本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。

本书介绍了基于云计算的大数据处理技术，重点介绍了一款高效的、实时分析处理海量数据的强有力工具—数据立方。数据立方是针对大数据处理的分布式数据库，能够可靠地对大数据进行实时处理，具有即时响应多用户并发请求的能力。本书通过对当前主流的大数据处理系统进行深入剖析，阐述了数据立方产生的背景，介绍了数据立方的整体架构以及安装和详细开发流程，并给出了4个完整的数据立方综合应用实例。所有实例都经过验证并附有详细的步骤说明，无论是对于云计算的初学者还是想进一步深入学习大数据处理技术的研究和开发人员都有很好的参考价值。读者也可从本书配套网站中国云计算和中国大数据获取更多资料或求解疑难问题。

本书立足于当前公安交通管理领域利用Hadoop技术在处理非互联网行业大数据时存在的低效问题，基于天云星数据库（SCSDB）对结构化大数据分布式并行处理技术进行了介绍。全书共7章，主要内容包括概论、天云星数据库基础、数据库对象管理、SCSDB安全管理、SCSDB备份与还原、数据库监控与调优、数据导入与导出。在介绍理论知识的同时，本书在文中还穿插了公安交通管理大数据处理应用案例。本书适用于高校计算机科学与技术、交通信息工程及控制、智能交通技术等专业，也可供大数据、软件工程、人工智能等领域的专业技术人员参考。

全书分为三大部分： 第一部分，主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 第二部分，我们将从单机的数据存储转向跨机器的分布式系统，这是扩展性的重要一步，但随之而来的是各种挑战。所以将依次讨论数据远程复制（第5章）、数据分区（第6章）以及事务（第7章）。接下来的第8章包括分布式系统的更多细节，以及分布式环境如何达成一致性与共识（第9章）。 第三部分，主要针对产生派生数据的系统，所谓派生数据主要指在异构系统中，如果无法用一个数据源来解决所有问题，那么一种自然的方式就是集成多个不同的数据库、缓存模块以及索引模块等。首先第10章以批处理开始来处理派生数据，紧接着第11章采用流式处理。第12章总结之前介绍的多种技术，并分析讨论未来构建可靠、可扩展和可维护应用系统可能的新方向或方法。

本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。本书分为基础篇;技术篇;应用篇和发展篇四个部分。 基础篇从身边的云计算出发，介绍在新技术革命推动下及产业变革的需求牵引下，云计算产生的时代背景;发展历程及云计算系统的系统架构；技术篇介绍了云计算系统的使能技术;云计算系统的管理与服务;云计算安全三个方面；应用篇针对工业;农业;政务;金融;商贸;智慧城市;医疗等不同行业的应用问题，通过真实案例，引出云计算技术与应用领域技术深度融合的解决方案；发展篇从“云计算+ 大数据+ 人工智能” 三位一体的发展战略，论述了云计算在技术;产业与应用方面的未来展望。本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，帮助学生了解云计算发展过程与云计算基本知识，熟悉云计算产业发展现状与市场需求，培养云计算应用能力。 同时，对于计算机相关专业的学生，本书也可作为云计算专业课程的先导学习材料。本书配有免费电子课件，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com 注册下载。

本书是中国科协新一代信息技术系列丛书之一。 本书重点阐述大数据的基本原理;技术;平台和不同领域的应用案例。全书共分13 章，第1 章为绪论；第2 ~ 7 章为技术章节，介绍了数据采集与治理;数据管理;数据分析;数据可视化;数据安全与隐私保护和大数据处理平台；第8 ~11 章为大数据在不同领域的应用案例，包括社会网络大数据;城市大数据;工业大数据和教育大数据；第12;13 章为数据管理章节，包括数据开放与共享和大数据的法律政策规范。 本书主要面向大学非计算机类的工科专业的高年级学生与研究生，亦可作为大数据爱好者的科普读物。 本书配有免费的电子课件，欢迎选用本书作教材的老师登录www.cmpedu.com 注册下载。

在Excel 2010中，图表的制作无疑有很大的想象空间，当然也有很大的制作空间。这让制作出来的图表更加美观、表达更加灵活。本书全面、深刻地展示了用Excel 2010制作精美的图表所需要的各方面的知识。全书共13章，分别介绍了图表的基础知识、自定义图表、创建显示数据趋势的图表、创建显示数据差异的图表、创建显示关系的图表、创建股价分析图、高级图表技术、创建和使用数据透视图、迷你图与数据可视化、SmartArt的使用、图表的导出、使用VBA创建图表、图表的欺骗性等内容。 本书内容全面，实例丰富，讲解透彻，非常适合经常需要用图表说话的各类职场人士阅读。

本书从工科应用实践角度阐明微生物的六大重要规律（结构功能、代谢产能、生长繁殖、遗传变异、生态分布和系统进化），分上下两篇（经典微生物学和微生物交叉学科及应用）共11章内容。上篇主要介绍微生物的形态和结构，微生物的营养及实践应用，微生物的产能、耗能代谢及应用，微生物的生长繁殖及工程控制，病毒学基础等，下篇主要介绍微生物遗传学、微生物生态学、微生物进化分类学、微生物与免疫学、专题拓展——微生物发酵工程概述等。 本书图文并茂、简明易懂，从细胞、分子或群体水平上讲清概念、理顺脉络、阐述规律，突出工科应用特色、学科交叉特色、新研究前沿特色，并努力联系实际工程应用。 本书可作为工科大专院校微生物学教材，也可供有关综合院校师生及广大微生物学爱好者学习参考。

本书主要内容包括：第 1章 初识Hadoop、第 2章 Hadoop基础、第3章 Hadoop开发环境配置与搭建、第4章 Hadoop分布式文件系统（HDFS）、第5章 资源管理器（Yarn）、第6章 MapReduce基础程序设计、第7章 MapReduce程序设计、第8章 分布式数据库HBase、第9章 分布式数据仓库Hive、第 10章 项目测试与发布

本书以搭建电商数据分析系统为业务背景，介绍Power BI的实际应用，涉及市场分析、客户分析、货品分析、流量分析、舆情分析5个常用场景，读者需从市场分析场景入门，了解Power BI的应用。读完这本书后，你将获得电商的数据业务思维、Power BI Desktop的操作技巧，具备搭建电商数据分析BI系统的能力。本书适合Power BI爱好者、数据分析爱好者、电商数据分析从业人员、电商运营从业人员阅读。