本教材系统介绍了中国近五千年的法律发展历史，从制度和思想两方面阐述了法律史学科的基本理论和主要内容。全书以历史时序为经，以王朝的法律思想、立法概况、主要法律制度、司法制度为纬，对中国先秦、秦、汉、魏晋南北朝、隋唐、两宋、辽金元、明、清、民国、中华人民共和国等不同时期的法律法律发展情况进行系统论述，每章设置关键词、思考题、参考书目等内容，注重吸收国内外法律史学研究的新成果，以开阔学生的法律文化视野，培养学生的理论分析能力。

本教材以“立人？兴趣？知识”为三个中心主旨，全书分为五个单元，另有附录四篇。五个单元分别以“我”“我身边的人和事”“我所生活的世界”“我的梦想”“我的艺术世界”命名，其中从“以生为本”“助人成长”的理念和内在逻辑出发进行选篇，篇目以历史脉络和中外文学作品脉络顺序排列。每个篇目分“背景知识”“正文”“注释”“阅读提示”“思考与练习”五个部分。附录有“中国文学史概述”“外国文学史概述”“应用文写作简介”“中国历史朝代年表”四个部分。

本教材对我国个人信息保护法进行全面系统、理论与实践相结合的介绍和阐述，教材分为六编：编为个人信息保护概述，主要介绍个人信息保护的基本理论和知识。第二编为个人信息处理规则，主要介绍知情同意规则、法定许可、敏感个人信息的处理规则、多数人处理个人信息的规则、国家机关处理个人信息的规则、个人信息跨境提供的规则。第三编为个人信息权益，主要介绍个人信息权益的性质与内容。第四编为个人信息处理者的义务，主要对于个人信息处理者应当履行的义务进行介绍。第五编为履行个人信息保护职责的部门。第六编为法律责任，主要介绍违反个人信息保护法的规定处理个人信息的行政责任、刑事责任以及侵害个人信息的民事责任等。

《中华人民共和国税收征收管理法》是我国调整税收征纳程序关系的部法律，是税务机关税收征管的基本法，自1993年1月1日正式实施至今。该法律在加强税收征收管理，保障国家税收收入，保护纳税人的合法权益，调整征纳关系，改善税收征管环境，促进税收征管法制化、科学化、规范化等方面，发挥了重要作用。 本书作者具有丰富的从业经历，在多年的实务工作中，持续对相关司法案例进行了分类归纳、系统整理；在长期积累的基础上，将个人的学习成果总结并分享出来，期望对广大税收相关从业者更全面、更深刻、更准确理解、适用《税收征收管理法》有所助益。 《案例中的》对《税收征收管理法》九十四条规定进行逐条释评。首先从规范意义、适用范围、构成要件、法律效果等各个方面逐条解析，提炼精髓并给出公允合理的解释；其次，梳理与各法条相关联的宪法、法律、行政法规、部门规章与司法解释等法律渊源，方便读者查阅、比对或学习；在此基础上，系统整理与各法条有关的211个涉税司法经典案例，梳理这些案例的核心见解，并辅以评议，以呈现相关法条在司法实践中的适用情况，构建起连接抽象法条与具体案件的桥梁；后，对各法条进行了概括总结并提出相应的修法建议。

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本书主要介绍分布式数据库系统和大数据库系统的基本理论与实现技术。全书共13章，第1～10章重点介绍经典的分布式数据库系统的基本理论和关键技术、当前流行的商品化数据库系统的分布式数据管理机制，以及大数据库管理的关键技术和流行的大数据库系统。第11～13章介绍当下流行的区块链分布式数据管理技术、AI赋能的数据管理技术以及分布式数据库的发展前瞻。 本书理论与实践相结合，可作为计算机及相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供数据库相关技术人员参考使用。

本书第一版为普通高等教育“十一五”***规划教材，2006年出版，2014年再版。本书为第三版，由全国28所农业院校长期从事“农业植物病理学”教学及科研工作的专家共同编写和修订，入选了首批农业农村部“十四五”规划教材。 全书分水稻病害，麦类作物病害，玉米、高粱和谷子病害，薯类作物病害，棉花和麻类作物病害，油料作物病害，烟草和糖料作物病害，果树病害及蔬菜病害九章。各章系统地介绍了各类作物重要病害的病原学、发生规律及防控技术；对重要病害增加二维码资源进行补充，对次要病害也以二维码的方式进行简要叙述。章末附有复习思考题，书末列有相关参考文献。

本书是在大数据框架下，全面介绍金融科技在处理真实场景金融问题时需要掌握的最重要的几类机器学习方法，并将重点放在实施过程中需要用到的特征提取、可解释性、隐私保护与数据安全共享等相关内容的讨论上。 本书内容分三部分：第一部分由1～6章组成，主要讲常规情况下，机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；第二部分由第7章和第8章组成，主要讲在数据隐私保护和安全要求下，机器学习如何进行大数据风控建模；第三部分由9～16章组成，主要讲如何基于吉布斯抽样算法建立特征提取的理论 和标准框架及其在包含投资和融资等7个不同金融场景中的应用。 本书具有五个特点：一是面向应用需求，介绍机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；二是紧扣应用，聚焦智能投顾和大数据信用评价两大领域；三是针对算法，重点讲逻辑回归和集成学习建模；四是针对数据安全和隐私保护问题，建立密文机器学习模型，实现数据共享；五是针对特征工程，基于吉布斯抽样算法，建立支持非线性特征提取的理论和标准框架。

本教材是陈钦兰于2015年在美国普渡大学管理学院学习《Digital & Social Media Marketing》课程后回国在华侨大学开设的新课程而设计的教材。2016年首次进入华侨大学市场营销专业教学计划中的专业核心课程；是国内市场营销专业本科院校的教学计划中很早启动和开设的《数字新媒体营销》课程之一。本课程教材2018年下半年在华侨大学市场营销专业正式开课，经历了四轮完整教学。本课程教学综合了国内外数字新媒体营销的精髓原理，依托中国本土数字新媒体营销状况、公开和企业合作的案例来设计，使学生对数字新媒体营销内容有更好地理解、把握和运用。本教材《数字新媒体营销》教学内容由四大模块十二章构成，有：基础和理论篇、平台和工具篇、制作技术篇、运营实战和拓展篇。