《数据资源管理》以科普和启发为目的，旨在形成体系完备、具有实用价值的综合性成果，以期作为高等院校师生、相关从业人员的入门教材和参考工具书。全书分为数据采集、数据采集、数据传输等数章内容，《数据资源管理》既适合大数据从业人员、政府信息化管理人员参考和阅读，也适合高校计算机专业学生、大数据开发培训学员及相关求职人员学习与培训。

在大数据和云计算时代，数据库管理软件更为重要。Access2016是微软公司推出的一种关系型数据库管理软件，已嵌入Office办公软件。相比于其他数据库，Access2016简单易学，操作性强，深受广大用户的喜爱。《Access 2016 数据库应用技术（含实训）》对计算机专业和非专业人员均是适用的，大、中专学生可以作为教材使用，零基础、不懂编程的人员可以作为自学教材。书中内容浅显易懂，操作步骤详尽，图文并茂，全书使用“教学信息管理系统”从创建到维护作为一个完整的例子进行讲解，让用户体验创建一个数据库管理系统的全过程。《Access 2016 数据库应用技术（含实训）》与同类书籍相比，有以下突出优点：（1）采用任务驱动型案例教学法，将数据库管理系统知识融于“教学信息管理系统”，从无到有地创建该系统，知识从易到难，环环相扣，让读者有兴趣去体会和完成数据库系统创建的全过程；（2）讲练结合，各个章节均设计了一些结合实际应用的案例，配套书中例题的扩展有助于实现举一反三，从而让读者更容易掌握Access2016软件；（3）在教材的编排上，注重理论与实践的结合；（4）提供了完整的电子课件供读者使用。

本书主要介绍MySQL基础、MySQL的基本操作、MongoDB基础和操作、文件的读写、爬虫基础、网站数据爬取实战等内容，让读者掌握通过Python操作关系型和非关系型数据库的方法，并通过爬虫技术获取相关数据。本书专门针对使用Python 操作数据库的新手或入门者，是作者学习和使用Python 操作数据库过程的体会和经验总结。涵盖实际开发中基本的知识要点，内容详尽，代码可读性及可操作性强。本书可以作为高等院校数据科学与大数据、计算机科学与技术等专业学生的教材，也可供财经金融管理类等专业学生参考。

本书在教给学生数据结构设计和算法设计的同时，也注重培养学生分析问题、解决问题和总结问题的能力，更重要的是培养学生对专业的兴趣，从而树立创新意识。本书在结构编排上按照“先理论、后应用、理论与应用相结合”的原则，兼顾学科的广度和深度，力求适用面广泛。本书按照数据的逻辑结构、物理结构及常用操作的体系结构进行讲解，首先详细阐述了线性表、栈、队列、广义表等几种典型的线性结构的顺序存储与链式存储下的常用操作的实现方法；然后详细阐述了树、二叉树、图等几种典型的非线性结构的顺序存储与链式存储下的常用操作的实现方法；最后详细阐述了查找和排序的各种方法的实现。全书教学目标明确，注重理论与实践相结合；教学内容精准，注重文字与图表相结合；教学模式完善，注重课件与微课视频相结合。本书每一章均配有实战练习及大量习题，还提供源代码、习题参考答案，本书全部案例代码均在Visual C++ 6.0环境中成功运行。本书可作为普通高等院校计算机类专业和电子信息类相关专业的教材，也可供从事计算机工程与应用工作的科技工作者参考。本书结构严谨、层次清楚、概念准确、深入浅出、通俗易懂、便于自学。本书配有电子教案和源程序，读者可以从中国水利水电出版社网站（www.waterpub.com.cn）或万水书苑网站（www.wsbookshow.com）免费下载。

以MongoDB、Express、Angular和Node.js四种技术为核心的技术栈（MEAN架构），被广泛应用于全栈Web开发。本书最终带领读者从零开始实现一个完整的、企业级的、前后端分离的应用――“新闻头条”，使读者具备用MEAN架构完整开发企业级应用的能力。本书分为6篇。第1篇介绍MEAN架构的基础概念，使读者对MEAN架构有一个初步的印象。第2篇介绍全栈开发平台Node.js的常用知识点，包括模块、测试、缓冲区、事件处理、文件处理、HTTP编程等。第3篇介绍Web服务器Express的常用知识点。第4篇介绍NoSQL数据库MongoDB的常用知识点，以及其在Node.js中的应用。第5篇介绍前端应用开发平台Angular的常用知识点，包括组件、模板、数据绑定、指令、服务、依赖注入、路由、响应式编程、HTTP客户端等。第6篇带领读者实现一个完整的应用――“新闻头条”。第2～5篇介绍了58个实例，将理论讲解最终落实到代码实现上。随着图书内容的推进，这些实例不断趋近于工程项目，具有很高的应用价值和参考价值。本书由浅入深、层层推进、结构清晰、实例丰富、通俗易懂、实用性强，适合MEAN架构的初学者和进阶读者作为自学用书，也适合培训学校作为培训教材，还适合大、中专院校的相关专业作为教学参考书。

市面上多数WAP方面的书籍都只讲解WAP原理和应用，该书从深度包检测（DPI）的角度对WAP数据包进行深度解析，并将分析结果应用于实战场景，该书能使读者理论联系实际，学好WAP。该书首先介绍WAP基本内容，WAP1.X、WAP2.0协议栈和模型，其次介绍数据包分析工具Wireshark，然后对WAP1.X协议数据单元和协议交互流程详细展开描述，紧接着介绍WAPPush的工作原理、消息格式以及服务方式，从WAP深度解析实战方面进行描述，包括协议的识别，数据包的分片、乱序、重组和重定向，最后介绍WAP虚拟环境搭建流程以及程序设计过程中主要的数据结构和接口函数。《WAP深度数据包解析》可作为高等学校（非）计算机专业本科生和研究生深入学习网络协议并进行上机操作或者相关课程设计的辅助教材，也可供广大从事网络数据包分析和开发的读者参考。

本书以数据库原理为基础，以Oracle 12c作为平台，以学生成绩数据库为主线，全书共18章，分别介绍数据库系统概述、Oracle数据库、创建数据库、创建和使用表、PL/SQL基础、PL/SQL高级查询、视图、索引、数据完整性、PL/SQL程序设计、函数和游标、存储过程、触发器、事务和锁、安全管理、备份和恢复、基于Java EE和Oracle数据库的学生成绩管理系统开发、大数据和云计算等内容。本书提供习题参考答案，免费提供教学课件、所有实例的源代码下载。本教程可作为大学本科、高职高专及培训班的教材，适于计算机应用人员和计算机爱好者自学参考。

本书是一本专注于数据库安全的教材，内容涵盖了常见的数据库安全项目案例。本书以培养学生的职业技能为核心，以工作实践为主线，以项目为导向，采用任务驱动、场景教学的方式，面向企业信息安全工程师人力资源岗位能力模型设置本书内容，建立以实际工作过程为框架的职业教育课程结构。 本书的主要内容包括数据管理安全、数据文件安全、Web应用安全及Web应用安全综合实践。 本书可作为各类高等职业院校信息安全技术专业的教材，也可作为信息安全从业人员的参考用书。

在构建分析工具以快速获得洞察力之前，你首先需要知道如何处理实时数据。熟悉Apache Spark的开发人员通过这本实用指南，可以学习如何将该内存框架用于流数据处理。你会发现Spark（如何让你用与编写批处理作业几乎相同的方式编写流作业。两位作者Gerard Maas和Farancois Garillot将带你探索Apache Spark的理论基础知识。本书通过两个部分对比了Spark（现在支持的两种流API的差异：原始Spark Streaming库和新的结构化流API。学习基本的流处理概念并研究不同的流体系结构通过实例探讨结构化流处理；详细介绍流处理的不同方面。利用Spark流创建和操作流作业和应用程序；将Spark流与其他Spark API集成。学习高级Spark流处理技术，包括近似算法和机器学习算法。将Apache Spark与其他流处理项目进行比较，包括Apache Storm、Apache Flink和Apache Kafka Strearns。

想真正学会数据科学，你不仅要掌握工具——数据科学库、框架、模块和工具包——还要理解它们背后的思想和原理。更新的《数据科学入门》第2版为你展示了这些工具和算法是如何从零开始实现的。如果你具备数学能力和一些编程技能，作者Joel Grus将会帮你熟悉数据科学相关的核心数学和统计学知识，以及作为一名数据科学家所需的黑客技巧。这本更新的书还包含了关于深度学习、统计学和自然语言处理的新资料，为你展示了如何在日常繁杂冗余的数据中找到宝石。快速入门Python学习线性代数、统计学和概率的基础知识——以及它们在数据科学中的使用场景收集、探索、清理、管理和操作数据深入研究机器学习的基础知识实现k近邻、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等模型探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库知识