随着近年来互联网+、大数据、AI和数据挖掘等技术的不断发展，数据库技术和产品日新月异，云端数据库已经成为一种重要的数据库类型。本书分8章来介绍数据库技术，内容包括数据库的发展史、数据库基础知识、SQL语法入门、SQL语法分类、数据库安全基础、数据库开发环境、数据库设计基础和华为云端数据库产品GaussDB数据库的使用。本书可作为高校数据库课程的教材，同时也适合作为HCIA-GaussDB V1.5认证考试的参考书。

面对日渐复杂的大数据，科技工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。本书立足于大数据研究的现状，基于实际医疗案例，介绍数学基础知识和统计学基础知识，SAS、R语言、Stata和Python这4款大数据常用分析工具的基础编程知识及实践操作。 本书主要面向在校本科生、研究生，以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者，熟悉四个软件的任意一个且想要在短时间内掌握其他软件的读者，也适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

《MySQL数据库应用（全案例微课版）》是针对零基础读者研发的MySQL入门教材，内容侧重案例实训，《MySQL数据库应用（全案例微课版）》分为23章，内容包括数据库与MySQL概述、安装与配置MySQL环境、MySQL的管理工具、数据库的基本操作、数据类型与运算符、数据表的基本操作、插入/更新与删除数据、数据的简单查询、数据的复杂查询、创建和使用视图、创建和使用索引、创建和使用触发器、MySQL系统函数、存储过程与函数、MySQL用户权限管理、MySQL日志文件管理、数据备份与还原、MySQL的性能优化、MySQL的高级特性、PHP操作MySQL数据库、Python操作MySQL数据库、新闻发布系统数据库设计、开发企业会员管理系统。《MySQL数据库应用（全案例微课版）》通过精选热点案例，让初学者快速掌握MySQL数据库应用技术。

本书主要介绍大数据分析与应用，包括数据驱动程序设计、数据前处理、统计机器学习基础、无监督式学习、监督式学习、其他学习方式（集成学习、深度学习、强化学习）等6章内容。 本书特色：文字说明、程序代码与执行结果等交叉呈现，有助于阅读理解；提供来自不同领域的资料处理与分析范例；同时掌握数据分析两大主流工具—— R 与 Python；凸显第四代与第三代程序语言的不同之处。 本书读者对象：计算机、人工智能、大数据等相关专业的本科生、研究生，对大数据分析与应用感兴趣的社会读者，以及大数据分析与应用行业的工程技术人员。

《HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery Mobile移动网站与App开发（视频教学版）》通过众多实例和综合案例的学习与演练，使读者可以尽快掌握所学的Web开发技术，提高移动网站与App开发的实战能力。同时《HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery Mobile移动网站与App开发（视频教学版）》提供了实例源代码、课件和教学视频，方便读者快速上手并能进行二次开发。《HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery Mobile移动网站与App开发（视频教学版）》共20章，以应用实例和综合实战案例的形式逐一详解HTML5网页设计的文档结构、文本、图像、超链接、表格、表单、音频和视频、数据存储WebStorage、CSS快速入门、CSS基础语法、网页的定位与布局、JavaScript快速入门、JavaScript对象编程、JavaScript操纵CSS、地理定位、离线Web应用、熟悉iQueryMobile、iQueryMobileUI组件、jQueryMobile事件、数据存储技术和读取技术、使用iQueryMobile插件、开发求职招聘App、开发手机游戏和开发购物网站App等方法和技巧。《HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery Mobile移动网站与App开发（视频教学版）》内容丰富，理论结合实践，对从事网站美工工作的读者而言，是一本手边必不可少的工具书；对从事移动网站与App开发的读者来说，也是一本难得的参考手册。《HTML5+CSS3+JavaScript+jQuery Mobile移动网站与App开发（视频教学版）》也适合作为高等院校计算机相关专业师生的教学参考书。原生应用程序App的开发费用比较高，同时开发周期比较长。iQueryMobile函数库的出现很好地解决了这一问题，通过HTML5、CSS3、JavaScript和jQueryMobile搭配使用，开发出的移动网站和App跟原生的没有区别，受到广大客户的欢迎。

本书围绕新基建的云计算、大数据及人工智能进行介绍，分为以下五个部分。 部分介绍大数据的概念与特点，以及典型的产业应用场景；第二部分介绍目前云计算中的一个重要的研究与应用领域—容器云，包含应用容器引擎Docker与容器编排工具Kubernetes；第三部分是大数据分析的基础，也是大数据分析技术的重点，包含Hadoop、HBase、Hive、Spark的环境搭建及开发流程；第四部分是机器学习相关算法的应用，包含scikit-learn、SparkML、TensorFlow工具的使用；第五部分，以实例介绍如何使用Spark机器学习库中的协同过滤算法，来实现一个基于Web的推荐系，以及介绍如何使用OpenCV与TensorFlow构建卷积神经网络来实现基于Web的人脸识别。 本书轻理论，重实践，适合有一定编程基础，且对云计算、大数据、机器学习、人工智能感兴趣，希望投身到新基建这一伟大事业的读者学习。同时，本书还可作为广大院校相关专业的教材和培训参考用书。

本书介绍数据分析的统计基础、种类划分，并列举大量实例以说明数据分析方法和算法。内容主要分为4部分，第1部分为第1章，介绍一些概念，简单描述数据分析方法和一些实例; 第2部分包括第2~7 章，介绍描述性分析和数据预处理的主要方法，包括描述统计、多元描述分析、聚类以及频繁模式挖掘等;第3部分包括第8~12章，介绍预测性分析的主要方法，其中包括多种回归算法、二元回归、分类的性能测量以及基于概率和距离测量的方法，以及决策树、人工神经网络和支持向量机等较为先进的方法; 第4部分为第13章，利用描述和预测这两种方法，简单讨论文本、网页以及社交媒体的应用。

《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。

一致性是非常重要的分布式技术。众所周知，分布式系统有很多特性，如可用性、可靠性等，这些特性多多少少会与一致性产生关系，受到一致性的影响。要全面研究、掌握分布式技术，一致性是绕不开的一个话题，也是最难解决的一个问题。本书主要介绍GFS、HDFS、BigTable、MongoDB、RabbitMQ、ZooKeeper、Spanner、CockroachDB系统与一致性有关的实现细节，以及非常重要的Paxos、Raft、Zab分布式算法；本书还介绍了事务一致性与隔离级别、顺序一致性、线性一致性与强一致性相关内容，以及架构设计中的权衡等。 从分布式技术的角度来说，本书讲解了分布式领域比较高阶的内容，但是从分布式一致性的角度来说，本书仍然是一致性的入门书。

随着大数据时代的到来，稀疏性成为研究大数据的重要手段。随着计算机和信息技术的普及与应用，特别是互联网技术、通信技术、数字技术和云计算等行业应用规模的迅速扩大，各行业所产生的数据量呈爆炸性增长，时刻都会产生大量的、多样化的、结构复杂的、冗余的、高维的海量数据。然而，这些数据中蕴含着非常有价值的信息，但又无法通过常规手段直接观察到。因此，大规模数据分析是现代科学技术与工程应用等领域内处理大数据科学问题的关键课题之一。《矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究》在酉不变范数意义下，通过矩阵的广义逆分解理论，利用矩阵的相关投影性质，研究了矩阵低秩分解的扰动理论；基于受限等距性质，在理想情况下研究了矩阵低秩稀疏分解的性质，并给出了稀疏矩阵精确重构的充分条件：在噪声情况下，分析了稀疏矩阵恢复的鲁棒性，给出了误差上界；基于鲁棒主成分分析模型（RPCA），提出了矩阵低秩稀疏分解的可分离替代函数法，并设计了近似点迭代阈值算法（PPIT）和基于不精确的增广拉格朗日方法（IALM）的可分离替代函数算法（SSF-IALM）求解RPCA模型；最后《矩阵低秩稀疏分解方法与应用研究》提出了矩阵的稀疏低秩因子分解模型（SLRF），并设计了两种求解此模型的算法：惩罚函数法（PFM）和增广拉格朗日方法（ALMM）。