数据中心网络是数据中心的重要组成部分，为数据中心提供传输性能保障。在当前东数西算和全国一体化大数据中心建设的背景下，数据中心网络技术的重要性愈发凸显。本书从数据中心网络的高性能、可编程、虚拟化、智能化等关键技术的角度出发，对近年来数据中心网络的技术发展进行梳理（第2章），提炼国内外数据中心网络的发展态势（第3～4章），并且对未来数据中心网络的发展前景进行了展望（第5章）。

这是一本从设计理念、功能使用、工作原理、二次开发、插件扩展、企业实践等多个维度全面讲解Apache APISIX的著作。本书由Apache APISIX官方出品，由创始团队和核心开发团队成员撰写，同时融入了大量Apache APISIX典型客户的经验和案例，全书内容分为三部分：首先，简单介绍API和 APISIX的概念与背景，通过一些API网关的基础功能介绍，帮助读者更快速地从理论和操作方面来理解APISIX。其次，着重讲解APISIX在多个功能层面（安全、服务治理、可观测性、二次开发等）的实践场景与操作细节，以及二次开发扩展的插件使用。蕞后，介绍APISIX在Ingress和服务网格领域的方案和产品呈现，同时通过多个不同业务类型与风格的企业用户案例讲解，带来更多关于APISIX在实际生产环境中的应用流程。

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了 30 多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。如果你是一名创业者，或者你是一名产品开发、产品管理、市场营销、公共关系和投资领域的商务专业人员，那么本书不容错过。

本书是由学校教师与企业工程师合作编写的活页式新形态教材。全书以项目实战为主线，重点介绍了使用大数据平台进行项目开发的知识与技巧。项目主要包括大数据平台搭建基础及Spark集群搭建的功能，大数据平台搭建基础包括Hadoop集群搭建及HDFS文件系统访问、MapReduce、Zookeeper、HBase、Hive等功能，Spark集群搭建包括Scala安装、Spark集群部署等详细功能。通过本书读者可以掌握大数据平台开发的理论知识与技术技能，潜移默化地培养项目化思维，积累项目经验。为了便于读者更好地掌握技术，项目中涉及到的主要知识点，以知识准备和知识链接两种形式讲解，教材同时提供项目实现操作全过程视频资源。本书即可作为高职院校计算机专业的教材，也可作为大数据技术开发人员的参考书。

服务计算作为支撑现代服务业高质量发展的共性科学与技术，过去20年间发展迅速。本书邀请了来自中国计算机学会服务计算专业委员会的十位资深专家学者，基于各自多年的科研成果，分别从服务计算基础、面向领域的服务应用与治理、服务选择与组合、服务推荐、服务系统开发技术与运行基础设施、大数据服务、云计算服务、移动边缘服务、认知服务、跨界服务融合10个方面系统性地介绍服务计算领域的研究进展和新趋势，概述基础知识，探索未来的研究方向。本书既适合作为高校服务计算专业方向的教科书，也适合作为服务计算创新研究的参考书。适合服务计算领域的科研人员、年轻教师、研究生和从业人员阅读。

本教材主要由如下五个部分组成。 部分“基础篇”，由 ～7章组成，具体内容包括：数据管理的发展及数据库系统的组成结构、关系代数及关系数据库、SQL语言基础及数据定义功能、数据操作语句、视图和索引、存储过程和触发器，这一部分是数据库的基础知识。第二部分“设计篇”，由第8～10章组成，主要内容包括关系数据库规范化理论、实体联系模型以及数据库设计。第三部分“系统篇”，由 1～14章组成，内容包括安全管理、事务与并发控制、数据库的备份和恢复技术、查询处理与查询优化技术等。第四部分“发展篇”，由 5章组成，介绍了大规模数据库架构。第五部分“附录”，由附录A、B、C组成，附录A介绍了SQL Server 2019的安装、配置，以及如何在该平台下创建和维护数据库；附录B介绍了SQL Server 提供的一些常用系统函数；附录C为上机实践。

《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习。

这是一本讲解如何用当下流行的数据仓库技术Doris搭建实时数仓的著作。 前10章详细讲解了Doris的技术与实践，包括安装、部署、数据定义、模型详解、数据导入、数据查询、查询优化、FlinkSQL、外部表、集群运维等； 第11-14章详细讲解了数据仓库的设计、OLAP的查询以及实时数仓的建设等。

《GraphPad Prism科技绘图与数据分析》以GraphPad Prism 9.4为软件平台，结合编者多年的数据分析经验，通过大量实例系统全面地介绍Prism在科研数据处理中的使用方法与技巧。全书共11章：第1~3章主要讲解GraphPad Prism的基础知识，包括用户界面、项目组成、图形的输出、数据的输入、数据表类型、图形的修饰与美化等；第4~11章结合Prism数据表的特点，分别讲解各类数据表的数据格式、数据表能够完成的图表绘制以及可以实现的统计分析等。通过阅读本书，可以帮助读者快速掌握GraphPad的应用，从而更好地处理和分析科研数据。 本书注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既可以作为从事数据分析处理的科研工程技术人员的自学用书，还可以作为高等学校相关专业的本科生和研究生的教学用书。

本书入选软件工程专业教学指导委员会“软件工程专业系列教材”。全书从基础的统计分析方法到基于机器学习的预测模型，全面系统地介绍了各种常用的数据分析方法及其典型应用，并结合大量的实际应用案例介绍了各种分析方法的使用步骤及其应用效果，让读者能够更好地了解各种分析方法的应用场景和价值。 全书共10章，主要包括：绪论、概论率基础、描述性分析、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、机器学习、时间序列分析。 本书可作为高等学校软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业教材，供高年级本科生和研究生“数据分析”“数学建模”“数据挖掘”相关课程使用；也可作为需要利用定量分析和数学建模进行业务分析和管理决策的相关工作人员的参考书。