本书的内容包括：对数字化概念进行梳理，回答什么是数字化的问题；对数字化的要素进行深入分析和描述，澄清数字化成功的关键要素；对主要的数字化的关键领域和问题，包括路径、组织、文化、业务与IT的关系以及数据价值等进行剖析；对数字化的组织和文化变革进行全面的总结； ，对数字化伦理和资本作为数字化的主要推动力等进行辩证分析。本书适合企业和政府部门的 以及数字化的实践者阅读。其中 包括董事长、CEO、CIO、CDO、CFO、CHRO、IT经理、业务经理等，实践者包括咨询顾问、架构师、需求分析师、项目经理、敏捷教练等。这些人在数字化工作中是关键人员，必须掌握数字化的核心知识。

在建设新型数据中心的过程中，利用新能源、新技术加速实现节能减排，提升算力服务水平，赋能数据中心产业的节能低碳绿色发展。本书解读了国家关于绿色低碳新型数据中心政策与节能发展要求，详细介绍了新型数据中心规划、设计和建设的要求以及旧机房DC化重构的整体思路和新技术应用案例，突出新型数据中心智能化管理平台的框架和实现方案以及低碳节能维护管理的基本要素，重点分析了电源系统和空调系统的低碳节能维护要点与管理体系以及新技术应用案例，体现了数据中心赋能经济社会。本书是信息通信基础设施低碳节能技术的总结和新建局站节能的指南，可供数据中心工程设计、建设施工、运营管理的人员以及系统集成、智慧建筑、IT等行业的技术人员参考和阅读，也可作为大中专院校相关专业师生的参考用书。

本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述，力图介绍实用、规范的设计和仿真方法，避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上，通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法，并对比了非SoC架构的设计，无论对SoC芯片还是非SoC芯片设计都极具参考价值。第6章介绍了3种常用的通信接口协议，同时也可以作为IC设计方法的总结和练习。第7章介绍了数字IC设计必须具备的电路综合知识和时序约束知识。第8章对数字IC设计中常用工具及其操作方法进行了介绍，能够帮助新人快速上手。第9章总结归纳了一些学习数字IC设计的方法及如何进行职业发展方向的规划等热点问题。书中的一些重点内容和实操环境，都配有视频予以详细讲解，能够帮助读者更深入地掌握书中内容。 本书可作为数字芯片设计的科普书，供希望进入该行业的人士或希望了解芯片界动向的人力资源行业人士及芯片创业者阅读。也可作为技术参考书，供学习和从事设计的学生和工程师阅读。

本书以敏捷分析工具Tableau为基础，部分章节辅以SQL讲解，系统介绍了数据可视化分析的体系和方法，内容涵盖问题分析方法、数据合并和建模、可视化图形的选择和构建、多种交互方式及其组合、仪表板设计与高级交互、基本计算和高级计算等。本书以Tableau Desktop的应用为中心，借工具讲解原理，以原理深化工具应用，并由点及面地介绍了业务分析的思考和原理，特别是提出了实践性的"业务—数据—分析”层次框架，并以三类"详细级别”的概念贯通数据模型、高级筛选和高级计算三大主题。本书重点介绍工具应用背后的思考方式和原理，帮助读者建立"详细级别”的思考框架，举一反三，从而实现多维、结构化分析。

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。

本书基于金仓数据库管理系统KingbaseES V9版本，采用“理论+实践”的形式编写。在全面介绍KingbaseES PL/SQL基本知识的基础上，详细讲解了PL/SQL开发的所有功能模块、方法和技巧，包括PL/SQL中的静态SQL语句、事务处理、动态SQL语句、异常处理、输入与输出、子程序、用户自定义对象、用户自定义聚集函数、程序包、触发器、代码保护、调试、调度与执行等主要内容。本书以一个简化的在线购物平台数据库为例，将理论知识翔实地融入实践当中，以大量应用实例验证、解读，让读者体验完整的项目实操过程。此外，考虑与Oracle及PostgreSQL数据库的兼容性，协助数据库开发人员用好国产数据库，提高国产数据库在国民经济各领域的应用范围，本书还作了差异性比较和转换操作。本书适用于KingbaseES数据库开发人员、KingbaseES数据库管理员等相关数据库从业人员，也可作为大中专院校计算机科学与技术、软件工程等相关专业师生的参考用书，还可作为培训机构的培训教材。

架构大数据系统涉及的技术和工具种类繁多，但技术和工具背后的大数据处理需求和解决问题的思维逻辑却恒久不变。本书采用软件工程化方法，从大数据架构的需求出发，籍由理性和常识的指引，推导和梳理大数据架构之术（大数据处理的基本原理和技术方法），进而讨论大数据架构之器（具体软件工具的功能、设计、实现以及使用方法），建立大数据架构教学的知识体系。本书可用作普通高校数据科学与大数据相关专业的基础教材，亦可用作高职高专职业教育培训教材以及相关工程技术人员的参考用书。

内容简介本书按照“基本入门→数据清洗实操→技能提升”的顺序安排内容，首先介绍新手入门要掌握的基本操作，然后讲解利用PowerQuery对数据进行清洗的实战技能，以及查询表的结构化与分组合并操作，最后讲解认识M语言并学会使用M语言对查询表及表数据进行处理的实用操作。全书内容实用，实战性强，特别适合有一定Excel使用基础，想要提升数据清洗和处理能力的PowerQuery初学者。此外，对PowerQuery工具有一定使用经验的数据处理人员，也可从本书中找到借鉴思路。

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。