本书介绍了智能化海洋物联网云服务体系架构、云服务模式以及基于云服务的海洋物联网典型业务应用。本书以智能化海洋物联网应用系统关键技术研究与应用示范项目为支撑，通过科研实践，将海洋物联网与云计算技术融合运用，构建了智能化海洋物联网云服务体系，拓展了海洋物联网ICT资源共享和云服务模式。其中，在资源共享内容中将海洋物联网感知设施、通信设施与云计算设施统筹运用，提供了泛在的海洋物联网基础设施即服务（IaaS）；在云计算服务内容中根据海洋物联网业务应用需求，提供了更为丰富的服务模式，包括海洋物联网跨域通信服务，简称通信即服务（CaaS）；岸海孪生数据服务，简称数据即服务（BaaS）；基于区块链技术的海洋信息安全服务，简称区块链即服务（BaaS）等多种服务。本书能够为海洋信息化领域相关研究提供一定的帮助，也能为海洋工程建设提供一定的支撑。

本书通过大量的绘图和详细的说明，从技术层面以简单易懂的形式讲述大数据分析。这是一本从系统结构搭建到实际开发逐步推进的教科书。书中的知识点包括大数据分析时所需的分布式处理、机器学习，以及分布式存储、分布式计算、开发时可能遇到的瓶颈，还包括大数据的收集、积累、活用以及元数据的使用与管理等。本书适合大数据领域的广大爱好者、商务人士和工程技术人员用于了解、学习、掌握、运用大数据技术进行大数据分析，也适合作为该领域的职业院校和高校本科相关专业的教材及研究生辅助教材。

数字技术的迅猛发展不但为新闻业培育了新的生产理念和实践模式，也给新闻研究和新闻教育的未来带来了深刻影响。本书以文献计量、内容分析、案例分析等多种方法，勾画全球数字新闻学研究的知识版图，并通过对正在经历数字化转型的中国新闻从业者进行了职业经验的解读，归纳数字新闻业在中国媒体人日常新闻实践中的意义指涉，并据此判断建立在上述意旨实践基础上、作为学科体系的“数字新闻学”的理论潜能和构成维度。

本书为IT服务交付团队及其领导者撰写，从精益思想和精益管理的视角，深入探讨了DevOps方法的核心要素（如任务式指挥、摩擦、风险、态势感知等），并结合实际案例，阐述了如何通过DevOps方法解决IT服务交付中的各种问题，如何在整个组织内改善信息流，从而向客户的目标成果迈进。此外，本书还提供了许多实用的工具和技巧，包括OODA循环、Cynefin框架、服务交付的成熟度模型和服务工程负责人等，以帮助读者更好地应用DevOps方法

大数据在各个领域都发挥着重要作用，帮助发现规律、优化决策，促进相关领域的进步与发展。本书主要探讨了在大数据时代背景下，教育大数据、体育大数据、学术大数据的应用与挑战。本书共分4章：第1章主要综述教育大数据预测、应用和挑战；第2章介绍了体育大数据的背景、管理、体育数据分析方法、实际应用和代表性研究问题；第3章介绍体育社交网络，并对其研究成果进行综述和分类，提出了该领域中有前景的研究方向；第4章主要研究量化合作者的影响力，基于合作-引用网络，提出了一个结构化的量化模型，即SCIRank模型。

随着物联网、云计算、大数据与人工智能等技术的蓬勃发展，计算服务逐渐从计算密集型向数据密集型（Data Intensive）转变。高性能、高通量的数据服务关键技术成为智慧城市、智能制造、智慧农业等国家重大需求解决方案的核心基础。并行与分布式数据处理的概念启发于上世纪80年代，源自讨论在内存及二级存储极为有限的条件下如何跨越“内存墙”，完成计算任务的优化技术。而今，互联网与私有网络数据指数级增长、数据服务的事务性需求复杂多变、跨地域数据同步需求动态不统一、如何应对当前及未来大数据服务及其上的人工智能计算对并行与分布式数据服务提出了新的问题与挑战。本书从并行与分布式数据服务的基础理论、事务模型、数据处理语言等基础内容，并进一步讨论分布式数据一致性模型及全观性的数据处理架构方面的先进及实用的研究及系统软件相关知识，，对分布式数据服务的其他研究也进行了概述，并对其未来发展方向进行展望。本书可以作为计算机、数据科学与大数据技术、人工智能等相关专业的高年级本科生与研究生在数据库理论及分布式系统等课程上的辅助教材，也可以为物联网、云计算、大数据与人工智能等领域的科研人员及从业者提供创新研究与技术应用的参考。

数据作为生产要素已经被提升至国家战略层面，如何激活数据要素、体现数据价值，如何有效利用数据赋能数字化转型，成为当前炙手可热的问题。本书厘清了数据治理、数据管理和数字化转型的关系，介绍了数据治理核心工作中经常出现的问题和优秀实践，明确了数字化转型的核心内容、方法路径和评估机制，通过大型企业数据治理或数字化转型案例为读者提供有价值的参考。本书适合首席执行官、首席信息官、首席数据官等从事企业管理和数据管理工作的人员阅读，有助于提升对数据治理和数字化转型的认识，为在组织中有效开展数据治理和数字化转型工作提供思路和借鉴。

本书是一本介绍 .NET 云原生开发技术的实用教程，由多位微软MVP联合编写，通过实际的项目代码，从多个角度深入浅出地阐释了云原生开发的理论和在实际开发中的应用。全书共11章，主要内容包括：迎接云原生的浪潮；配置 .NET 云原生开发与运行环境；云原生应用开发—电子商务应用eShopOnContainers；实现云原生应用的扩展性；实现云原生应用的通信；数据访问模式；实现可恢复的弹性应用；实现云原生应用的身份管理；实现云原生应用的可观察性；深入理解云原生、容器、微服务和DevOps：基于Dapr开发云原生应用。本书适合具有 C# 开发经验的软件工程师、软件架构师，希望学习最新的 .NET 技术，完成云原生应用开发转型的开发人员阅读。对于希望从头开始学习 .NET 技术和云原生开发的开发人员也是非常好的选择。

内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作，教会他们使用ChatGPT等AIGC工具，大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展开，从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章，内容可以分为四个部分：1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项，然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt，包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度，详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘，包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等；实践角度，通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘，包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等；实践角度，通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度，详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘，包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等；实践角度，通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外，本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。

本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书，力求培养读者对分布式数据库的应用技能。 本书共11章，采用原理＋代码实例 综合案例的编写形式，清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景，以理实结合为编写要求，让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材，也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书，亦可作零基础人员学习分布式数据库技术的入门图书。