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数据库系统及应用教程——SQL Server 2008
本书是为普通高等院校应用型本科计算机专业及相关专业精心编写的一本数据库课程教学用书，它以SQL Server 2008为核心系统，较完整地讲述了数据库系统的基本概念、基本原理和SQL Server 2008的应用技术。 本书第1~3章讲述了数据库的基本理论知识及数据库设计的相关技术，其内容主要包括数据库系统、数据模型、关系数据库的基本理论、关系模式的规范化以及数据库设计思想和方法； 第4~11章讲述了SQL Server 2008基础、数据库和数据表管理、数据查询、视图与索引、存储过程与触发器及用户定义函
数据库系统及应用实验与课程设计指导——SQL Server 2008
本书是《数据库系统及应用教程——SQL Server 2008》（刘金岭、冯万利主编）的配套指导书，共分为两个部分。第一部分为上机实验，包括15个实验，该部分介绍了SQL Server 2008数据库功能和操作使用技术，并结合学生的实际应用给出了VB、ASP与SQL Server 2008数据库连接的两个实验，为便于学生撰写实验报告，该部分给出了实验报告的撰写规范和模板；第二部分为课程设计指导，该部分首先介绍了课程设计的内容、步骤及要求，然后介绍了数据库应用系统设计规范，而后给出了项目开发文档的编写规范，最后给出了课程设计的两个较完整的案例，以供学生进行课程设计时参考。本书内容实用性强，讲解由浅入深、循序渐进，注重培养学生的应用能力，既适合作为普通高等院校本科层次数据库原理及应用课程的实验和课程设计指导书，也适合作为高等教育其他层次的数据库原理及应用课程的实验指导书或课程设计、毕业设计的参考书。
文本数据挖掘与Python应用
教材系统地介绍文本数据挖掘的相关概念，利用Python作为工具进行相关试验，其内容主要包括：文本挖掘产生的背景及发展；文本挖掘的概念、文本模型表示、文本内容的预处理，包括分词、去停用词以及特征抽取；文本相似度的概念等。介绍文本分类的概念及常用方法，如KNN算法、SVM算法等，并对分类结果进行评价；在介绍文本聚类聚类的概念时是，同样介绍聚类常用算法，如K均值算法、层次聚类法、密度聚类法等，作为有文本分类、文本聚类的应用，最后给出了信息抽取、社会网络中的实体关系抽取和事件抽取。
数据库原理及应用——SQL Server 2012（第2版·微课视频版）
根据应用型本科学生的特点，本书第 2 版以 SQL Server 2012 为模型，本着“精理论，重实践”的原则，将关系型数据库理论进行了精准的优化，由浅入深，通俗易懂，条理清楚，重点突出，强化了数据库设计技术。在数据库设计理论基础上，结合作者多年的项目开发经验，介绍了一些行之有效的数据库设计与开发中所用到的一些方法和技巧。 在内容选取、章节安排、难易程度、例子选取等方面充分考虑到理论教学和实践教学的需要，力求使教材概念准确、清晰、重点明确，内容精炼，便于取舍。结合 SQL Server2012 的具体的数据库管理系统，讲解了数据库的一些管理技术和应用，如数据库的完整性约束、存储过程与触发器、数据库并发控制、数据库的安全与保护、备份与恢复等。 本教材可以作为应用型本科计算机类专业学生的数据库课程教材。
Python数据挖掘算法与应用
本书较完整地讲解了数据挖掘和机器学习的基本概念、基本算法原理和应用技术。本书用通俗的语言和实例解释了抽象的概念，并将抽象概念融合到具体的案例中，以便于读者理解和掌握。 本书在编写过程中力求做到语言精练、概念清晰、取材合理、深入浅出、突出应用，为读者进一步从事数据分析、应用、开发和研究奠定坚实的基础。 本书既可作为高等院校信息类和管理类专业的数据挖掘或机器学习课程的教材，也可作为科研人员、工程师和数据分析爱好者的参考书。
Python数据挖掘算法与应用实验及课程实训指导
本书是《Python数据挖掘算法与应用》（清华大学出版社，刘金岭、马甲林编著,以下简称主教材）的配套指导书，共分为两部分，第一部分为上机实验，根据主教材的知识点设计了18个实验，以帮助读者理解主教材的内容及算法的原理;第二部分为课程实训，根据Python语言的特点给出了4个实训案例。 本书内容实用性强，讲解由浅入深、循序渐进，注重培养学生的应用能力，可作为高等院校数据挖掘、机器学习等课程的上机实验、课程实训的指导书或毕业设计的参考书。
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