本书全面、翔实地介绍了应用SQL Server 2019数据库管理系统进行数据库管理的各种操作，以及数据库程序开发所需的各种知识和技能，主要内容包括：数据库技术基础，数据库操作，表操作，查询操作，视图操作，索引操作，T-SQL 编程和存储过程操作，触发器操作，游标、事务和锁，数据库安全操作，数据库管理操作和SQL Server数据库程序开发。编者在多年的数据库教学与数据库程序应用开发经验的基础上，根据软件行业程序员、数据库管理员的岗位能力要求和高职学生的认知规律精心组织了本书。本书通过实际的“WebShop电子商城”数据库项目的管理和开发，以任务的形式介绍了SQL Server 2019的各项管理和开发技术。本书面向实际教学过程，将知识讲解和技能训练有机结合，融“教、学、做”于一体，适合“理论实践一体化”的教学模式，同时，编者可提供本书中数据库的完整脚本和配套电子课件，请登录华信教育资源网（http：//www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书可作为高职高专软件技术、网络技术、信息管理和电子商务等专业的教材，也可作为计算机培训班的教材，还可供SQL Server 2019数据库自学者参考使用。

本书以大数据运维工程师为职业培养方向，以职业岗位的“典型工作过程”为导向，融入行动导向教学法，将教学内容与职业能力相对接、单元项目与工作任务相对接。本书以实训为主体，配合实训指导视频，结合适当的知识讲解，让大数据技术学习者能快速掌握大数据平台部署与运维相关的实操能力，并建立基础理论认知。本书共8个项目，内容包括认识大数据、配置平台基础环境、部署Hadoop框架、使用HDFS、MapReduce编程、部署与使用HBase、部署与使用Hive、部署与使用Spark，涵盖了当前大数据技术领域的主要技术。本书可作为各类职业院校大数据技术等相关专业的教学用书，也可作为从事大数据平台运维相关工作者的参考用书。本书配有理论学习微课、任务实践演示微课（扫描书中二维码观看），还配有电子课件等资源，选用本书作为授课教材的教师可以从机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册后进行下载或联系编辑（010-88379807）咨询。

本书以提高应用能力为目的，每个项目设置多个任务，循序渐进，再以综合实训为辅，带领读者走进大数据的世界，帮助读者在感受大数据魅力的同时掌握大数据相关技能。

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本教材主要由如下五个部分组成。 部分“基础篇”，由 ～7章组成，具体内容包括：数据管理的发展及数据库系统的组成结构、关系代数及关系数据库、SQL语言基础及数据定义功能、数据操作语句、视图和索引、存储过程和触发器，这一部分是数据库的基础知识。第二部分“设计篇”，由第8～10章组成，主要内容包括关系数据库规范化理论、实体联系模型以及数据库设计。第三部分“系统篇”，由 1～14章组成，内容包括安全管理、事务与并发控制、数据库的备份和恢复技术、查询处理与查询优化技术等。第四部分“发展篇”，由 5章组成，介绍了大规模数据库架构。第五部分“附录”，由附录A、B、C组成，附录A介绍了SQL Server 2019的安装、配置，以及如何在该平台下创建和维护数据库；附录B介绍了SQL Server 提供的一些常用系统函数；附录C为上机实践。

本书重点阐述云计算与大数据的基本原理、关键技术、常用平台和应用案例。本书共8章，包括云计算和大数据基础、云计算架构、虚拟化技术、云计算技术、大数据技术架构、大数据技术、云计算与大数据应用、综合实践等。本书配有PPT课件、教学大纲、教学计划、电子教案、课后习题答案、模拟试卷及答案、实验指导书、实验虚拟机，使用本书的老师可在人邮教育社区免费下载使用。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程、大数据管理与应用等专业学生的教材，还可供IT领域的技术人员学习使用，同时可作为云计算与大数据研究人员的参考书。

使用机器学习技术解决实际应用问题涉及模型的建立、训练及评估等步骤。优化算法常被用于训练模型的参数，是机器学习的重要组成部分。机器学习模型的训练可以建模成无约束优化问题或带约束优化问题，约束可以为模型增加更多的先验知识。基于梯度的算法（例如加速梯度法、随机梯度法等）是求解无约束优化问题的常用方法，而交替方向乘子法（ADMM）则是求解带约束优化问题的有力工具。《BR》本书概述了机器学习中ADMM的新进展。书中全面介绍了各种情形下的ADMM，包括确定性和随机性的算法、集中式和分布式的算法，以及求解凸问题和非凸问题的算法，深入介绍了各个算法的核心思想，并为算法的收敛性和收敛速度提供了详细的证明。

本书分为理论篇、方法篇、应用篇，共10章。理论篇（ ～3章）介绍大数据共享与交易、数据服务的基本概念、区块链数据服务方法等；方法篇（第4～8章）重点阐述区块链服务的数据交易能力和密码学保障的安全能力的相关方法，包括高时效数据交易、运行时交易监管实现、区块链安全与隐私保护等；应用篇（第9、10章）介绍在服务集成应用中快速设计数据共享与交易业务场景的方法，探索基于联盟链进行数据共享与交易应用开发的实践方案。本书取材新颖、内容丰富、重点突出、深入浅出，便于教学与自学。本书可供高等学校计算机类各专业高年级本科生、研究生，以及专注于大数据、区块链技术与软件服务新技术的从业人员、研究人员使用和参考。

数据分析与可视化在大数据时代扮演着重要角色。数据分析用于将原始数据转化为可行的见解，可视化能将关键数据和特征直观地表达出来。本书深入浅出地介绍了数据分析与可视化的相关理论和实践，全书共7章。第1章阐明NumPy的基础操作。第2章详细介绍NumPy的 应用，内容包括数组的 索引方式、张量的合并与分割、NumPy文件的读与写。第3章介绍Pandas的基本特性。第4章详细阐述Pandas的 特性。第5章详细讨论可视化工具Matplotlib的用法。第6章介绍高阶可视化工具Seaborn的用法。第7章讲解时间序列数据的处理。每个章节均给出了可用性强的实战项目。本书结构完整、行文流畅，是一本图文并茂、通俗易懂的数据分析与可视化的零基础入门著作。对于计算机、大数据、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合入门与系统学习的教材；对于从事数据分析与可视化的工程技术人员，本书亦有很高的参考价值。

本书以MySQL 8.0数据库管理系统为平台，以案例教学为编写主线，介绍数据库系统的基本概念和数据库应用技术。书中以学生选课管理系统作为教学案例，以网上书店系统作为实训案例， 一章讲解一个具体的项目案例开发设计过程，将数据库原理知识与实际数据库开发过程结合在一起。本书采用目前流行的在线开放课程教学方式，提供慕课视频、PPT、习题库、试题库等多种资源形式来协助读者学习。本书在设计内容时与时俱进，，整合知识内容与育人元素，创新构建课程知识体系和价值体系。本书可以作为高职院校的计算机相关专业的教材，也可作为从事计算机软件工作的科技人员和工程技术人员及其他相关人员的培训教材或参考书。