消息设计与开发

本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不

本书分为6篇，共14章。从OLAP核心概念出发，以Presto为例，从整体执行流程到不同SQL的执行原理，力图把OLAP查询的核心流程以一种系统化的方式来给读者讲清楚。第一篇背景知识（第1章和第2章）介绍OLAP的基础知识和Presto相关的背景知识，并给出了后续贯穿全书的SQL代码；第二篇核心原理（第3章和第4章）非常详细地串讲了SQL执行流程，介绍了执行计划的生成和优化；第三篇经典SQL（第5

本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容，内容与ETL流程匹配，能帮助读者快速掌握ETL

本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth

本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。

本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。

云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同，云计算环境下，信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构，安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型；服务

为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用