本书系统地介绍分数阶微积分学领域的理论知识与数值计算方法。特别地，作者提出并实现一整套高精度的分数阶微积分学的数值计算方法；提出线性、非线性分数阶微分方程的通用数值解法和基于框图的通用仿真框架；提出并实现了基于框图的分数阶隐式微分方程、延迟微分方程与分数阶微分方程边值问题的通用求解方法。本书所有知识点均配有高质量的MATLAB代码与Simulink模型，有助于读者更好地理解知识点的内涵，更重要地，可以利用代码实践并创造性地解决相关问题。 本书可供数学与应用科学领域的高年级本科生、研究生与工程师系统学习分数阶微积分学理论及其计算方法，并用其解决实际应用问题。

《核事故下气载放射性核素的辐射风险预测研究》阐明工况缺失与复杂环境条件下，辐射预测不确定性的产生机理、传递机制和模型不匹配现象，提出精细建模方法、联合估计方法和通用型剂量计算方法，并通过数值模拟实验、风洞实验和真实场地实验的系统性验证，减少模型偏差及其在计算链中的传递，消减模型不匹配带来的后果评估偏差，建立一套验证充分、稳健准确的放射性风险预测理论框架，提高核事故应急后果评价系统的评价效果，满足严重核事故与先进堆的核应急需求。 《核事故下气载放射性核素的辐射风险预测研究》可作为高校或科研机构核事故应急、核安全等相关领域学者和研究人员的参考书。

本书是热销书《SQL基础教程》的作者MICK为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两大部分。第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧，带领读者重新认识CASE表达式、窗口函数、自连接、EXISTS谓词、HAVING子句、外连接、行间比较、集合运算、数列处理等SQL常用技术，发掘它们的新用法。这部分不仅穿插讲解了这些技巧背后的逻辑和相关知识，而且辅以丰富的示例程序，旨在帮助读者从面向过程的思维方式转换为面向集合的思维方式。第二部分介绍了关系数据库的发展史，并从集合论和逻辑学的角度讲述了SQL和关系模型的理论基础，旨在帮助读者加深对SQL语言和关系数据库的理解。此外，本书很多节的末尾设置有练习题，并在书末提供了解答，方便读者检验自己对书中知识点的掌握程度。

本书解释了什么是OpenShift以及如何使用它来构建应用程序、运行它们，并使它们能够在面对各种复杂情况时保持运行。本书的内容包括：OpenShift及其组件和基本概念；如何运行OpenShift；如何配置OpenShift；OpenShift流水线；如何通过手动和自动的方式检查、操作和扩展正在运行的应用程序，如何设置OpenShift以定期检查应用程序的健康状况，以及如何管理应用程序的新版本发布；OpenShift的监控和告警功能；OpenShift的自动化特性。

本书全面介绍了预测性分析相关方法，不仅直观地阐述了相关概念，还给出了现实的示例问题和真实的案例研究—包括从失败项目获得的经验教训。本书理论和实践内容相对平衡，便于读者加深理解。全书共9章，外加一个附录。第1章为分析导论，第2章为预测性分析和数据挖掘导论，第3章介绍预测性分析的标准流程，第4章介绍预测性分析的数据和方法，第5章介绍预测性分析算法，第6章探讨预测性建模中的高阶主题，第7章介绍文本分析、主题建模和情感分析，第8章介绍预测性分析使用的大数据，第9章介绍深度学习和认知计算，附录展望了商业分析和数据科学工具的前景。本书适合计算机科学、数据科学和商业分析领域的相关从业人员阅读。

本书注重理论与实践紧密结合，系统介绍算法设计方法、分析技巧和 C 编程实战。作者本着“易理 解，重实用”的指导思想，结合多年的教学经验，以算法设计策略为主线，沿着“算法思想—算法设计—构造 实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织学习内容，共包括算法及基础知识、贪心法、分治法、动 态规划、搜索法、随机化算法、线性规划问题与网络流、数论算法及计算几何算法和 NP完全理论等9章内 容。为突出教材的可读性、可用性及前沿性，每章增设了学习目标、阅读材料及习题解析，配套资源包括实 验指导书、教学大纲、教学课件、经典案例源代码、微课视频、课程网站等内容。 本书内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象，适合作为计算机及其相关专业的本科生和研 究生教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考，还适合作为参加 ACM 程序设计大赛的爱好者的参 考书或培训教材。

本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中每种算法都以伪代码的形式进行描述并附有相应的实例。 本书主要面向广大从事大数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

本书以SPSS 28.0为平台，由浅入深地全面讲解SPSS软件的相关知识，通过图文并茂的方式讲解各项操作，讲解深入浅出，实例引导，内容翔实，清晰、直观、易学易用。全书分为三部分共17章，详细介绍SPSS的界面、数据文件的编辑、数据文件的整理、基本统计分析、参数估计与假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、信度分析、生存分析、时间序列分析、SPSS的综合应用案例等内容。本书涉及面广，涵盖了一般用户需要使用的各种功能，全书按逻辑顺序编排，自始至终结合实例进行描述，内容完整且每章相对独立，是一本详尽实用的SPSS学习用书。

大数据时代，各行各业积累的数据不断增多，海量数据经过清洗、整理以后，基于分析与挖掘工作，才能获取到有用的数据信息，挖掘到数据背后的价值，掌握大数据的规律。而数据分析与挖掘的核心工作即是数据建模。数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。《BR》本书共分为五章，内容包括数据建模概述、数据建模常用数据计算软件MATLAB和SPSS入门介绍、数据建模方法、实战案例分析等。本书注重理论与实践相结合，不仅有详细的数据建模理论方法，还有赛题案例，以及非常详细的程序代码，让读者既能具备数据建模理论的基础，又能掌握解决数据建模问题的技巧与方法，还能轻松应对大数据问题的编程计算。

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