本书主要内容包括：网络数据库涉及的基础知识，网络数据库的体系结构及相应的运行平台的构建与配置，SQL Server数据库技术及SQL语句的使用，HTML标签语言及VBScript脚本的应用，ASP程序设计及Web数据库的访问技术，基于Web的网上教学信息管理系统综合案例的实现过程，包括系统的分析与设计、功能模块设计、数据模型的建立、后台数据库的构建及系统中各个功能模块的实现。本书强调以网络数据库编程为核心，而不依赖于网页的编辑环境（如FrontPage、Dreamweaver等软件），遵循开发网络数据库应用系统的完整过程来组织各个章节的内容。书中的内容深入浅出，讲解翔实，配有相应的例题，实用性较强。本书可作为高等学校网络数据库技术、Web技术或动态网页设计等相关课程的教材，也可供相关科技工作者阅读参考。

本书全面介绍MySQL数据库应用与开发知识，全书共分为八个单元，内容包括MySQL数据库基础、数据库操作、表操作、查询操作、索引和视图、触发器、存储过程和存储函数、数据库管理及数据备份与还原。本书采用任务驱动的组织模式，实现“教、学、做”一体化，将MySQL数据库中的知识和技能训练有机地结合起来。每一个任务都有明确的任务目标，读者通过完成一系列分解的任务训练而达成任务目标，并且每单元都附有习题。本书实用性强，重点突出实际技能的训练，可作为高职院校、应用型本科计算机专业、信息管理等相关专业学生的教材，也可作为各种数据库培训班的培训教材和自学教材，对于MySQL应用开发人员也有较高的参考价值。为了方便教学，本书还配有电子课件等教学资源包，相关教师和学生可以登录“我们爱读书”网（www.ibook4us.com）免费注册下载，或者发邮件至hustpeiit@163.com免费索取。

从应用的角度全面阐述数据库系统的基本理论、基本技术和基本方法。全书共11章，包括数据库系统概述、关系数据库、关系数据库标准语言SQL、数据库的安全性、数据库的完整性、关系数据库理论、数据库设计、数据库恢复技术、并发控制、关系系统及其查询优化等，最后对关系数据库管理系统实例作了介绍。每章均附有小结与习题。本书以理论够用、实用、实践为第yi原则，使读者能快速、轻松地掌握数据库技术与应用。本书可作为高等院校数据库课程的教材，也可供从事数据库系统研究、开发及应用的研究人员和企事业单位管理人员参考。

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本书主要介绍了数值分析的基本方法及其在医药数据分析中的应用。本书内容主要包括绪论、线性方程组的解法、插值方法和曲线拟合、数值积分方法、常微分方程数值解、非线性方程求解。本书还给出了大部分方法的MATLAB源程序，帮助读者通过编写实际程序，提高自己的模型应用能力。本书可作为高等学校医药相关专业数值计算或数据分析相关课程的教材或参考书，也可作为相关专业的研究人员和工程技术人员的参考书。

特征约简是数据挖掘的一项基础性技术，其目的在于降低数据的维度或提取数据中的重要特征或特征组合。本书系统地阐述了特征变换、特征选择的基本原理、基本过程，介绍了针对连续型、类属型等不同类型数据的过滤型、封装型及嵌入型特征约简方法。着重讨论了近年来兴起的软特征选择技术，以及嵌入自动特征约简的子空间聚类、子空间分类技术，并以实例的方式给出了不同方法在文档挖掘、信息安全以及生物信息学等领域的应用。

《数据结构与算法设计》以培养高等工科院校本科计算机类、信息技术类及相关专业的应用型人才为目标，以培养基本的软件设计和实现能力为导向，以软件设计中涉及的各种数据结构、常用算法和解决基本应用问题的实际需求为基本点，深入介绍各种数据结构模型，以及基于这些模型的应用和算法设计等方面的知识。《数据结构与算法设计》分5个部分，共14章；除第1部分外，其余每一部分介绍一种逻辑结构数据，各章节按照“逻辑结构-存储结构-基本算法设计-算法性能分析-应用实例”的架构展开，循序渐进地提高学习者数据结构模型建立的能力、基本算法设计的能力及算法分析的能力，最终达到培养学习者针对实际问题构建模型、解决问题的能力。《数据结构与算法设计》可作为工科院校本科计算机工程类、软件工程类和信息技术类等相关专业的教材，也可作为从事相关专业的科技工作者的参考资料。

《多传感器数据融合系统：EKF及模糊决策应用分析》提供了一个新颖的方法来解决传感器数据融合问题，即在动态决策机制基础上建立了态势感知模型，并利用态势感知、个人和环境因素之间的关系做出的安全决策。重点阐述了融合系统中如何利用模糊逻辑来制定决策。原书作者详细介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）的应用分析及基于模糊决策的多传感器数据融合系统。在研究中，《多传感器数据融合系统：EKF及模糊决策应用分析》选择了几个相关的传感器（激光，声纳和射频传感器）监测多个动态代理区域的安全状态，这个系统利用了传感器的相性和互补性，尤其是当使用异构传感器时，在性能上有很大的改进。

《数据新闻实战》紧密围绕数字媒体环境下新闻工作者在数据新闻制作中的实际需求，基于案例全面介绍了数据新闻制作的流程。《数据新闻实战》理论和实践结合，内容包括数据新闻的概念和制作流程，公开数据的获取、申请和搜索方法，数据转换和存储方法，“脏数据”的成因及其表现形式，常见的数据清理和分析工具，基于OpenRefine环境清理“脏数据”的过程和方法，数据清理原则，数据合理性分析，缺失数据的预测和时间序列预测等。《数据新闻实战》同时阐明了数据可视化的概念，详细介绍了Tableau制作数据新闻的方法和技巧，最后介绍了其他常用的数据新闻制作工具。 《数据新闻实战》通俗易懂、结构严谨、层次清晰、案例丰富，特别适合网络编辑、新媒体记者、大中专院校相关专业师生阅读，有一定工作经验的数据新闻工作者也可以从《数据新闻实战》中学习到大量高级实用的功能和技巧。

本书以SQL Server分析服务为环境介绍数据仓库和数据挖掘应用技术，包括数据仓库和数据挖掘概述、OLAP和多维数据模型、数据仓库设计和SQL Server数据仓库开发实例、关联分析算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络算法、回归分析算法、时间序列分析和聚类算法。本书内容翔实，循序渐进地介绍各个知识点，并提供全面而丰富的教学资源，可作为各类高等院校计算机及相关专业“数据仓库和数据挖掘应用技术”和“SQL Server高级应用”课程的教学用书，也适合计算机应用人员和计算机爱好者参考。