科学出版

清华大学出版社出版了一些关于凸优化的外文翻译书籍，这些书籍对凸优化理论进行了详细的阐述。

微软SQL Server 2008的内部机制揭示了其在数据管理和处理方面的核心功能。这本书详细探讨了SQL Server 2008的架构设计、性能优化技术和管理策略，为数据库管理员和开发人员提供了宝贵的见解和实用的技术指南。

图书出版的活儿说复杂也复杂，说简单也简单，关键就看你怎么管理。C++配合Access搞出来的这个图书出版管理系统，还挺实用的，适合做实习项目练手。 模块分得清清楚楚，像用户登录、图书信息管理、销售统计这些功能一个不落。响应也快，逻辑也清晰，拿来直接套自己的项目都行。 数据库那块设计得也挺讲究，表结构清楚，还考虑到了数据一致性。比如图书信息表、销售记录表这些都安排得明明白白，后期扩展也方便。 前端虽然不是重点，但配合起来做交互还是够用了。两个主要的对话框——图书信息和销售操作，窗口设计直观，交互简单，用户体验也不错。 比较适合初学者或者想找个完整案例练手的同学，技术栈不复杂，C++和Access

想自学数据科学，但不想花一大笔钱？这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨！通过 MOOC（大规模开放在线课程），你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活，你可以根据自己的进度来调整。最棒的是，只要你能每周投入 20 个小时，大约两年内就能完成所有学习内容！ 其中，包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计，适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度，看看自己预计何时能完成。嗯，，如果你有足够的热情，走这条路不难！ 顺便提一下，课程内还附带了一些实用的资源链接，像 MIT 的线性

微软出版电子书《介绍Power BI》详细介绍了Power BI的开发和应用。

这本电子教材由清华大学出版，专注于详细介绍和强调PowerBuilder 9.0的应用。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Py

Spark 是大数据领域的明星，性能和灵活性让它受到了广泛欢迎。如果你是数据科学家或开发者，Spark 几乎是你不可错过的工具。Spark for Data Science这本书就深入了如何用 Spark 2.0 进行数据，是在机器学习的应用上。书里不仅仅讲 Spark 的基本框架，还了 Spark SQL、MLlib 等常用组件，你掌握最新的技术和应用。无论是流、图形计算还是大规模数据，Spark 都能轻松搞定。而且，Spark 的弹性分布式数据集（RDD）设计也让大数据变得更加高效。书中的内容深度适中，适合想要入门或进阶的开发者。推荐给那些对大数据和机器学习有兴趣的朋友们，能你更好地理解

DB2 的入门教程还真不多见，这本清华大学出的《DB2 基础教程》算是比较系统全面的了，适合刚接触 DB2 的朋友。IBM 出品的DB2 数据库，性能还挺强的，用在云计算、大数据这些场景里也不含糊。《DB2 基础教程》把从安装到运维的各个环节讲得还蛮细，刚开始上手也不会太吃力。安装配置那一节对新手蛮友好的，像选版本、搞兼容、调参数这些，书里都配了图文步骤。你要是在 Linux 或 Windows 上折腾过数据库，就知道这块其实挺关键。数据库创建和用户管理这块，讲得挺实用的。比如怎么定义存储空间、设置字符集，甚至权限控制也有讲，适合开发和运维一起看。SQL 操作部分内容也比较扎实，从基础的SEL

Oracle DBA经典书籍，由McGraw Hill出版，详细介绍了Oracle Database 11g的管理和运维技术。