通过52个精选的疑难问题，大部分问题都配有截图以及解决方法或代码，内容涵盖了服务器连接、数据库的迁移、彻底卸载SQL Server、数据库置疑、BLOB文件存储、历史记录、清空日志、分页查询、排名函数运用、交叉表查询、索引优化、CTE递归查询、IN参数存储过程、DML/DDL触发器、登录触发器等。

《复杂多源数据的知识获取与知识发现》针对复杂多源数据的知识获取与知识发现问题，分别从模式识别中聚类和分类的角度进行研究，并以复杂网络的知识发现为例，研究了三种改进的复杂网络社区发现方法。本书是关于知识获取和知识发现方法的专著，内容新颖、图文并茂、立足应用，可供机器学习、模式识别、计算机应用技术等领域的技术人员阅读，也可作为相关学科的培训教材。

《Oracle Mobile Application Framework开发指南：构建多平台企业移动应用》一书的作者Luc Bors是一位Oracle ACE，他在该书中阐述了如何基于单一代码库创建多平台移动应用。在整本书中提供了详细的示例和易于理解的代码。通过一个完整的样例应用逐步解释Oracle MAF的强大功能，包括数据可视化、UX模式、地理地图、推送通知等。通过学习本书，可以充分利用Oracle MAF可视化和声明式开发的特性。书中主要内容●　为Android和iOS应用开发配置IDE●　为移动应用创建AMX页面和任务流●　使用绑定层和数据控件●　创建应用特性，并在Springboard和导航栏中配置访问这些特性●　使用数据控件调用Web服务，并创建一个设备上的数据库●　实现设备交互服务●　调试、测试和保护Oracle MAF应用的安全性●　创建一个交互样例应用，较大化Oracle MAF的功能

本书共16章，分三个部分：基础篇、实战篇、提高篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件，使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力。

本项目将采用分层、多阶段、层内与人口成比例的PPS抽样方法，通过对**内地31个省（直辖市、自治区，不含港、澳、台）18至75岁国民的重要心理特征进行调查和监测，建立规范的国民重要心理特征数据库标准体系，通过硬件及软件建设以及数据库的管理、共享、服务、技术、运行和政策体系建设，*终建成国民重要心理特征数据库共享网络平台。

《基于服务关联模式的组合服务选取方法研究》研究了一种基于服务关联模式的组合服务选取方法。该方法利用数据挖掘等相关技术，基于web服务以往的执行、调用信息，分析出具有QoS关联关系的服务以及建立组合服务业务模型的知识，作为组合服务业务建模与选取的基础，以提高单sLA与多SLA的选取质量。

《实用数据分析与MATLAB软件》以数据处理的过程为基准，介绍相关的基本概念、基本方法，在注重统计思想的同时，侧重于将统计方法与计算机软件相结合。淡化计算、注重方法是本书的宗旨。因此，书中数据处理的计算工作将由MATLAB软件来完成。本书着重介绍了MATLAB统计工具箱中与数据分析相关的函数。有了这些函数，读者就可以轻松地完成过去认为不可能完成的工作，体会到使用MATLAB软件的乐趣。本书是为理工、经济、管理、生物等专业学生或专业人员编写的，目的是为了解决数据分析中可能遇到的问题。本书可作为上述专业学生相关课程的辅导教材或教学参考书，也可作为信息与计算科学专业学生数据分析或统计计算课程的教材和概率论、数理统计、多元分析、回归分析与实验设计等课程的辅助教材，还可作为数学建模竞赛的辅导教材，以及作为科技工作者和工程技术人员学习和参考用书。

这是一个数据爆发的时代，尤其是在互联网+的风口上，大数据与云计算红得发紫，IT架构也随之演变，各种前瞻技术如雨后春笋般铺天盖地。大数据会给这个世界带来哪些影响？互联网+的时代下，如何重塑IT架构？如果你渴望答案，那么我相信你可以从这本书里找到启发。风风火火的大数据与云计算到底是什么关系呢？它们就像一个硬币的两面，彼此相互依存，大数据离不开云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储等技术。本书以对话的方式，邀请IT业界大咖坐镇访谈，以风趣幽默、通俗易懂的语言、形象具体的案例、励志感人的故事娓娓道来，为读者讲述了海量数据分析与处理、云计算架构与优化、数据库性能优化与实践、大型分布式软件架构、IDC与数据中心运维、职业生涯与创业六大主要内容。相信读完此书，你会受益匪浅，从一名大数据世界的菜鸟华丽蜕变成行家。在皮皮访谈录中，我邀请到了来自百度、阿里、腾讯、京东、网易、奇虎、去哪儿、携程，58同城、滴滴、易车等互联网企业，IBM、微软、戴尔、SAP、华为、Hortonworks等软硬件巨头，以及听云、百分点、星环科技、永洪科技等云计算与大数据厂商的大咖坐镇，通过与嘉宾互动采访的形式来讲述IT精英的职场经历，希望读者能直观感受到不同企业的文化，能够体验诸如微信等优质产品以及电商等高可用架构背后的秘诀，洞察大数据、云计算、分布式架构、IDC运维等前沿热点话题的精髓，深入了解与借鉴CTO、技术总监、架构师、DBA等技术大咖的成功经验和人生感悟。

李琳琳主编的《数据链技术及应用（高等学校十二五规划教材）》是一本全面介绍数据链系统概念、原理、组成、功能、集成及作战应用的教科书。全书共分7章，围绕数据链系统这一核心概念，主要介绍了数据链系统的基本概念、组成及工作原理，详细阐述了数据链系统的信息传输、信息安全、网络管理以及数据链与平台的集成，*后介绍了数据链在作战中的应用。本书可作为军队院校通信工程和指挥信息系统工程等相关专业的本科生教材，也可作为地方高等院校国防生相关专业教材和各类军队干部培训（轮训）教材，还可以作为国防科技人员和军事爱好者的参考资料。

本书是在作者多年从事数据挖掘行业实践和相关科学研究的基础上编写而成，书中包括数据挖据理论研究及实际应用的现状分析、研究内容的组织框架、研究方法与技术路线的描述、数据挖掘理论及应用的综述、不确定性理论、多目标优化的分类器方法、模糊多目标优化的分类器模型和算法、基于粗糙集和统计贡献度的特征选择算法、基于粗糙集预处理和粗近似的多目标优化的分类器模型和算法以及基于模糊化、核方法和惩罚因子的多目标优化的分类器模型和算法等内容。本书含有不确定性多目标优化的数据挖掘在信用评分、Web客户忠诚度分析、蛋白质交互的热点区域预测以及重大疾病的医疗诊断和预测等几个经典领域中的实际应用的描述。最后，通过对研究内容和实际应用效果的总结，展望了进一步研究和应用的方向。本书可供从事数据挖掘、机器学习与知识工程领域的科学工作者、相关专业的本科生和研究生，以及从事数据分析和处理的工程技术人员参考。