数据是非常重要的资产，是“数字经济”时代的核心生产要素。本书主要面向财经类等非大数据技术、计算机科学与技术等专业的学生，旨在培养学生大数据处理能力。本书重点讲解 MySQL 数据库基础、Python 程序基础、浪潮可视化大数据三大核心内容，根据岗位典型工作任务，MySQL 数据库重点讲解库表操作、结构化查询部分，Python 重点讲解数据采集、数据整理与数据分析部分，同时拓展浪潮可视化数据处理应用。 本书以企业真实项目为例讲解大数据基础知识、主流大数据分析工具与方法，以及浪潮可视化大数据分析工具

全书共11章, 分别介绍计算机系统结构的基本概念、指令系统、存储系统、流水线技术、并行处理机和多处理机、输入/输出系统、MIPS体系结构、多核技术、非冯·诺依曼型计算机、异构计算、云计算技术, 以及RISC-V指令集 (附录)。

大数据平台运维是大数据应用人才培养的基本技能之一。本书讲解了大数据平台运维过程中的各个主要阶段及其任务, 主要包括安装部署、优化监控、架构原理、生态系统、运维工具等。本书内容全面, 涵盖了Hadoop生态绝大部分组件的运维, 兼具基础理论与运维实践经验; 主要特色是将知识点凝练到图形中, 通过视觉记忆, 看图联想, 理解知识点的含义和知识点之间的联系, 以达到长时记忆、学以致用的目的。通过900多道习题, 加强系统性和实践指导性。

本书是根据教育部《教育部高等教育司关于开展新工科研究与实践的通知》编写的关于计算机程序设计课程的教材。本教材从C语言程序设计的基本原理及程序设计的基本思想出发, 以“实践应用”为目标, 紧扣基础, 循序渐进, 面向应用。全书主要包括两部分, 即基础部分和面向应用部分。基础部分的主要内容包括程序设计中的基本概念与应用, 如变量、表达式、基本控制语句、函数、数组、指针的概念及其应用、算法设计与实现、结构型数据的应用及文件的操作等, 在掌握了这些基本概念与应用的基础上适时引入面向对象、单片机

本书涵盖了Java平台标准版的全部基础知识和高级特性, 内容由浅入深, 主要包括: Java编程基础知识、Java面向对象程序设计、高级类特性、集合框架与泛型、Java异常处理、IO流、JDBC访问数据库、Java GUI程序设计、多线程编程、Socket网络编程等。全书结构严谨, 层次清晰, 语言生动, 理论论述精准深刻, 程序实例丰富实用。本书不要求读者具有语言开发编程基础, 或者软件开发方面的任何经验, 通过学习本书, 读者可以具备使用Java语言进行应用开发的能力。

本书采用项目驱动方式, 从理论到实践, 由浅入深地设计了17个项目, 包括认识大数据分析、Python数据分析工具、numpy数据分析和处理、Pandas数据分析和处理、Matplotlib数据分析可视化、基于HADOOP的数据分析和机器学习。

依据高职院校人才培养需求及《高等职业教育专科信息技术课程标准 (2021年版)》课程标准, 不断适应新时代信息技术的发展, 结合多年的教学实践, 以新知识和新的教学理念为依托, 以培养大学生信息技术素养( 包括办公自动化、“互联网+”、创新创业和移动互联网应用、大数据和信息安全等素养) 为目标, 有针对性地编写了立体化教材, 同时兼顾了全国计算机一级等级考试的需求。

本书共16章，介绍了计算机的工作原理、计算机系统的硬件和软件组成以及使用计算机系统的基本方法和技能。

《网页设计与制作实践》从实际应用出发，以实用案例为主线，围绕创建与优化网页，深入浅出地讲解了网页设计方面的相关技术及应用，介绍了使用HTML、CSS、Dreamweaver CC、Firefox浏览器等工具编码、创建、管理及调试网页的方法与技术。全书共分8章，内容包括网页设计基础、网页设计语言、CSS基础、JavaScript基础及HTML5的新增标签、案例汇编、大学生就业信息网和网站部署方法。
本书适合高等院校计算机科学与技术、电子商务及相关专业的学生学习使用，也可作为网页设计与制作初学

本书以理论结合应用为指导思想，以智能优化算法为对象，以Python为开发语言，主要讲解智能优化算法的基本原理、代码实现、应用案例和性能测试。本书轻理论，重实践，目的是使读者能够迅速地入门并掌握智能优化算法及其Python代码实现的相关技巧，并在后续的学术研究和工程实践中加以应用。本书分为12章，第1章～第10章分别介绍10种智能优化算法（黏菌算法、人工蜂群算法、蝗虫优化算法、蝴蝶优化算法、飞蛾扑火优化算法、海鸥优化算法、麻雀搜索算法、鲸鱼优化算法、黄金正弦算法、教与学优化算法）的基本原理、Pyt