本书定位为NVIDIA BlueField DPU和NVIDA DOCA的入门学习参考，内容涵盖DPU的简介、技术优势及未来技术发展路径，包括NVIDIA BlueField DPU在结构通用化、功能多样化、应用广泛化和场景丰富化方面的前景展望，NVIDA DOCA软件框架开发环境配置，以及基于NVIDIA BlueField DPU利用NVIDA DOCA软件框架的应用程序开发实践案例。读者可以通过本书对DPU硬件架构与软件开发有一个整体了解，学习如何启用NVIDIA BlueField DPU以及搭建NVIDIA DOCA软件开发环境，并通过深入了解NVIDIA DOCA应用程序开发用例来掌握如何实现软件定义、硬件加速数据中心基础设施的应用程序或服务，并据此开启自己的开发之旅。

达梦数据库是一款非常优秀的国产数据库。本书从实用角度，通过对达梦数据库的体系结构、运行机制的讲解，以及与其他数据库相似功能的对比，帮助读者掌握达梦数据库的基本操作。 本书第1章讲解达梦数据库的安装部署；第2章讲述达梦数据库的体系结构，并与Oracle的体系结构进行对比；第3章讲解数据库中最重要的两部分redo和undo；第4章介绍用户管理，重点讲述用户创建和权限；第5章讲解表和索引，并对普通表和堆表的应用场景进行分析；第6～8章介绍达梦数据库的SQL语言、视图和物化视图的使用，以及JSON数据的操作和正则表达式的应用；第9章讲解DMSQL程序设计的基本知识；第10章讲解达梦数据库的备份和恢复操作。 本书可用作达梦数据库的入门教程，也可供数据库管理员和程序开发人员参考。

复杂性是大数据区别于小数据的本质特性，也是当前大数据质量控制与数据治理面临的核心挑战。本书围绕大数据的复杂性开展研究，旨在探索当前数据资源建设与利用过程中面临的挑战和技术难题，促进数据价值的充分释放。全书分为6部分，共24章。第1部分概述（第1、2章），综述所研究数据控制技术的基本概念和任务定位，以及国内外的研究进展； 第2部分实体分辨技术（第3~13章），研究了高维数据实体分辨、名称分辨、XML数据实体分辨和跨模态数据实体分辨等； 第3部分真值发现技术（第14~18章），研究了单真值发现、多真值发现、文本数据真值发现，以及基于多蚁群优化和基于深度神经网络的真值发现等； 第4部分基于数据依赖的数据质量控制技术（第19~21章），研究了数据录入辅助预测与推理方法、不一致数据检测与修复方法，以及有限先验知识下的全局数据质量评估； 第5部分系统与平台（第22、23章），介绍了数据质量控制系统，以及数据治理平台的设计与实现； 第6部分结束语（第24章），归纳总结了当前面临的风险和挑战。本书务实求新，系统性强，易读性和可操作性好，既可作为数据质量控制与数据治理领域的进阶用书，又可作为数据资源建设与利用、信息技术等相关学科领域的教学参考或工程实践指导用书。

在大数据时代，数据的获取、传输和存储融入了人类生产生活的方方面面，而大数据核心价值体现为人们对数据的分析、理解与应用。面对如此海量、高速和异构的数据，仅靠人类的认知和理解能力远不能满足价值发现的需要。同时，计算机总是针对最细粒度数据进行迭代优化的求解模式在特定场景下也不能满足数据分析的时限需求。粒计算作为一种模拟人类知识表示和问题求解的近似数据分析范式，其优点在于解决问题时能够选择合适粒度，达到求解精度和计算时效的**平衡。所以，粒计算通常能够以更高的效率获得“有效解”。本书以引领树和云模型作为数据多粒度表示的基本方法，系统地展示了引领树和云模型在大数据多粒度聚类、数据流即时聚类、半监督学习和时间序列预测等大数据分析场景中的理论研究成果及应用案例。

如今，数字化转型已经上升为国家战略，并且也成为企业发展的必经之路。本书以流程数字化和自动化为起点，通过流程自动化达到软件设计自动化，让所有的企业成为“软件企业”：通过敏捷的业务架构设计和应用系统交付，应对千变万化的外在业务环境，解决企业 IT 系统开发“慢、贵、难”的问题，实现业务和 IT 的一体化，让业务人员和 IT人员一起面对客户，提供优质的客户体验和具有独特价值主张的数字化产品包，提升产品包的竞争力，满足客户现在和未来的需求。本书内容主要包括企业数字化转型概述、企业数字化顶层设计方法论、企业数字化架构、企业数字化业务设计、企业数字化转型路线图、企业流程自动化、企业软件设计自动化。另外，本书还介绍了华为和星展银行数字化转型的案例。本书最大的特色是融合了数字化转型理论、工具和实战，为意欲进行数字化转型的企业提出了一条“最小”“可行”之道。

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本书是一本全面介绍数据库管理的书籍。基础介绍篇介绍了数据库、SQL、MySQL 以及 数据类型等概念，并介绍了 MySQL 的安装和查询;实践入门篇详细介绍了数据库的创建、查询、 插入、修改和删除等语句的使用方法;中高级篇深入介绍了 MySQL 关键字、运算操作、日期 函数、视图、操作符等，同时介绍了如何对数据库文件进行备份和恢复;应用实战篇以核酸数 据库系统为例，介绍业务流程、系统流程、分布式系统、Redis、核酸数据库系统的设计与实现、 搜索引擎，以及使用 PHP 程序调用数据库等内容。 本书内容新颖、图文并茂、实例丰富、通俗易懂，可供互联网开发人员、数据库运营人 员以及培训机构等相关人员阅读，亦可作为初学者的入门教材。

熟练使用MySQL数据库，是研发工程师和数据库工程师的bi备技能之一。本书从程序员的视角介绍了MySQL数据库在实际开发中的核心知识和应用技能。全书共14章。第1章主要讲解MySQL数据库以及客户端工具的安装；第2～4章主要介绍数据库与表的创建、数据类型与表达式，以及函数、运算符与变量；第5章主要讲解select查询语句、子查询以及连接查询；第6章主要讲解索引和索引类型；第7、8章主要介绍MySQL事务的ACID特性、事务的四种隔离级别、如何使用事务、存储过程和视图概述，以及如何使用存储过程和视图；第9章介绍MySQL用户权限管理以及数据备份与恢复；第10章介绍如何设计数据库，包括关联关系、E-R实体关系模型；第11～13章主要介绍MySQL日志、锁以及分库分表；第14章介绍SQL性能优化与字符集。附录部分包含本书用到的SQL脚本、词汇解释以及高频面试题。本书适合所有计算机专业的学生、软件开发人员，以及DBA使用，也可作为培训机构MySQL教学的参考书。

网络科学是一门正在兴起的交叉性学科，与社会学、贸易物流、管理学等都密切相关。《网络科学与网络大数据结构挖掘》致力于系统地介绍网络科学的基本概念、思想和方法，使得具有高等数学基础的读者都能够看懂，并具备把网络科学方法用于实际网络分析的能力。《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式，兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员学习参考。

本书分为10章，其中第1~9章探讨了排序、推荐系统、聚类、线性回归等内容，每章都以一个具体的实际问题开始，其主要目的是激发对某一特定大数据分析技术的研究。接下来探讨其背后的数学原理——包括重要的定义、辅助陈述和得出的结论。案例研究有助于将所学知识应用于跨学科的环境中，包括对逐步任务的描述和有用的提示。每章之后都配有习题，作为自学中不可缺少的一部分，有助于提高对基础理论的理解。第10章提供了前9章的习题答案，以及Python代码中的算法描述作为补充材料。本书适合作为大数据分析、应用数学及相关专业的研究生和高年级本科生。