《MySQL排错指南》由Oracle公司的技术支持工程师编写，详细阐述了MySQL故障诊断及处理中的知识，教会读者如何深入浅出地定位、分析并解决各种MySQL数据库的故障。《MySQL排错指南》共分为7章，其内容涵盖了解决MySQL问题的基本技巧、MySQL中的并发问题、服务配置的影响、MySQL硬件和运行环境相关的问题、复制备份中的故障排除、故障排除使用的技术和工具，以及一些MySQL故障排除的最佳实践。此外，本书的附录中还包含了可以帮助读者解决MySQL疑难问题的一些有用资源。《MySQL排错指南》适合MySQL数据库开发及运维人员阅读。

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在里扎等编著的《Spark高级数据分析（影印版 ）（英文版）》这本实用书籍中，4位Cloude阳公司 的数据科学家讲解了一系列自包含模式，用于在 Spark中进行大规模数据分析。本书作者们把Spark、 统计原理和现实世界中的数据集合放到一起，通过实 例教你如何解决数据分析问题。你将从Spark及其生态系统的介绍开始，然后深 入运用标准技巧的模式——归类、聚合过滤及异常检 测等，这些技巧被用于生物基因、安全和金融等行业 。如果你对机器学习和统计学有初步了解，使用Java 、Pytton或者Scala编程，就会发现这些模式对于你 的数据分析应用程序会非常有用。模式包括： 音乐推荐和Audioscrobbler数据集合 用决策树分析森林覆盖 用K均值聚合检测网络流量中的异常 用潜在语义分析理解维基百科 用GraphX分析共生网络 用地理空间和瞬态数据分析纽约市出租车路线的 数据 用蒙地卡罗模拟来估计金融风险 分析基因数据和BDG项目 通过PySpark和Thunder分析神经造影数据

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SQL Server 2012是Microsoft公司开发的一款关系型数据库管理系统，旨在于为各类用户提供完整的数据库解决方案，帮助用户建立自己的电子商务体系，增强用户对外界变化的反应能力，以及用户在激烈市场中的竞争能力。本书在结构安排上充分考虑到了初学者的实际情况，共分五篇，第1～3章为第一篇，主要介绍了SQL Server 2012数据库的基础操作知识，包括SQL Server 2012数据库基础以及SQL Server 2012数据库服务器的应用知识。第4～6章为第二篇，主要介绍了SQL Server 2012数据库、数据表和视图等相关内容。第7～14章为第三篇，主要介绍存储过程、触发器、游标、函数、索引、T-SQL语言查询以及数据操作和处理等方面的内容。第15～18章为第四篇，主要讲解事务控制与锁、数据备份与还原、报表管理以及SQL Server 2012安全新特性等相关的内容。第19～20章为第五篇，介绍综合案例，依次介绍了C#在SQL Server 2012中的应用和ASP.NET在SQL Server 2012中的应用两个案例。本书既可作为高等院校各专业学生学习SQL Server 2012的基础教材，又可作为编程爱好者的自学读物。

本书是与张宏军教授等编著的《作战仿真数据工程》教材配套的实验指导书。本书根据《作战仿真数据工程》教材的组织特点编排了实验内容。紧密配合理论教学．合理安排数据工程的实验教学，使学生能够在有限的实验课时中，加深对所学知识的理解与掌握，熟练使用常用的数据工程相关处理软件，培养和提高学生的实际操作水平。本书涵盖了作战仿真数据规划、数据建模、数据集成、元数据集拟制、数据分析与数据挖掘、数据可视化、数据管理等方面的实验项目，实验内容饱满、步骤详细，有助于提高学生的实验效果。本书可作为相关专业研究生和高年级本科生的实验教材，也可作为工程技术人员的参考书。

《基于知识表达的迁移学习方法及其应用》从知识的表达方式人手，对知识表达与迁移方法的结合方式展开研究，主要围绕基于样本实例、特征映射、参数模型和关联规则的知识表达方式阐述迁移学习的方法及其应用。全书共6章，主要内容包括：迁移学习的概述、基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法、基于协方差矩阵的特征迁移学习方法、基于层次贝叶斯的参数迁移学习方法和基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习方法。

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本书是Visual FoxPro程序设计基础教材，根据Visual FoxPro程序设计初级学习要求，作者在总结多年实践教学和工作经验的基础上精心编写而成。全书共13章，主要内容包括：数据库基础概述、Visual FoxPro 6.0 概述、VFP 6.0 程序设计基础、结构化程序设计、数据库与表设计、SQL初步、查询与视图、面向对象程序设计基础、表单设计与应用、报表设计、菜单设计、数据库应用系统开发概述、知识巩固与练习。本书适用于Visual FoxPro程序设计的基础教学，为学生参加计算机等级考试提供帮助，同时也可作为其他学习程序设计人员的自学参考用书。

《大数据和大分析》首先阐述了大数据出现的背景，解释数据资产、数据驱动等基本概念，剖析数据分析的重要性，介绍了大分析的内容和范围以及关键点等；其次，阐述了大数据建设的基本内容、有关应用领域等，涉及收集、存储、标准、技术选择等内容；辨析了大数据与数据仓库的关系，重点介绍了数据质量、安全管理等数据管控的内容；最后，给出了与大数据建设配套的营销管理分析等方面的内容和经验，分享了如何引入互联网思维、开辟新视野的理念。本书适合电信、金融、互联网等各个行业的大数据相关从业者，包括企业管理者、开发工程师、系统建设者、业务应用者和运营人员参考阅读。