抄你老师的英语单词笔记

作者：  吴思远著

出版社：吉林出版集团有限责任公司,2012

简介：　　 本书按照字母顺序选取了大学英语四、六级及雅思、托福四大考试中最常用的单词，每个单词都采用以下模式：各单词标出了词性、音标、例句、主要短语，并列出相关的同义词、反义词、衍生词以及所属等级。本书采用这种细致的分类学习法可以让读者在复习单词时清晰明了，记忆单词的同时能够举一反三，提高学习效率。 　　

数据挖掘实践教程

作者：  吴思远

出版社：清华大学出版社 2017年01月

简介：

本书注重数据挖掘理论，将理论与实践相结合、知识理论与具体实现方法相结合，由浅入深地介绍了数据分析与挖掘的相关知识。全书分为3部分。第1部分介绍了数据挖掘理论(第1~3章)，第2部分介绍了Excel 2010数据分析与挖掘、SQL Server 2012数据挖掘、SPSS数据分析与挖掘的实践过程(第4~9章)，第3部分介绍了SQL Server和SPSS数据挖掘的实验内容(第10章)。

本书为教师提供了配套的教学资源，可以作为计算机、智能科学类专业本科生的数据挖掘课程教材，也可以作为专业技术人员的自学参考书及数据挖掘爱好者的自学用书。

Applications of Oracle

作者：  吴思远编著

出版社：人民邮电出版社,2012

简介： 书籍 计算机书籍 　　oracle数据库系统是数据库领域最优秀的数据库之一，本书以最新版本oracle 11g为蓝本，从实际出发，系统地介绍了oracle数据库系统的管理和使用。对深奥的理论不做过多的讨论，重点突出实用性，每章中都提供了许多实用的例子，力求让读者更好地掌握和使用oracle数据库。 　　 全书分为3个部分。第一部分介绍了oracle的使用基础(第1～4章)，第二部分介绍了数据库开发的sql和pl/sql语言(第5～10章)，第三部分介绍了oracle数据库管理的各个方面(第11～15章)。 　　 《oracle数据库实用教程》为教师提供配套的教学资源，可以作为高等院校数据库及相关课程的教材，也可以作为培训中心的数据库技术培训教材及数据库爱好者自学用书。

英语名师精选4000必备单词

作者：  吴思远

出版社：江苏科学技术出版社 2016年05月

简介：
《英语名师精选4000必备单词》一书精心筛选大学英语四六级、雅思、托福等重要考试中的高频词汇，旨在帮助读者掌握常考词汇，扩大单词量，攻克英语考试的单词基础关。《英语名师精选4000必备单词》的内容按照字母顺序编排，方便读者查找、记忆。书中全面汇编每个词条的常考词义，标注不同词义下的搭配介词，并列举了考试中常出现的短语。同时，针对单词的重点词义，还配有至少一个实用例句，而且给出了例句的中文翻译，便于读者学习单词用法，让记忆更深刻，真正做到单词学习的融会贯通。另外，《英语名师精选4000必备单词》一书中还列举了每个单词的同义词、反义词、衍生词等相关拓展词，便于读者联想记忆，一次性学透每个单词！

东方智慧丛书 大学中庸选译

作者：  张葆全 选释 辜鸿铭 吴思远 译 郑振铭 蓝学会 绘

出版社：广西师范大学出版社 2016年08月

简介：      《东方智慧丛书》精心挑选代表中华文化的《论语》《老子》《孙子兵法》《大学》《中庸》等几十种典籍或专题，以全译、节译的方式翻译成东盟十国八种官方语言（泰语、越南语、印尼语、马来语、老挝语、缅甸语、柬埔寨语、英语），以纸质和数字图书形态实现中华经典文化在东盟的规模化、零障碍传播。丛书总的出版规模计划100种（册），文图并茂，精装彩印，力求读者喜闻乐见。《大学中庸选译》（汉英对照）属《东方智慧丛书》之一种，对《大学》《中庸》原文精确释析，并做英语对照翻译，是英语人群学习了解中华文化的必读入门书。

东方智慧丛书 周易选译

作者：  张葆全 选释 吴思远 译 闰瑞琳 尹红 杨阳 绘

出版社：广西师范大学出版社 2016年08月

简介：      《东方智慧丛书》精心挑选代表中华文化的《论语》《老子》《弟子规》等几十种典籍或专题，以全译、节译的方式翻译成东盟十国八种官方语言（泰语、越南语、印尼语、马来语、老挝语、缅甸语、柬埔寨语、英语），以纸质和数字图书形态实现中华经典文化在东盟的规模化、零障碍传播。丛书总的出版规模计划100种（册），文图并茂，精装彩印，力求读者喜闻乐见。《周易选译》（汉英对照）为中华文化重要典籍《周易》的汉语和英语对照本，精确释析，精心翻译，并配绘精美插图，为英语人群阅读《周易》提供了一个优质读本，实现了中华文化的良好传播。

大数据挖掘及应用（第2版）

作者：  王国胤、刘群、于洪、曾宪华、吴思远

出版社：清华大学出版社 2021-10-01

简介：本书围绕大数据背景下的数据挖掘及应用技术，从大数据挖掘的基本概念入手，由浅入深、循序渐进地介绍大数据挖掘分析过程中的数据认知与预处理、数据可视化技术、数据挖掘的基本方法、Hadoop大数据分布式处理生态系统及分析应用等内容。其中数据挖掘的基本方法不仅包括数据关联分析、数据分类分析及数据聚类分析，还包括深度学习等重要的数据挖掘研究和发展主题。作者对每一章的内容都尽量从不同的角度进行深入剖析，案例均采用Python语言编程。 本书既可以面向计算机科学与技术、数据科学与技术、人工智能、智能科学与技术等信息类专业的本科生和研究生，也可以面向广大的IT从业人员。全书不仅提供了全部案例的Python源代码，还提供了丰富的习题和参考文献，对读者掌握大数据挖掘及应用领域的基本知识和进一步研究都具有参考价值。