本书从理论方面清晰地界定了区块链的内涵和外延，从工程方面介绍了关键技术的发展趋势以及主流平台的特点和用途，从实践方面给出了应用实践的场景和方法论，可以帮助读者全方位了解区块链的概念、产业、技术、标准和应用，降低区块链技术的学习成本，统一产业对区块链技术的认识，从而为促进区块链产业高质量发展奠定基础。本书首先介绍了区块链的技术本质，从理论层面辨析关于区块链的模糊概念和定义，并对流行的区块链概念进行深入剖析；其次从技术和业务层面阐述区块链带来的革命性影响；然后对2020年以来区块链领域的重大事件进行追踪、总结和评述；后从技术、理论和实践方面，通过多个典型案例，对区块链产业化落地应用进行深度探讨。本书适合区块链从业人士以及对区块链技术与产业感兴趣的读者阅读。

这是一本金融数据挖掘与分析领域的实战性著作，它能指导零Python编程基础和零数据挖掘与分析基础的读者快速掌握金融数据挖掘与分析的工具、技术和方法。读完本书，你将会有如下3个方面的收获：（1）Python编程基础和数据预处理首先详细讲解了Python的核心语法，以及NumPy、Matplotlib、PySpark、Jupyter Notebook等Python数据处理工具的使用；然后详细介绍了数据预处理的流程和技巧。通过深入浅出的语言和丰富的样例展示，帮助初学者快速上手 Python，为之后的数据分析实战夯实基础。（2）数据挖掘与分析的经典方法详细讲解了经典的数据挖掘方法，包括聚类分析、回归分析、分类分析、异常检测、关联分析、时间序列分析等。（3）主要金融应用场景的数据挖掘方法针对网络舆情的采集和热点分析、舆情分析中的情感分析、股价趋势预测、个人信用评分、企业信用评分、用户画像、目标客户精准分析、销售数据分析等金融行业的常见应用场景，给出了数据挖掘和分析的方法。本书注重实战，配有大量精心设计的案例，同时还有配套的视频讲解、代码和数据资源，可操作性强。

《区块链知识——大众普及版》本书只从外部来介绍区块链这个事物，注重的是普通人的理解，基本不涉及技术内容。内容覆盖了区块链常见知识的95%，适合大众了解和认识区块链。从区块链技术的诞生、特点、主要发展历程、热点概念、相关原理等内容都做了完整的介绍，并介绍了当前典型的区块链应用，如区块链电子发票，DCEP等。还介绍了区块链领域的监管、安全、危害等内容。同时分析了国内外对区块链的态度与指导思想，鼓励方向与政策等内容。《区块链知识——技术普及版》本书覆盖了区块链的技术基础知识，适合技术从业者从技术角度认知区块链。技术普及版用一种类似庖丁解牛的方式，将区块链技术的肌肉、骨骼、灵魂，逐一分解来讲解，是当前区块链知识技术分解比较完整和全面的一本书。《图灵区块链》有了《区块链知识-大众普及版》和《区块链知识-技术普及版》，我们能近距离的，从里到外的了解了区块链的相关知识。如果能够增加一个宏观观察的角度，对区块链的理解会更加透彻。《图灵区块链》是从信息技术发展史是看待区块链产生的原因和积累的发展条件，以及他的终发展方向。区块链可以比拟成“一个运行在各种电子设备上的超级计算机系统”。依据冯诺依曼结构的五大部件和连线，对比分析区块链技术的部件与结构。我们能够分析哪些领域的应用更容易落地，会帮助我们看待当前区块链项目的真假和实施的可行性；能够让我们更加理性的判断区块链中各种应用的发展与未来。作为区块链一个系列的图书，这个宏观的观察角度会帮助我们更好的学习区块链。《区块链经济模型》共识算法是区块链的灵魂；加密算法是区块链的骨骼；经济模型是区块链的核能。书中介绍了区块链中使用到的经济学基本概念，数字货币的思想起源，再到超主权货币的发展。从传统货币的知识与特点，货币的供求理论、基本职能，国际货币体系等内容，对比分析数字货币的特点，然后通过对经济模型的理论分析，主要利益方职责，经济模型中的通证管理，经济模型中的治理等方面来完整地剖析区块链经济模型这个事物。并通过具体的通证模型案例来加深对主要的经济模型和优缺点的理解。设计好经济模型，会让区块链项目能够更好地发展，同时对于人们了解一个区块链项目的好坏也是一个很好的判断依据。

《统计分析：以R语言为工具》围绕经典的统计方法与 R 语言工具，从基本的统计描述分析方法出发，讲解了参数估计与假设检验、线性回归、逻辑回归、降维分析方法，每一章重点介绍一种经典方法或统计模型，对其基本定义、模型形式、统计方法的推导与解读等都给出了细致的讲解。此外，为了将理论与实践紧密结合，《统计分析：以R语言为工具》每一章均提供了不同业务场景下的R语言编程实例，帮助读者练习巩固。《统计分析：以R语言为工具》适合相关学科本科生及研究生，以及对数据分析及建模感兴趣的读者。

本书详细介绍了意大利那不勒斯菲里德里克第二大学Massimo Aria和Corrado Cuccurullo基于R语言开发的BIBLIOMETRIX工具包。该R工具包基本上涵盖了进行科学计量和知识可视化的功能，可以满足爱好R软件，并试图使用R进行科学计量和知识图谱分析的读者。在此基础上，本书对于科学计量与知识图谱相关的一些R工具包，包括rAltmetric、wordcloud2、gender以及tidytext等工具包进行了简要介绍。

《MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想》从简单的组合优化问题作为MATLAB智能优化算法实战应用的切入点，逐步深入到使用MATLAB编写更复杂的智能优化算法求解更复杂的组合优化问题，让读者逐渐理解智能优化算法的实际求解过程。《MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想》分为10章，主要内容包括：遗传算法求解01背包问题；变邻域搜索算法求解旅行商问题；模拟退火算法求解旅行商问题；大规模邻域搜索算法求解旅行商问题；蚁群算法求解容量受限的车辆路径问题；禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题；遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题；迭代局部搜索求解订单分批问题；NSGA-II算法求解多目标01背包问题；粒子群法求解配送中心选址问题。《MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想》内容通俗易懂，案例丰富，特别适合MATLAB语言的入门读者阅读，也适合想学习智能优化算法但无从下手的编程爱好者阅读。另外，《MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想》也适合作为相关专业的教材使用。

本书内容按照循序渐进、由浅入深的原则组织编写，共分为4篇，包括MongoDB基础知识、深入理解MongoDB、MongoDB运维管理及MongoDB应用实践。第1篇主要介绍MongoDB的安装部署与应用场景、CRUD操作、索引、聚集操作等内容，方便读者快速动手学习实践；第2篇系统且全面地介绍了底层核心存储引擎，深入剖析了MongoDB复制集和分片集群的运行机制，以及分布式文件存储GridFS，为读者优化数据库性能和定位并解决故障问题打下坚实基础；第3篇主要介绍MongoDB的备份/恢复、系统监控、权限控制等内容，便于读者开展日常数据库管理和运维等工作；第4篇主要介绍基于MongoDB的应用开发和典型案例，读者可以直接参考其中的核心代码和应用实践，将其运用到自己的实际项目中。

《SQL学习指南（第3版）》介绍了SQL语言的基础知识以及高级特性，包括SQL基本查询、过滤、多数据表查询、集合、数据操作、分组和聚合、子查询、连接、条件逻辑、事务、索引和约束、视图等内容。同时，为了适应近年来数据库领域的发展变化，本书针对大数据、SQL跨平台数据库服务和数据分析等领域的需求，增加了处理大型数据库的实现策略和扩展技术，以及报表和分析工具等内容。《SQL学习指南（第3版）》内容循序渐进，每章的主题相对独立，并提供了丰富、可扩展的示例，同时还配备精选练习，有利于读者有效学习和快速掌握SQL语言。本书适合作为数据库应用开发者和数据库管理员的入门书，也可供SQL相关从业者查阅和参考。

本书围绕NoSQL数据库技术与应用进行详细讲解，全书共10章，第1章简单介绍NoSQL数据库；第2章讲解文档存储数据库MongoDB；第3章讲解MongoDB数据库的操作；第4章讲解MongoDB副本集相关的知识；第5章讲解MongoDB分片相关的知识；第6章讲解MongoDB存储大文件系统GridFS相关的知识；第7章讲解键值对存储数据库Redis的相关知识；第8章讲解列族存储数据库HBase的相关知识；第9章讲解图形存储数据库Neo4j相关的知识；第10章讲解一个综合案例。本书适合作为高等院校计算机相关专业的教材，也可作为广大编程爱好者的实践图书。

《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。