询引擎，它对于没有高并发、低延时的多数据源间的数据管理有着天然的优势，是解决多数据源统一管理问题的利器。本书围绕Calcite，结合其数据库基础知识、核心理论以及相关的项目实践情况，从SQL 的解析、校验、优化、执行等流程，对Calcite 组件进行介绍。同时本书为部分章节配置对应的代码和实例，帮助读者加深理解。本书内容由理论到实践，将源码解析与实际案例相结合，可以作为Calcite 新手的入门图书以及快速上手的参考书，也可以作为大数据开发人员和从业人员的学习用书，还可以作为相关培训机构以及高等院校的教学用书。