鱼塘放水捉鱼

《MySQL數據庫基礎與實踐》從實用的角度出發，全面講解MySQL數據庫技術。在內容安排上由淺入深，讓讀者循序漸進地掌握編程技術；在內容形式上附有大量的注解、說明等欄目，以提高讀者的編程技術，豐富讀者的編程經驗。全書共分四大部分，第1部分為數據庫設計基礎部分；第2部分介紹數據庫設計，包括MySQL數據庫管理表記錄、檢索表記錄、數據庫設計視圖和觸發器、以及常見函數等；第3部分介紹MySQL數據庫的一些高級特性，主要包括事務管理，以及MySQL連接器JDBC和連接池；第4部分介紹Hibernate框架。每章均配有習題，后一章還有一個綜合案例，以指導讀者深入地進行學習。《MySQL數據庫基礎與實踐》附有所有程序的源代碼、多媒體教學PPT、程序開發資源庫和課后習題答案。其中，源代碼全部經過精心測試，能夠在WindowsXP、Windows7和Windows10操作系統上編譯和運行。《MySQL數據庫基礎與實踐》既可作為高等學校計算機軟件技術課程的教材，也可作為管理信息系統開發人員的技術參考書。

·11.3萬字

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數據時代的品牌智造

本書共分11章，以成功打造品牌的11個實操步驟為行文邏輯，分別介紹了“圈腦”為上、奇貨可居、善解人意、價值獨占、演繹傳奇、符號記易、創優體驗、借勢用巧、匯聚百工、文案攻心、心中有數等內容，為企業從無到有創建品牌，提供系統專業、卓有成效的實操方法論及實用戰術工具。

·15萬字

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分布式數據服務：事務模型、處理語言、一致性與體系結構

隨著物聯網、云計算、大數據與人工智能等技術的蓬勃發展，計算服務逐漸從計算密集型向數據密集型（DataIntensive）轉變。高性能、高通量的數據服務關鍵技術成為智慧城市、智能制造、智慧農業等國家重大需求解決方案的核心基礎。并行與分布式數據處理的概念啟發于上世紀80年代，源自討論在內存及二級存儲極為有限的條件下如何跨越“內存墻”，完成計算任務的優化技術。而今，互聯網與私有網絡數據指數級增長、數據服務的事務性需求復雜多變、跨地域數據同步需求動態不統一、如何應對當前及未來大數據服務及其上的人工智能計算對并行與分布式數據服務提出了新的問題與挑戰。本書從并行與分布式數據服務的基礎理論、事務模型、數據處理語言等基礎內容，并進一步討論分布式數據一致性模型及全觀性的數據處理架構方面的先進及實用的研究及系統軟件相關知識，，對分布式數據服務的其他研究也進行了概述，并對其未來發展方向進行展望。本書可以作為計算機、數據科學與大數據技術、人工智能等相關專業的高年級本科生與研究生在數據庫理論及分布式系統等課程上的輔助教材，也可以為物聯網、云計算、大數據與人工智能等領域的科研人員及從業者提供創新研究與技術應用的參考。

·15.5萬字

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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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聯動Oracle：設計思想、架構實現與AWR報告

為宏觀掌握Oracle基礎（第1~3章），介紹了進程管理、內存管理及存儲等基礎知識，并且講解了常用Linux操作系統性能工具的使用及結果分析方法，旨在幫助讀者了從宏觀視角掌握Oracle數據庫體系架構和進程組織方案。微觀理解Oracle原理（第4~8章），圍繞Oracle內部運行原理展開講解。首先，在Oracle數據結構的基礎上討論日志和回滾。其次，引入了排隊論和排隊系統中的概念，對比法講解了Oracle的數據緩沖區高速緩存和共享池設計思想及運行原理。串聯Oracle運行流程（第9~11章），結合實踐案例將從提交SQL至結果返回的整個過程串起來，首先總結歸納了Oracle算法和數據結構的重要知識點，打通了Oracle原理與數據結構之間的橋梁。其次，通過典型案例講解AWR報告，讓讀者能夠了解完整的Oracle診斷思路。再次，介紹了集群技術、OracleRAC及其日志結構。然后，對Oracle多租戶架構的演進過程及部分新特性進行了簡要討論及總結。

·15.6萬字

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云數據中心基礎

本教材共介紹7個項目，項目1為云數據中心認知，主要介紹了什么是數據中心、云數據中心的特點、體系結構、云數據中心和傳統數據中心的區別、綠色數據的概念以及發展趨勢。項目2介紹了云數據中心的規劃與設計，主要包括云數據中心的設計建設的指標、基礎設施的規劃以及云數據中心的優化策略。項目3介紹了云數據中心的硬件選型，主要包括服務器設備、網絡設備以及存儲設備的介紹和選型。項目4到項目6則重點介紹了虛擬化技術、云計算技術和運維技術，以及KVM虛擬化的搭建OpenStack的搭建，Zabbix、Puppet、KickStart搭建，項目7則介紹了Docker與Kubernetes容器技術，其中詳細介紹了Docker與Kubernetes的搭建和實現。

·12.1萬字

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Spark大數據分析實戰

Spark大數據技術還在如火如荼地發展，Spark中國峰會的召開，各地meetup的火爆舉行，開源軟件Spark也因此水漲船高，很多公司已經將Spark大范圍落地并且應用。Spark使用者的需求已經從最初的部署安裝、運行實例，到現在越來越需要通過Spark構建豐富的數據分析應用。寫一本Spark實用案例類的技術書籍，是一個持續了很久的想法。由于工作較為緊張，最初只是將參與或學習過的Spark相關案例進行總結，但是隨著時間的推移，最終還是打算將其中通用的算法、系統架構以及應用場景抽象出來，并進行適當簡化，也算是一種總結和分享。

·8.3萬字

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R數據挖掘實戰

本書通過循序漸進的介紹，讓讀者借助基礎以及先進的數據挖掘技術，幫助一個虛擬的商業公司解決對其造成負面影響的真實欺詐案例。通過全程參與這一極不尋常的數據挖掘案例，讀者將會掌握數據挖掘方面的強大技能。本書非常適合想通過R語言快速了解數據挖掘、預測分析、商業分析等領域的數據科學家和數據分析員閱讀，也適合高等院校數據挖掘相關專業師生和對數據挖掘感興趣的技術人員參考。

·15.4萬字

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工業大數據融合體系結構與關鍵技術

本書針對工業大數據的體系結構與關鍵技術進行了研究，在對工業4.0、物聯網和云計算進行分析的基礎上，從定義、技術以及管理三個方面對大數據進行了闡述，給出了工業大數據研究與應用的體系結構。針對工業制造領域的特定應用場景，充分研究了數據的感知、采集和異常檢測技術，闡述了現有方法的利弊，分析了存在的問題，并提出了一系列創新的解決方案。

·12.4萬字

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Filecoin原理與實現

本書系統介紹Filecoin的原理與實現，深入分析了Filecoin的底層運行機制。主要內容分三個部分：原理篇、實現篇和拓展篇。原理篇包括第1~7章，在簡單介紹Filecoin的基礎知識和技術發展的基礎上，著重對Filecoin的設計和原理進行比較詳細的闡述。實現篇包括第8~14章，講述Filecoin的基礎技術和實現。拓展篇包括第15~17章，講述Filecoin的技術創新和生態探索。

·15.2萬字

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SQL Server深入詳解

MicrosoftSQLServer2005是新一代大型電子商務、數據分析和數據庫解決方案，本書是創建SQLServer2005數據庫和應用的一本參考書。通過這本書，讀者可以學到如何進行SQLServer2005數據庫的安裝，如何進行數據庫組件管理以及數據庫的轉換、備份等工作。同時，讀者通過對MicrosoftSQLServer的實現語言－Transact-SQL的學習，可以進一步地了解SQLServer2005的數據庫操作、表操作、強大的Select語句、存儲過程及觸發器、事務處理等相關內容。另外，通過這本書的學習，讀者也可以了解到SQLServer2005數據庫針對數據倉庫管理、商業智能（BI）的方向的發展情況。其中的第9章內容主要是介紹應用SQLServer2005商業智能技術為上海某電信公司進行的報表及業務分析系統，從設計方案到開發技術以及最終報表的展示，充分為廣大讀者提供一個學習和了解商業智能在實際項目中是如何應用的。全書用550個圖例對SQLServer2005的主要功能進行深入分析，不僅是進行SQLServer2005開發的廣大初學者的指導書籍，同時也可以作為社會相關領域培訓用的輔助教材。

·14.4萬字

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計算機應用實務（第3版）

本書根據高等職業院校的實際教學情況，大膽地改革傳統計算機應用基礎教材的編寫模式，按“高端技術技能型”人才培養的要求與思路，側重實際應用。全書共分7章，第1章計算機入門，第2章Windows7操作系統，第3章文字處理軟件Word2010，第4章電子表格Excel2010，第5章演示文稿PowerPoint2010，第6章信息檢索技術，第7章圖形圖像處理。全書按照“任務描述→任務分析→任務分解→任務實施”的步驟，以實際工作任務為載體，較詳細、具體地介紹了計算機的基礎知識、辦公軟件的應用，以及圖形圖像處理等知識。在此基礎上進行“舉一反三→能力拓展”，通過“實踐→理解→再實踐→提高和拓展”的過程，使學生既具備熟練的操作技能，也具備一定的技術應用能力。

·12.1萬字

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數據庫技術與應用：SQL Server 2008

本書內容包括安裝SQLServer2008、數據庫的基本概念、創建和維護數據庫、創建和維護數據表、創建和維護約束、創建數據庫關系圖、插入、修改和刪除表中數據、使用T-SQL查詢表中數據、使用T-SQL進行程序設計、創建和執行存儲過程、創建和測試觸發器、創建視圖、索引和事務、SQLServer2008的安全性管理、數據庫的備份和恢復、數據的導入導出和設計輸出報表。

·10.7萬字

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云原生數據庫：原理與實踐

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統優化等多個角度闡述傳統數據庫技術是如何一步步發展到云原生形態的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業界“活”的系統實現數據庫的SQL優化與執行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節，同時開放性地探索了數據庫的最新發展方向，能夠啟發讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業的內核研發和系統運維等從業人員的參考書。

·13.8萬字

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圖數據庫原理、架構與應用

這是一本能幫助讀者快速掌握圖數據庫的原理、架構、算法、擴展、規劃、測評、優化以及實戰應用的著作，書中的理論和實踐均來自國內領先的圖數據庫企業Ultipa的科研成果和實踐經驗，由Ultipa的創始人兼CTO孫宇熙領銜撰寫。該書內容全面、體系完整、循序漸進、深入淺出、圖文并茂，兼具理論性、實戰性、趣味性。用通俗的語言將抽象的圖數據庫技術具體化、形象化，將帶領讀者經歷一次非凡的“圖數據之旅”。通過本書，你將掌握以下內容：圖數據庫、圖計算的概念與區別；圖計算、圖存儲、圖查詢語言的原理；高性能圖存儲架構、計算架構；圖數據庫查詢與分析框架的設計；度計算、中心性計算、相似度計算、連通性計算等圖算法；可擴展的圖數據庫設計；高可用分布式設計；圖數據庫在決策智能、反欺詐、反洗錢、智能推薦、流動性風險管理等多個領域的實戰經驗；圖系統的規劃、評測與優化。

·17.2萬字

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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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揭秘云計算與大數據

本書使用通俗的語言將相關知識和技術分五大部分進行詳細介紹，能夠幫助讀者快速掌握云計算與大數據的知識、原理、架構和實戰技巧。本書的內容包括揭秘云計算、揭秘大數據、云計算與大數據體系架構剖析、云計算與大數據進階、大數據應用與云平臺實戰。書中大量的理論和實踐來自編寫團隊在云計算和大數據領域的科研成果和實戰經驗，這些經驗很好地將理論和實際應用進行了融合。本書適合零基礎的讀者閱讀，也可作為高等院校大數據和云計算相關課程的教材，亦可作為從事大數據、云計算技術相關工作的專業人員的參考書。

·16.1萬字

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數據庫開發技術標準教程

本書由資深網絡安全教師撰寫，書中系統并深入地將Python應用實例與網絡安全相結合進行講解，不僅講述了Python的實際應用方法，而且從網絡安全原理的角度分析了Python實現網絡安全編程的技術，真正做到理論與實踐相結合。全書共分為15章。第1章介紹網絡安全滲透測試的相關理論。第2章介紹KaliLinux2使用基礎。第3章介紹Python語言基礎。第4章介紹安全滲透測試中的常見模塊。第5章介紹使用Python實現信息收集。第6章和第7章介紹使用Python對漏洞進行滲透。第8章介紹使用Python實現網絡的嗅探與監聽。第9章介紹使用Python實現拒絕服務攻擊。第10章介紹使用Python實現身份認證攻擊。第11章介紹使用Python編寫遠程控制工具。第12章和第13章介紹使用Python完成無線網絡滲透。第14章介紹使用Python對Web應用進行滲透測試。第15章介紹使用Python生成滲透測試報告。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓學員、高校網絡安全專業方向的學生閱讀。

·10.9萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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