《从网格计算到云计算：“粤教云工”程起源与发展》介绍作者及其领导的团队在计算机网络与分布式系统领域所做的工作，揭示网格计算、对等网络、自组织网络、云计算和云原生计算等近20年来陆续涌现的新技术背后的本质问题。全书共4章，绪论介绍分布式系统研究视角、主要科学问题与前沿课题，讨论互联网技术架构从服务化到云原生的演进发展过程；第1章介绍网格计算的起因、发展脉络以及协同服务网格、P2P网格和数字教育服务网格；第2章介绍云计算和“粤教云”工程的起源与发展，讨论教育云整体解决方案及其关键技术；第3章重新审视云应用管理及大型分布式系统面临的挑战，介绍云原生计算的背景及技术特征，讨论云原生应用引擎的体系结构、关键技术及其在“粤教云” 工程中的应用。“粤教云”工程的相关成果对工业互联网平台及其他行业云建设具有示范领作用。《从网格计算到云计算：“粤教云工”程起源与发展》可供计算机网络与分布式系统等相关领域的科技人员参考，也适合高等学校计算机科学与技术相关专业研究生阅读，对从事行业信息化顶层规划与技术架构决策的管理人员也有参考价值。

本书将讨论全球和我国数据中心的现状，重点探讨数据中心基础设施、服务器和网络方面的热点技术，解析新时代对数据中心的新要求。在阅读完本书之后，读者可以对数据中心行业的热点技术有比较全面的认知。本书将讨论全球和我国数据中心的现状，重点探讨数据中心基础设施、服务器和网络方面的热点技术，解析新时代对数据中心的新要求。在阅读完本书之后，读者可以对数据中心行业的热点技术有比较全面的认知。

《大数据基础与应用》共分为12章，第1章介绍了大数据产生的背景、大数据的结构与特征、大数据相关概念、大数据可视化、大数据相关工具与发展前景。第2-9章为基础知识部分，介绍了大数据的生态系统全貌，重点对计算平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce、开源数据库HBase、典型工具NoSQL、集群计算Spark、流计算Storm和分布式协调系统Zookeeper等相关技术进行了详细介绍，通过实例使读者具备解决实际问题的能力。第10-12章为典型应用案例部分，介绍了大数据分析应用系统的开发过程，涵盖了数据采集、数据分析、数据转换和结果显示的整个交互式大数据处理和分析流程。《大数据基础与应用》内容丰富、条理清晰、示例指导性强，读者可以通过章后的习题对所学内容作进一步巩固，熟练掌握大数据基本原理、工程应用场景及实验分析技巧。《大数据基础与应用》适合作为大中专院校数据科学与大数据专业、计算机类专业的教材，也可以作为读者自学或者科研技术人员的参考书。《大数据基础与应用》配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册，审核通过后下载，或联系编辑索取。

《大数据导论》系统地介绍了大数据技术与应用的基础知识，详细阐述了大数据的采集、存储、处理、分析和可视化等内容，并且讲述了大数据再金融、互联网、生物医学等领域的应用，同时剖析了大数据环境下的隐私和安全问题。　《大数据导论》既可以作为高等院校计算机科学与技术、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师、项目经理及学习大数据技术的读者阅读和参考。

《大数据导论》是学习大数据技术的入门教材，深入浅出地介绍了什么是大数据、大数据的价值及应用、大数据的架构、大数据的采集及预处理、大数据的存储、大数据分析、大数据可视化等，为学生提供在实践中解决大数据相关问题的思路和方法。《大数据导论》贯彻理论精简的原则，注重科普性，突出实用性，可作为职业院校相关专业的选修课教材，也可供大数据技术初学者及有关技术人员阅读。

《西部世界》《生化危机》《银翼杀手》《超体》里的未来科技与灾难场面不再只是科幻电影的想象，众多科学家早已在严肃探讨基因改造、意识上传及超级人工智能的巨大价值和潜在风险。 作为其中一员，本书作者以科幻的笔触、现实主义的洞察力，揭示当下真实的科技步伐。他意识到，虽然小行星撞击、超级火山的爆发、外星人入侵等外部因素同样带来世界末日，但人为制造的全球变暖、与人为敌的智能爆炸、原子精确制造技术和人造传染病等7大科技突破带来的威胁，将以大得多的概率毁灭人类。他还指出，基因工程和脑机连接技术的发展，以及自我复制机的构想，将颠覆我们对自身的理解，把人类推入“后人类时代”。 面对创新可能造成的严峻挑战，作者用理性的思辨精神迎接科学的进步，不仅与弗朗西斯？福山对话“人的本质”，还提出“社会贴现率”的概念，阐发如何控制科技发展速度、平衡当下成本与未来收益的真知灼见。

无论是教师、医生、公司职员还是公务员，他们的工作或多或少都与数据处理有关。有了数据，还需要借助理论和模型，才能获得对决策有用的信息。数据是基础，模型是工具，决策是目的。为了用数据辅助决策，需要学习一些相关的理论和模型（包括概率、统计、预测、模拟和优化等），还需要掌握相应的计算机软件工具。《数据、模型与决策：基于Excel的建模和商务应用（第三版）》就是从理论模型和软件工具两个方面，比较全面地介绍数据分析和处理的方法与技能。修订版新增了部分内容，如第1章的Excel常用函数，第6章的线性逐步回归、遍历子集回归和Logistic回归等回归分析领域非常有用的工具；新增了教学辅助软件“Excel数据通”的应用，安装此软件后Excel会增加一些菜单和功能模块，这些功能模块的输出结果不仅包括数据，还包括计算这些数据的公式，从而使读者可以更专注于对有关原理和方法的理解；提供了丰富的例题操作视频资源，本书中的多数例题，除了有详细的文字和图片说明，还有作者精心录制的Excel操作讲解视频，以便于读者掌握这些操作。

《架构大数据：大数据技术与算法的深入解析研究》从大数据架构角度全面解析大数据技术与算法，梳理了大数据技术算法，分析了大数据技术分类。如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互，使人们更加深层次地、更全面地了解大数据技术以及算法。希望借助此次研究，向人们提供一个全景的大数据技术，推动我国大数据技术的发展。

《面向大规模知识库的引文推荐技术》是“十三五”国家重点图书规划“大数据科学”丛书著作。知识库不仅已经成为人们日常搜索知识的主要平台，而且为许多应用研究提供知识来源。近年来，大规模知识库引文推荐技术逐渐成为大数据知识工程的研究热点之一。《面向大规模知识库的引文推荐技术》主要针对大规模知识库引文推荐技术进行探讨。全书共7章，内容包括：绪论、实体-引文相关性分类技术、基于实体突发特征的文本表示模型、实体-引文类别依赖的混合模型、融入偏好信息的分类模型、实体-引文联合的深度网络分类模型和引文推荐冷启动问题。该书可作为大数据、知识工程研究人员的参考书或作为研究生大数据知识工程课程参考书使用。“大数据科学”丛书涉及大数据理论、技术、产业和管理的方方面面，旨在帮助国内相关领域的学者、产业界人士了解世界大数据研究和应用的前沿进展，也可以作为教学之用。

如今，全球掀起了以制造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革，工业大数据通过云计算、物联网、人工智能等技术引领新一轮科技革命，拉动工业经济的创新发展。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，可使工业大数据产品具备海量数据的挖掘能力、多源数据的集成能力、多类型知识的建模能力、多业务场景的分析能力、多领域知识的发掘能力等，对驱动企业业务创新和转型升级具有重大的作用。 本书围绕着工业大数据分析”这一重要议题，对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书从工业大数据分析的概念、特殊性以及常见的问题入手，提出了工业大数据分析框架，并详细阐述了业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型验证与评估、模型部署这6个工业大数据分析的基本步骤，最后对工业大数据分析的未来进行了展望，为工业大数据分析相关技术研发、设计建模和应用落地提供了理论依据和标准化方法。