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本书共分8章，主要内容如下： 第1章介绍数据的认知与研究任务，大数据概念特征及技术挑战等。 第2章介绍大数据内容、知识和结果表达概念，以及元数据和知识图谱技术。 第3章介绍数据存储基础、大数据存储要求以及应对技术和典型系统。 第4章介绍数据管理基础，新型数据管理模型及其相应大数据管理系统。 第5章介绍数据计算基础，大数据计算特点，大数据的批量、流、图等新计算模型和特点，以及计算引擎的工作原理等。 第6章介绍大数据分析概念、分类聚类等数据分析的基本方法，以及深度学习等数据分析的高级方法。 第7章介

Hive是大数据领域的一个重要开发工具。本书基于Hive3.1.3版本进行编写，首先，简单介绍了Hive的起源和发展，以及Hive的安装和部署；其次，分别介绍了Hive的数据定义语言、数据操作语言、查询语言，以及各种函数，其中穿插安排了大量的综合案例练习；再次，讲解了分区表和分桶表，以及文件的压缩；最后，重点讲解了Hive在使用不同执行引擎时的企业级性能调优手段。本书广泛适用于大数据的学习者和从业人员、Hive初学者，以及高等院校大数据相关专业的学生，同时可作为大数据学习的必备书籍。

作为近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一，大数据分析与挖掘已经成为各个行业商业决策的必备技术。本书紧跟数据科学前沿，旨在帮助读者建立大数据分析与挖掘的思维框架，培养其使用数据驱动的方法解决商业决策问题的能力。本书秉承经典、主流和发展的理念，重点介绍了大数据分析与挖掘的主要步骤，关联分析、分类和聚类等经典算法的原理以及文本挖掘和深度学习等**算法和应用。本书内容设计采用“算法原理+商业案例”的方式，突出课程的实践性和应用性特点。

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本书以Flink 1.16.0为主线，全面介绍了Flink的核心概念和常用功能。全书共9章，分别讲解了Flink概述，Flink部署与应用，DataStream API，DataSet API，时间与窗口，状态和容错机制，Table API&SQL和Flink CEP。
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大数据是从哪里来的？大数据有什么特点？大数据带来了什么利弊？人们如何在大数据时代活得更好？带着这些疑问，《大数据概论——智能时代的思维方式》将从大数据的意义、大数据的来源、大数据的思维、大数据的应用、大数据的挑战5 方面来和读者一起深入探讨。通过5章的内容，读者能够系统地了解大数据技术产生的背景、发展的历史、涉及的领域以及取得的辉煌成就。
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本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了金融租赁行业离线数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并在其中穿插了许多大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、金融租赁业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。本书的第1章至第3章是项目前期准备阶段，主要为读者介绍了数据仓库的概念、应用场景和搭建需求等，并初步搭建了数据仓库项目所需的基本环境；第4章至第5章是数据仓库搭建的核心部分

本书从模型的结构和数据基础两个方面解构大语言模型，以便帮助读者理解和搭建类似ChatGPT的系统。在模型的结构方面，大语言模型属于深度神经网络，其设计核心是注意力机制，因此，本书涵盖了多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等经典模型。在模型的数据基础方面，本书既涉及模型训练的工程基础，如反向传播，又涉及数据的使用方式，如迁移学习、强化学习，以及传统的监督学习和无监督学习。此外，本书还阐述了如何从计量经济学和经典机器学习模型中汲取灵感，以提高模型的稳定性和可解释性。本书既适用于希望深入了解大语言模

本书以当前流行的MySQL 5.7作为平台，内容分为MySQL基础、习题、实验、数据库综合实训、数据库应用开发实训和附录。本版对MySQL基础部分进行了系统优化，使内容更加简明扼要，对原有实例进行了修改，从而为实验数据库与教程的一体化创造了条件。全书MySQL命令分层缩进，基础部分数据库表列名采用汉字，综合实训数据库表列名则采用英文字符，数据库及其对象、函数名等采用小写字母，系统关键字采用大写字母，语句格式清晰易懂，运行结果直观。数据库综合实训通过一个规模不大的数据库综合实例，将数据库主要对象及

本书为国家级线下一流本科课程“数据库系统原理”指定教材, 主要介绍关系数据库的基本理论、设计方法、实现技术和控制原理等内容, 从帮助读者构建系统的数据工程观的角度出发, 按基本概念、数据模型、数据库设计方法、数据库设计优化理论、数据库的实施和数据库的运行控制这一主线, 以逐渐深人的方式展开描述, 让读者既能从宏观上了解数据库构建的基本过程, 又能从微观上掌握构建数据库每-步所依据的基本原理和实现方法。本书还针对复杂数据库系统设计中所涉及的特殊问题, 如子类、弱实体、冗余与效率、约束与限