在数据湖仓的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于数据分析和机器学习所用的分析基础设施。分析基础设施包括一众大家广为熟悉的东西，当然也包括一些可能对大家还有些陌生或略带新鲜感的概念。比如包括：元数据、数据血缘、 数据体量的度量 、数据创建的历史记录、数据转换描述。 数据湖仓的第二个新增要素，是识别和使用通用连接器。通用连接器允许合并和比较所有不同来源的数据。如果没有通用连接器，就很难（实际上是几乎不可能）将数据湖仓中的不同数据关联起来。但有了这个中西，就可以关联任何类型的数据。 使用数据湖仓，就有可能实现以往任何其它方式都不可行或不可能实现的某种程度的数据分析和机器学习。 但与其它架构一样，我们需要理解数据湖仓的架构以及它的能力，以便于我们基于这种架构创建数据分析蓝图和开展数据分析规划。

本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章，介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景，介绍了边缘计算行业组成和生态现状，*后通过业界专家的视角，分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望，深入浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。本书内容专业、全面，覆盖当前技术前沿，用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。

当前，大数据不仅是推进网络强国建设的重要领域，更是新时代加快实体经济质量变革、效率变革、动力变革的战略依托。《BR》本书首先简要阐述了大数据的概念、特征和主要发展阶段，并对我国的国家和地方大数据产业政策进行了详细的梳理。在大数据技术章节，按照数据的生命周期对数据采集、存储、计算、管理、应用和安全技术进行了简要的介绍。针对大数据产业，重点从产业发展现状和相关产业主体进行分析。在大数据应用领域，简要介绍了大数据在数字经济、通信、政务、金融、工业等领域的融合应用情况。最后就数据资产、数据要素和大数据法制的发展现状和趋势进行了简要分析和介绍。

本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。 全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue 2.x的开发基础，第3章为Vue 2.x的组件开发，第4章为Vue CLI开发完全指南，第5章为Vue CLI项目实战，第6章为Vite Vue 3完全开发指南，第7章为Vue 3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：Web前端发展史、Vue的诞生、Vue 2.x基础指令、Vue 2.x常用API、Vue 2.x组件系统、Vue 2.x组件化实战、Vue CLI脚手架搭建、Vue Router 3.x路由系统、Vuex 3.x状态管理系统、Axios网络插件、ElementUI框架、Vue 2.x综合项目实战、Vue 3.x基础语法、Vue 3.x组合式API、Vue 3.x响应式API、Vite脚手架、Vue 3.x函数式编程、Vue Router 4.x路由系统、Vuex 4.x状态管理系统、Pinia状态管理系统、ElementPlus框架、Vue 3.x的综合项目实战、Vue 2.x的响应式数据原理、Vue 3.x的响应式数据原理、虚拟DOM原理、Vue 2.x仿真实现、Vue 3.x仿真实现、Vue Router仿真实现和状态管理的高级原理。 书中包含大量应用示例，从基础入门到进阶开发终渗透到原理和实现。书中的开发示例基于VS Code开发工具和Chrome浏览器实现，书中从框架基础到商城项目的实际开发，分别通过Vue 2.x和Vue 3.x两套生态体系完整的阐述了如何使用Vue框架生态进行完整的应用开发，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为Vue框架初学者的入门书籍，也可以作为行业在职前端程序员及培训机构的参考书籍。

我们正处于数据的拐点，现今的数据管理解决方案已经不符合组织的复杂性、数据源的激增以及我们希望通过人工智能和分析从数据中获得价值的愿景。在这本实践用书中，作者Zhamak Dehghani介绍了数据网格，这是一种去中心化的社会技术范式，取自现代分布式架构，为大规模获取、共享、访问和管理分析数据提供了新方法。Dehghani指导从业者、架构师、技术领导人和决策者从传统大数据架构转向分布式多维分析数据管理方法。数据网格将数据视为产品，将领域视为主要关注点，应用平台思维创建自助式数据基础架构，并引入数据治理的联合计算模型。

数字经济已成为各国经济增长的新动能，并上升为国家发展战略，各国政府和人民对数据跨境流动安全问题的关注与日俱增。本书系统介绍了全球数据跨境规则的产生背景及其发展演变的脉络，重点分析了全球主要国家和地区数据跨境治理规则的内容和相互之间的异同，特别介绍了欧盟、美国话语权下的数据跨境流动规则及规则间的弥合，也介绍了其他国际性文件及十余个重点国家和地区的立法现状，同时展望了全球数据跨境规则的未来走向，在此基础上对我国的数据跨境流动治理规则现状进行梳理，并对其实施与完善提出了相关建议。本书语言平实易读，主要以法律法规、执法部门的解释性指南、判决书等一手资料作为参考，介绍分析了国内外立法现状和法律实践。

本书采用“问题描述+解决方案”模式，通过500个案例介绍了使用Pandas进行数据分析和数据处理的技术亮点。全书共分为8章，主要案例包括：读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据；根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据，使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据；统计NaN（缺失值）的数量、占比，根据规则填充和删除NaN；在DataFrame中增、删、查、改行列数据，计算各种行差、列差、极差以及直接对两个DataFrame进行加、减、乘、除运算和比较差异；将宽表和长表相互转换，创建交叉表和各种透视表；对数据分组结果进行求和、累加、求平均值、求极差、求占比、排序、筛选、重采样等多种形式的分析，将分组数据导出为Excel文件。本书还附赠36个数据可视化案例，如根据指定的条件设置行列数据的颜色和样式，根据行列数据绘制条形图、柱形图、饼图、折线图、散点图、六边形图、箱形图、面积图等。本书适于作为数据分析师、物流分析师、金融分析师、数据产品开发人员、人工智能开发人员、市场营销人员、办公管理人员、Python程序员等各行各业人员的案头参考书，无论对于初学者还是专业人士，本书都极具参考和收藏价值。

本书按照一般微积分学教程的方式介绍微积分问题的求解，首先介绍函数与序列的描述与图形绘制，然后介绍极限问题的求解、导数与微分问题的求解以及积分问题的求解，并介绍函数的逼近与级数求和等方面的内容，还介绍数值导数与数值积分方面的内容，并给出积分变换、分数阶微积分等的入门介绍。本书可作为一般读者学习微积分学的辅助教材，从另一个角度认识微积分学问题的求解方法，更好地学习微积分学相关问题的求解方法。本书还可以作为高等学校理工科各类专业的本科生和研究生学习计算机数学语言的教材或参考书或查询某数学问题求解方法的手册。

本书全面系统地介绍NoSQL数据库的原理、方法和技术。全书共7章，主要内容包括NoSQL数据库概述、键值数据库与Redis实例、文档数据库与MongoDB实例、列族数据库与Cassandra实例、图数据库与Neo4j实例、图数据科学算法等和NoSQL数据库的安装。 本书既可作为普通高校数据科学与大数据技术、软件工程、计算机科学与技术等相关专业的NoSQL数据库技术课程教材，也可作为高职院校相关课程的教材和参考书，还可供大数据技术领域的科技人员参考。

实战大数据——分布式大数据分析处理系统开发与应用，从大数据技术基础概念出发，介绍了大数据分析的流程和大数据分析处理系统的组成，以及大数据集群的搭建，并在此基础上讲解了多种不同技术构成的离线/实时数据分析系统实战项目。全书共10章，包括大数据概述、大数据分析的基本流程与工具、分布式大数据分析处理系统概述、构建大数据集群环境、构建基于LayUI的集群管理系统、基于HBase的大数据离线分析系统、基于Hive+Hadoop+Spark的大数据离线分析系统、基于MySQL+Spark的大数据离线分析系统、基于Redis+Kafka+Spark的大数据实时分析系统、基于Flume+Kafka+Flink的大数据实时分析系统。实战大数据—— 分布式大数据分析处理系统开发与应用，适合从事大数据系统搭建与运维、大数据分析等岗位的技术人员阅读，也适合高等院校大数据相关专业的学生使用。