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本書由淺入深地介紹了SQLServer2012數據庫的基本知識、數據庫系統的設計與實現。內容包括系統認識數據庫、初識SQLServer2012、數據庫的創建和管理、表的創建和管理、索引的創建和管理、表中數據的查詢、Transact-SQL編程、視圖的創建和管理、存儲過程的創建和管理、觸發器的創建和管理、數據庫的安全性管理以及數據庫的恢復與傳輸。本書以成績管理數據庫AMDB為實例貫穿全書，在最后一章還提供了完整的“圖書租借系統數據庫設計”供學生進行深入學習。本書結構合理、思路清晰、內容豐富，適合作為高等院校“數據庫應用”課程的教材，也可以供數據庫開發與維護人員參考。

·9.4萬字

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InfluxDB原理與實戰

本書從邏輯上分為四個部分，各部分的主要內容如下：第一部分為準備篇（第1～2章），簡單地介紹了InfluxDB的歷史發展、社區生態、優勢等背景知識和安裝部署、軟件包各程序功能等基礎知識，并以安裝部署DevOps實戰為例，幫助讀者快速開始使用InfluxDB。第二部分為基礎篇（第3～8章），著重講解了InfluxDB的核心功能，包括基礎操作、連續查詢、保留策略、認證授權、集群和可用性、備份管理、節點管理、第三方協議等，并以多個DevOps實戰為例，幫助讀者全面理解InfluxDB的功能原理并掌握InfluxDB核心功能的實戰技巧。第三部分為實戰篇（第9～10章），分別以基于TICK的DevOps實戰和基于InfluxDB、Grafana、Prometheus的DevOps實戰為例，幫助讀者掌握以InfluxDB為核心的企業級監控系統的構建方法和實戰技巧。第四部分為擴展篇（第11章），著重講解InfluxDB的源碼編譯方法，并對啟動流程、配置模塊、HTTP寫入和查詢流程進行了源碼分析，幫助讀者打開探索和研究InfluxDB源碼的精彩之門。

·8.7萬字

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LabVIEW 完全自學手冊

《LabVIEW完全自學手冊》幫助讀者從實用角度學習LabVIEW，內容分為三篇。入門篇包括LabVIEW基本操作、基本數據類型及其相互轉換、程序結構、數據運算函數、控件及其用法、數據表達與顯示等；提高篇包括文件的輸入輸出、字符串操作、數學分析、信號處理、與其他軟件的通信、時間相關函數、應用程序控制、網絡編程、總線與儀器控制、數據庫訪問及程序發布；應用篇以兩個實例詳細介紹如何運用LabVIEW解決實際問題。本書按照初學者的學習順序安排內容，從入門到精通，從技巧到實際應用，使初學者一步一步掌握LabVIEW。本書適于從事測試與計量、電子開發等行業的工程技術人員閱讀，也可用作計算機、電子信息、通信工程、自動化等專業的本科生及研究生的教學參考。

·12.5萬字

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數據庫技術及應用教程

本書共分13個單元，主要內容包括：SQLServer2012的安裝與配置、數據庫基礎和數據庫創建、表、數據完整性、索引、數據查詢、視圖、Transact-SQL程序設計、存儲過程、觸發器、SQLServer2012的安全管理、數據庫的備份與恢復、數據庫應用系統開發。本書前12個單元設有驗證性實驗和設計性實驗。驗證性實驗部分訓練SQLServer基本操作和基本命令，其實驗過程是一個完整的數據庫開發和設計過程。設計性實驗部分通過創建不同的SQLServer2012數據庫及數據庫對象，將數據庫、數據表、視圖、存儲過程、觸發器等進行綜合應用。本書主要適用于高等院校的計算機專業學生，也可作為非計算機專業學生學習數據庫基礎知識的參考書。

·11萬字

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Python數據分析：基于Plotly的動態可視化繪圖

隨著信息技術的發展和硬件設備成本的降低，當今的互聯網存在海量的數據，想要快速從這些數據中獲取更多有效的信息，數據可視化是重要的一環。對Python語言來說，比較傳統的數據可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態性、不易分享等缺點，限制了Python在數據可視化中的發展。為了解決這個問題，新型的動態可視化開源模塊Plotly應運而生。由于Plotly具有動態、美觀、易用、種類豐富等特性，所以一經問世就受到開發人員的喜愛。

·8.7萬字

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云存儲安全：大數據分析與計算的基石

本書系統而全面地介紹了云存儲安全相關的關鍵技術及其最新研究成果。首先對云存儲做一概述；然后從云存儲安全體系結構說起，按照云存儲安全的需求層次，依次介紹云存儲虛擬化安全、云存儲系統身份認證與訪問控制、加密云存儲系統、密文云存儲信息檢索、云存儲服務的數據完整性審計、云存儲數據備份與恢復等內容；最后介紹大數據時代的云存儲安全。云存儲服務是大數據時代數據存儲的基礎，保障云存儲安全是大數據分析與計算的基石。本書內容由淺入深，按照云存儲安全的需求層次以及保障數據安全的邏輯層次，對關鍵技術逐一進行介紹。全書共分9章，每章都是從概述開始，根據需求逐步介紹，主要是最前沿的成果，然后對相關領域的研究工作進行總結，指出存在的問題及將來的研究方向。本書作者長期從事云存儲安全的相關研究工作，對該領域的前沿科研成果比較熟悉。本書內容極具參考價值，對于信息安全相關專業的本科生及研究生具有很好的指導意義，可以幫助他們全面系統地學習云存儲安全領域的基礎知識和前沿成果，建立保障大數據安全的存儲體系。本書可作為高等院校信息安全、網絡空間安全、信息存儲、計算機科學與技術、密碼學與信息對抗等相關專業的本科生和研究生教材，也可作為通信工程師和計算機網絡工程師的參考讀物，對于從事信息安全領域研究工作的科研人員也有很好的指導意義和參考價值。

·21.1萬字

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工業大數據分析實踐

本書以工業大數據的特點和需求為牽引，闡述了工業大數據分析的工程方法論，針對設備故障診斷與健康管理（Prognostics&HealthManagement，PHM）、生產質量分析（ProductQualityManagement，PQM）、生產效率優化（ProductionEfficiencyManagement，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場景和算法框架，并系統總結了工業大數據領域的常用分析算法（特別是時序挖掘算法），最后以6個實際案例從不同方面詮釋了工業大數據分析項目的復雜性和多樣性，包括純數據驅動、專家知識驅動、機器學習與機理模型結合等類型的分析課題，以期形成工業大數據分析的工程化方法體系。本書適合工業行業中從事數據分析、數字化轉型、數據平臺規劃的專業人員閱讀，也可為其他從事行業數據分析的專業人員及高等院校數據挖掘的研究人員提供參考。

·16.3萬字

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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

·18.7萬字

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數據中心經營之道

本書圍繞數據中心業務如何經營這一主題展開論述，以數據中心產業演變為切入點，圍繞“布局-建設-服務”三大核心環節，針對數據中心產業面臨的集群化布局、低碳化建設、智能化服務的機遇與挑戰，通過變革中的數據中心產業、數據中心產業面臨的挑戰、數據中心布局之道、數據中心低碳建設之道、數據中心智能服務之道、數據中心產業政策實施之道、新形態數據中心經營之道等內容剖析原因、洞察規律、研討案例、搭建模型，為相關經營主體給出了專業務實的策略。本書實用性強，內涵豐富，采用情景對話方式編寫，可讀性強，具備較高參考價值。本書可供通信運營商、第三方專業服務商、跨界服務商等各類數據中心運營主體的從業人員閱讀，也可供主管數據中心建設與運營的政府部門的工作人員閱讀。

·12萬字

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Implementing DevOps with Microsoft Azure

ThisbookisforDevOpsengineers,systemadministrators,anddevelopers(.net)whowanttoimplementDevOpsfortheirorganization.YoudonotneedtohaveanyknowledgeofVSTSorAzureAppServices(AzureWebApps/AzureWebsites).

·3.5萬字

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數據結構與算法圖解

本書是數據結構與算法的入門指南，不局限于某種特定語言，略過復雜的數學公式，用通俗易懂的方式針對編程初學者介紹數據結構與算法的基本概念，培養讀者編程邏輯。主要內容包括：為什么要了解數據結構與算法，大O表示法及其代碼優化利用，棧、隊列等的合理使用，等等。

·6.3萬字

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Access數據庫開發從入門到精通

本書系統詳細地介紹了使用Access開發數據庫系統的知識、技術與實際應用。全書包括13章，每一章都是一個獨立的主題，以數據庫系統的開發流程來組織各章內容和排列順序，有助于梳理讀者的Access知識體系和數據庫開發流程。本書內容包括Access數據庫術語、數據庫對象及其視圖、Access界面環境的使用與定制、數據庫的整體設計流程、創建數據庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創建表之間的關系、在數據表視圖中操作數據、使用查詢操作數據、使用窗體顯示和編輯數據、使用報表呈現與打印數據、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數據庫等內容，最后一章介紹了開發一個數據庫管理系統的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發數據庫的過程中涉及的Access知識和技術，本書提供了70個案例，可以在學習過程中多加練習，不斷積累實戰經驗，快速提高自己的Access技術和數據庫開發水平。為了降低學習難度，本書附贈所有案例和重點內容的多媒體視頻教程，還提供了所有案例的源文件，便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數據庫系統開發的用戶閱讀。

·14萬字

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Spark核心技術與高級應用

從技術層面上，Spark作為一個快速、通用的大規模數據處理引擎，憑借其可伸縮、基于內存計算等特點，以及可以直接讀寫HDFS上數據的優勢，實現了批處理時更加高效、延遲更低，已然成為輕量級大數據快速處理的統一平臺。Spark集成SparkSQL、SparkStreaming、MLlib、GraphX、SparkR等子框架，并且提供了全新的大數據處理方式，讓從業者的工作變得越來越便捷。本書從基礎講起，針對性地給出了實戰場景；并圍繞DataFrame，兼顧在SparkSQL和SparkML的應用。

·13.7萬字

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Mockito Cookbook

Thisisafocusedguidewithlotsofpracticalrecipeswithpresentationsofbusinessissuesandpresentationofthewholetestofthesystem.ThisbookshowstheuseofMockito'spopularunittestingframeworkssuchasJUnit,PowerMock,TestNG,andsoon.Ifyouareasoftwaredeveloperwithnotestingexperience(especiallywithMockito)andyouwanttostartusingMockitointhemostefficientwaythenthisbookisforyou.ThisbookassumesthatyouhaveagoodknowledgelevelandunderstandingofJava-basedunittestingframeworks.

·5.9萬字

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Building Multicopter Video Drones

Thisbookisforawiderangeofindividualswhoarelookingtoshootaerialfootagewithamulticopter.Nopreviousflyingexperienceisassumed,buteventhemostexpertflyerswillfindunexpectedandinterestinginformation.

·2.7萬字

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WS-BPEL 2.0 Beginner's Guide

Ifyouareasoftwarearchitect,adesigner,asoftwaredeveloper,anSOAandBPMarchitect,aprojectmanager,orabusinessprocessanalystwhoisresponsibleforthedesignanddevelopmentofbusinessprocesses,compositeapplications,andBPM/SOAsolutions,thenthisbookisforyou.YoushouldhaveacleargraspofgeneralSOAconceptsincludingbusinessprocessesandwebservices,butnopriorknowledgeoftheBPELlanguageisrequired.

·6.4萬字

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實戰大數據：分布式大數據分析處理系統開發與應用

實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，從大數據技術基礎概念出發，介紹了大數據分析的流程和大數據分析處理系統的組成，以及大數據集群的搭建，并在此基礎上講解了多種不同技術構成的離線/實時數據分析系統實戰項目。全書共10章，包括大數據概述、大數據分析的基本流程與工具、分布式大數據分析處理系統概述、構建大數據集群環境、構建基于LayUI的集群管理系統、基于HBase的大數據離線分析系統、基于Hive+Hadoop+Spark的大數據離線分析系統、基于MySQL+Spark的大數據離線分析系統、基于Redis+Kafka+Spark的大數據實時分析系統、基于Flume+Kafka+Flink的大數據實時分析系統。實戰大數據——分布式大數據分析處理系統開發與應用，適合從事大數據系統搭建與運維、大數據分析等崗位的技術人員閱讀，也適合高等院校大數據相關專業的學生使用。

·7.2萬字

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檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用

《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》主要介紹了深度學習在互聯網核心的三大類業務（搜索、廣告、推薦系統）檢索系統中的應用。書中詳細講述了檢索匹配的理論、演進歷史，以及在業務中落地一個基于深度學習算法模型的全流程技能，包括業務問題建模、樣本準備、特征抽取、模型訓練和預測等，并提供了相應的代碼。《檢索匹配：深度學習在搜索、廣告、推薦系統中的應用》共11章，分為四大部分。第1部分（第1~2章）介紹了深度學習的相關理論知識；第2部分（第3~6章）介紹了業務中如何上線一個深度學習模型，包括標簽拼接、特征抽取、模型訓練和預測等流程，采用單機實現；第3部分（第7~9章）介紹了檢索算法基本理論以及演進歷史，并以業內應用較為廣泛的雙塔模型DSSM為例進行了詳細理論解析和代碼實現；第4部分（第10~11章）介紹了如何將單機訓練模式改造為分布式訓練模式，以加快模型的訓練速度，從而應對具有海量樣本的業務場景。

·8.5萬字

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大數據偵查

本書緊扣“大數據”這一時代主題，著眼于偵查領域大數據運用在法律研究方面的空白，構建起包括思維、模式、方法等全方位的大數據偵查體系，同時對大數據偵查可能產生的法律問題進行探討，為偵查實務中大數據的運用提供方法、法律理論及程序上的指導。

·13.5萬字

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大數據治理與安全：從理論到開源實踐

本書主要從理論和實踐兩個部分對大數據治理與安全技術展開詳盡描述。其中理論篇主要從大數據治理的概念、作用、重要性，以及大數據治理的原則、范圍及評估內容做出了詳細介紹；之后從大數據安全、隱私和審計三個方面，探討了大數據安全所面臨的挑戰，以及解決這些問題的技術與方案、作用與意義。開源實踐篇分別從Apache的四個開源組件Falcon、Atlas、Ranger和Sentry以及Kerberos軟件框架與工具介紹其在大數據治理與安全方面的功能與實踐應用方案。

·20.5萬字

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