本书以MySQL为基础，围绕MySQL数据库技术展开深入讲解，主要内容包括MySQL基础知识、MySQL数据库操作、MySQL数据库优化等几个部分。每个单元的内容按照由浅入深的方式，分为知识入门、循序渐进、知识拓展三部分。在讲解过程中，穿插了大量的实例和任务，帮助读者理解和掌握各个知识。同时，每个单元结尾都配以相关的习题，有助于读者自测和练习。全书内容分为12个单元。内容包括数据库设计概述、MySQL环境配置与创建数据库、MySQL表结构的管理、表记录的 新操作、表记录的检索、MySQL运算符和系统函数、视图与触发器、存储过程与函数、MySQL分区、MySQL查询优化、MySQL索引优化与数据库优化以及用户信息管理系统。本书可以作为高等院校计算机科学与技术、网络工程、电子信息等相关专业“MySQL数据库设计”课程的教材，也可供从事Web程序设计相关工作的技术人员自学参考。

本书主要介绍非连续Sturm-Liouville算子以及边界条件依赖谱参数的三阶常微分算子谱的定性和定量分析方法。通过引入新的Hilbert空间，在新的空间中定义新的内积，将非经典的常微分算子转化为对称微分算子，利用无界线性算子及函数论的方法和技巧，获得了算子的同构性、可解性、强制性，特征值的依赖性以及特征函数系的完备性和特征函数的振动性，建立了求解特征值的判据，通过数值算例展示了非连续处转移条件对谱的影响，为微分算子的潜在应用奠定了良好的理论基础。本书发展了经典常微分算子的理论和方法，大部分内容是作者多年来的科研成果，具有很高的学术价值。

暂缺简介...

本书系统地介绍了数据库的原理、设计与实现技术，对数据库系统的基本理论进行了精练，并以MySQL 8.0.28为实验平台实现数据库编程的基本操作。全书知识结构合理，共分12个章节，全面阐述了关系数据库的基础知识、关系模型、MySQL数据库的体系结构、数据库访问技术、MySQL数据库的安装与配置、数据库操作、数据表的操作、数据查询、数据完整性、索引和视图、用户自定义函数、常量、变量及流程控制语句、窗口函数、存储过程、触发器、事务并发控制、关系数据理论、数据库设计、数据库的备份与恢复等内容。本书汇集了多年来数据库原理和MySQL数据库技术的教学经验总结与思考，从教与学两个角度组织教学内容，内容循序渐进、深入浅出、概念清晰。本书特色是在每一章节给出大量示例，以加强对数据库技术实践能力的提升，把数据库原理知识点融入数据库开发的综合案例中，让学习者易于理解和掌握。

本书从教学实际需求出发，系统地阐述了数据库的基础知识和基本原理、MySQL数据库的管理、操作和编程技术。全书内容丰富、知识结构合理、重难点突出，遵循知识学习曲线。全书共分15章，包括数据库基础知识、关系数据库、MySQL概述、MySQL数据库管理、MySQL表结构管理、MySQL表数据的操作、数据查询、视图、索引、存储过程、函数、触发器和事件、事务和并发控制、MySQL数据库安全管理、数据库备份与恢复。本书汇集了作者多年来对MySQL数据库教学过程的思考与感悟，从教与学两个角度组织教学内容，并将MySQL知识点融汇到案例之中，循序渐进、深入浅出、易于掌握。每章均附有内容小结和适当难度的习题，帮助读者巩固所学知识。

本书是创新性系统讲述数据故事化的理论与实践的教材，特别注重相关理论的继承和创新，不仅吸收大学及国外相关领域的标志性成果及 进展，还充分体现了我国传统文化及人才培养的需要及未来社会的人才需求，系统讲解数据故事化的理论、方法、技术、工具与代表性实践。全书分为三篇：基础篇主要讲解数据故事与文学故事的联系及区别，以及数据故事的定义、特征、认知和应用；理论篇主要分析数据故事化的核心理论、数据故事化的理论基础及数据故事化的方法与技术；实战篇主要讲解Tableau的数据故事化功能和基于Tableau的数据故事化实践。 本书既可以满足数据科学与大数据技术、大数据管理与应用、计算机科学与技术、管理工程、工商管理、数据统计、数据分析、信息管理与信息系统、商业分析、数据新闻、数字人文等专业的教学需求，还可以满足数据科学领域紧缺人才培养和职业能力提升的需求。

\"本书系统介绍大数据基本原理、框架、方法和应用技术，部分章节着重介绍鲲鹏大数据生态。全书共9章，分别介绍大数据技术概况，Hadoop与鲲鹏大数据架构及其相关组件，分布式协调系统Zookeeper、非关系型数据库HBase、数据仓库Hive等应用技术，大数据框架Spark的原理、机构及其生态圈，数据采集系统Flume和Kafka框架的设计、工作原理及应用场景，鲲鹏BigData pro综合案例，鲲鹏社区的发展情况、开发案例、产品和解决方案、鲲鹏生态的情况。本书可以作为鲲鹏产业学院专业核心课程的教材，帮助学生了解大数据发展过程与基本知识，熟悉大数据框架的基本原理与发展现状，培养大数据平台设计、分析应用能力。本教材也可作为普通本科院校大数据、计算机等计算机类专业课程的选修课材料，以及作为高职高专计算机类专业的专业课程教材。\"

内容简介这是一本深入阐述ChatGPT等大模型的工作原理、运行机制、架构设计和底层技术，以及预训练、迁移、微调和中间件编程的著作。它将帮助我们从理论角度全面理解大模型，从实践角度 好地应用大模型，是作者成功训练并部署大模型的过程复盘和经验总结。第1章介绍了ChatGPT等大模型的发展历程、技术演化和技术栈等基础知识；第2~5章深入讲解了Transformer的架构原理，并从GPT-1的生成式预训练到GPT-3的稀疏注意力机制详细描述了GPT系列的架构演进；6~8章从底层技术实现的角度讲解了大语言模型的训练策略、数据处理方法，以及如何利用策略优化和人类反馈来进一步提升模型的表现；第9~10章首先详细讲解了大语言模型在垂直领域的低算力迁移方法，并给出了医疗和司法领域的迁移案例，然后讲解了大模型的中间件编程； 1章对GPT的未来发展趋势进行预测，探讨数据资源、自回归模型的局限性，以及大语言模型时代具身智能的可行路线。

本书以Dobot魔术师机器人和DashGO D1智能移动平台作为机器人硬件平台，以ROS作为机器人软件操作系统，以百度大脑AI开放平台提供的开发资源作为机器人AI功能支撑，设计了码垛机器人、声控分拣机器人、激光雷达自 航机器人、视觉循码移动机器人和视觉追踪移动机器人共5个智能机器人创新项目，实现了“国产机器人平台+国产AI开放平台”的无缝组合。本书以案例教学为特色，注重机器人开发技术与AI技术的融合。本书核心内容既包含必要的机器人学基础知识，如机械臂的正逆运动学模型、二轮差速运动模型等，又包含智能机器人开发的软件环境和AI技术应用方法，如Linux系统的安装与基本操作、ROS的使用、语音识别功能的实现和目标检测功能的实现等。本书提供全部内容的电子课件和实验代码，任课教师可在机工教育网（www.cmpedu.com）以教师身份注册后，免费下载。本书既可以作为高等院校机器人工程、自动化、人工智能、智能科学与技术等专业的本科生、研究生的教材，也可以作为对智能机器人感兴趣的技术人员的参考书。

本书详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。