本书服务新工科建设，从大数据管理和数据库基础、设计和实现的角度，梳理数据库系统原理课程的知识点体系，调整教材结构，丰富教材内容，是大数据时代数据库教学的尝试和实践。
本书第一部分是数据库系统、大数据、数据模型(含关系模型)等基本概念和基础知识。第二部分主要介绍数据库应用，包括SQL及其在应用环境中与面向过程/对象高级语言的协同，重点包括数据保护。第三部分和第四部分融入大数据思维，分别讲述数据库设计方法和实现技术。第五部分是大数据新技术简介。
本书可以作为高等学校计算机专业、数据科学与

本书是根据教育部颁发的《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》规范编写的数据结构主教材。全书共10章。第1章介绍数据结构的地位和主要知识点，数据结构与算法的基本概念和算法分析的简单方法，以及C语言编程的要点。第2章～第10章分别介绍线性表、栈和队列及其应用、数组、串和广义表、树与二叉树、树与二叉树的应用、图、查找、内排序、外排序等，并做了适当延伸。在讨论每个知识单元时，合理安排教材内容，力求透彻、全面，对学生读书容易忽略的地方和隐藏在书中所讨论问题背后的东西，都有适当的提示。

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。
《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和

流计算系统尽可能地优化了接收处理事件数据的间隔时间，因此能实时地提供响应。对于金融、安全和物联网领域的应用来说，几毫秒都很关键，因此流计算系统是必要组件。而且，流计算是热门技术！具有 Spark、Heron 和Kafka 经验的工程师供不应求。
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本书基于PyTorch框架介绍深度学习的有关理论和应用,以Python为实现语言。全书共分10章，内容包括深度学习的概念和发展过程、感知器、全连接神经网络、卷积神经网络、若干经典CNN预训练模型及其迁移方法、深度卷积神经网络应用案例、循环神经网络、基于预训练模型的自然语言处理、面向模型解释的深度神经网络可视化方法、多模态学习与多模态数据分类等。
本书兼顾理论与应用、原理与方法，集系统性、实用性、便捷性于一体，易于入门，实例丰富，所有代码全部经过调试和运行。此外，每一章后面都配有适量的习题，

本书是一本数码绘画教程，展现了以人为画面主体的八个不同的场景为例，讲解了画师将这八张插画从草图到绘制完成的制作过程。除此之外，画师清水样还提到了许多实用的绘画技法，详细讲解了多种笔刷在绘画过程中的使用，一点透视、二点透视、三点透视的画法；场景中会涉及到的天空、植物等常见元素的画法。一张高质量的插画，除了对人物的精细刻画外，与人物相契合的场景也必不可少。在场景中添加上符合人物心情相应的元素，让人物融入进场景中，让画面变得更加鲜活，富有故事感，便是本书希望教给绘画学习者的。

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本书系统介绍数字全息技术的基本原理，详细阐述数字全息技术与其他技术的交叉结合，如数字显微全息技术、相移数字全息技术、水下光纤耦合技术、定量相位成像技术、非相干数字全息成像技术和深度学习在数字全息技术中的应用等。同时本书介绍数字全息技术在不同领域的应用，如水下微生物探测、生物医疗样品显示与测量、微颗粒检测与定位、表面三维形貌测量、地外行星生命探测等。

本书以智能博弈对抗为主线，聚焦技术进展、紧盯研究前沿，分为理论方法、应用实践、前沿展望三大部分。理论方法着重介绍智能博弈对抗的理论、相关基础方法；应用实践针对当前三类典型智能博弈对抗系统平台，提出人工智能程序设计思路并进行设计实现；前沿展望分析当前智能博弈对抗领域的前沿元理论，探讨智能博弈对抗的典型应用场景。

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