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《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布、估计与检验理论、伪随机数以及概率论的各类应用。《程序员的数学3：线性代数》主要内容包括向量、矩阵、行列式、秩、逆矩阵、线性方程、LU分解、特征值、对角化、Jordan标准型、特征值算法等。

本书是数据库领域的经典著作，内容系统、全面、实用，被世界多所大学选为数据库相关课程的教材。中文版分为基础篇和进阶篇，分别对应原书~五部分和第六~九部分。本书为基础篇，主要内容包括：数据库系统与数据库设计的基础知识；关系模型与语言；数据库分析与设计的主要技术；数据库设计方法学；以及现代数据库管理相关专题，涵盖安全问题、法律与道德问题、事务管理和查询处理。本书既可作为数据库设计与管理相关课程的本科生或研究生教材，亦可作为数据库专业技术人员的参考书籍。

本书提供了在线生产环境的PostgreSQL数据库的常见问题和故障快速解答，这些都基于作者作为PostgreSQL数据库培训师、用户和核心开发人员时的经验积累。每个技术都被拆分为小的方法或建议，先给出包含可工作代码的演示解决方案，然后解释这样做的原因及工作原理。本书意在成为新用户和技术专家的桌面参考手册。本书涵盖了PostgreSQL 9 所有的新功能。

《内存数据库技术与实现》面向内存数据库实现技术，系统地分析了硬件技术发展趋势、数据库模式特征、内存数据库查询优化技术和面向新硬件平台的内存数据库多维分析处理实现技术，解读了现代内存数据库的关键技术，并提出内存数据库技术的实现架构和关键技术问题的解决方案。全书分为3部分，共7章。其中。第1部分内存数据库基础（1～3章），主要介绍与内存数据库技术相关的基础知识、硬件技术发展以及基于内存计算平台的数据仓库模式分析。第2部分内存数据库实现技术（4、5章），对分析型内存数据库实现的关键技术进行对比分析，并梳理了内存数据库实现技术的脉络。第3部分内存数据库新技术（6、7章），系统地介绍中国人民大学高性能数据库团队在内存数据库和高性能内存分析处理技术方面的研究框架、思路和实现技术，为读者提供内存数据库实现的案例素材，并展示对内存数据库未来发展趋势的分析和研究技术路线。《内存数据库技术与实现》适合于高校计算机相关专业数据库方向的学生及研究开发人员使用，可以作为研究生的教学用书。

备战OCP认证考试1Z0-063的完整学习体系本书旨在帮助读者备战Oracle Certifi ed Professional Oracle Database 12c Advanced Administration考试。书中的每一章都提供了极具挑战性的练习、认证小结、知识点回顾和自测题，以强化该章所介绍的主题。这本权威指南不仅可以帮助读者顺利通过考试，还可以作为工作中必不可少的参考手册。本书全面覆盖了1Z0-063考试的所有OCP目标，其中包括：●　配置和管理Oracle恢复管理器（Oracle RMAN）●　使用Oracle RMAN恢复目录●　执行备份和恢复●　诊断数据库故障，使用自动诊断仓库●　加密、保护、监视和调整Oracle RMAN备份●　配置和使用闪回功能●　传输和复制表空间和数据库●　创建和管理多租户容器数据库和可插入数据库●　使用Oracle Data Pump、SQL *Loader和审核功能

本书分为六部分，共16章。第一部分（第1～4章）讨论对数据质量和数据管理意义重大的一组术语，涉及数据的扩展定义、符号性功能、与数据和数据管理相关的角色、与数据管理相关的概念以及数据质量维度的概念。第二部分（第5章和第6章）描述创建DQAF的原因，概括框架的假设、定义和管理思路，并给出48种测量类型的简短描述。第三部分（第7～9章）阐释数据评估方案，涉及数据评估的目标与输入、如何剖析数据、测量与数据质量改进项目的关系以及将持续测量用于维持数据质量的一般原则。第四部分（第10章和第11章）展示DQAF类别如何用于编制数据质量的需求，以便指定数据质量的联机测量、控制和定期测量。第五部分（第12章和第13章）讨论定义数据质量战略的环境和方法，涉及数据质量战略的概念与总体策略，还讨论建立组织的数据质量战略的12个指令。第六部分（第14～16章）详细讨论DQAF的框架，涉及联机测量中如何收集与计算原始测量数据，如何产生测量结果，以及DQAF测量逻辑数据模型的测量类型共有的功能。

本书共分为三篇：第一篇介绍数据库基础知识，重点是关系数据库理论；第二篇关注实践，重点是数据库服务器端的维护和管理；第三篇讨论数据库应用结构、数据访问接口以及应用领域和发展方向。附录用一个完整的示例说明了数据库设计的全过程。本书选用SQLServer2012作为数据库实践平台。本书注重理论与应用的结合，内容全面，实例丰富，并配有电子教案。本书可作为高等院校非计算机专业的数据库教材，也可作为计算机专业学生的补充读物，还可供数据库初学者作为入门读物。

本书展示了Stata在数据管理工作中的作用，而不仅仅是其在统计上的优势。全书共11章，第一章是简介，第二至五章是讨论数据管理的基本问题：读取和录入数据、数据清理、给数据加标签和创建变量。第六至八章讨论的是数据管理项目中较为常见的问题：合并数据、处理分组的观测值以及改变数据形状。第九章讨论的是有关数据管理编程的问题。这章描述了怎样组织构建数据分析以便其能被循环使用。第十章主要为扩展内容，介绍了怎样获取与本书相关的在线资源，如何寻找和安装其他Stata用户编写的程序，并推荐了一系列作为补充的在线资源。最后的附录列出了Stata操作中的一些基本要素。这些要素并不是关于某个特定的数据管理任务的，较为分散，但无处不在。

本书是大数据挖掘领域的扛鼎之作，由全球科学计算领域的领导者MathWorks（MATLAB公司）官方的资深数据挖掘专家撰写，MathWorks官方及多位专家联袂推荐。它从技术、方法、案例和最佳实践4个维度对如何系统、深入掌握大数据挖掘提供了详尽的讲解。技术：不仅讲解了大数据挖掘的原理、过程、工具，还讲解了大数据的准备、处理、与探索；方法：既深入地讲解了关联规则方法、回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法等6大类数据挖掘主体方法，又重点讲解了时间序列方法和智能优化方法两种数据挖掘中常用的方法；案例：详细地再现了来自银行、证券、机械、矿业、生命科学和社会科学等6大领域的经典案例，不仅有案例的实现过程，而且还有案例原理和预备知识的的讲解；最佳实践：首先总结了数据挖掘中确定挖掘、应用技术以及如何平衡的艺术，然后总结了数据挖掘的项目管理和团队管理的艺术。