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应用密码学
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本书主要介绍密码学领域的基本概念、理论和应用，让读者对密码学有全面的了解。 本书分为四部分，共计 14 章。 第一部分是基础背景知识，该部分主要介绍密码学的应用场景、数学基础，以及密码学理论与实践的区别。第二部分讲述对称密码学，该部分主要介绍古典密码学、流密码和分组密码。第三部分讲述非对称密码学，以 RSA、ElGamal、ECC 和格密码为代表的非对称密码也称公钥密码，是现代密码学的重要分支。第四部分讲述数据完整性，现代密码学也非常注重数据完整性，该部分主要介绍哈希函数、消息验证码及数字签名技术。 作者写作本书的目的是让尽可能多的读者了解和学习密码学，因此，任何希望深了解密码学及其工作原理的读者都可以阅读本书，同时不会被过于深奥的数学原理所难倒。
Web应用安全
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本书是一本关于Web应用安全的实用教材，旨在帮助读者深了解Web应用安全的核心概念和方法，以便有效地发现和防范Web应用漏洞和风险。 本书分为四篇，共22章，先介绍Web安全环境的搭建，再详细讲解各种Web安全工具，包括轻量级代码编辑器、浏览器代理插件、Burp Suite工具和木马连工具，着剖析多种Web应用安全漏洞及其常见的漏洞利用方式，最后基于两个真实的Web应用安全漏洞挖掘实战项目，帮助读者巩固对Web应用安全漏洞的理解，并拓展读者的Web应用安全测试的思路。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解Web应用安全，提升网络安全技能。 本书适合作为高等院校网络空间安全、信息安全和网络工程等相关专业的教材，也适合作为网络安全从业人员和研究人员的参考书。
边缘计算及其资源管理技术
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本书系统地介绍边缘计算及其资源管理技术，首先讲解边缘计算的基本知识，分别阐述边缘计算的网络架构、基础技术与服务模式，以及资源管理的各类使能技术与平台。随后，深分析边缘计算资源管理的基本问题和优化方法，分别讨论边缘智能、多无线网中的边缘计算、车辆边缘计算、工业物联网中的边缘计算、卫星边缘计算共 5 个典型应用场景下的边缘计算资源管理技术。 本书内容对边缘计算及其资源管理领域的知识获取、科学研究、技术研发等工作具有重要的参考价值，适合高校和科研院所的科研人员和学生、企业研发人员，以及其他需要了解和掌握边缘计算的技术人员和管理人员阅读参考。
图神经网络前沿
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本书全面介绍了图神经网络的基础和前沿内容，以及图表示学习的基本概念和定义，并讨论了高级图表示学习方法的发展，旨在帮助研究人员和从业者了解图神经网络的基本问题。此外，本书探讨了图神经网络的几个前沿主题，包括利用图数据描述社会科学、化学和生物学等领域的真实数据的关系，还介绍了图神经网络的若干前沿趋势，能够帮助读者一步掌握图神经网络所涉及的技术。 本书适合所有想了解图神经网络基本问题和技术的人，包括但不限于高等院校计算机专业高年级本科生及研究生、科研人员以及相关从业者。
磁梯度张量系统构建及目标探测技术
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本书以地下或水下隐蔽磁性目标探测为背景，以磁通门传感器搭建的磁梯度张量系统为基础，通过理论推导、仿真分析和实验验证，重点介绍磁梯度张量系统结构分析与搭建、误差分析与校正、磁干扰补偿与降噪，以及磁性目标定位、模式识别等方面，为高精度目标探测仪器的研制与应用提供理论指导和技术支撑。 本书适合磁性目标探测相关专业的研究生及相关行业的从业者阅读。
渗透测试技术
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本书是一本关于渗透测试技术的实用教材，旨在帮助读者深了解渗透测试的核心概念和方法，以便有效地发现和防范网络漏洞和风险。 本书分为七篇，共21章，从渗透测试环境搭建手，介绍信息收集、常见Web应用漏洞利用、中间件漏洞利用、漏洞扫描、操作系统渗透、数据库渗透等。本书以任务的形式呈现，易于理解和操作。通过阅读本书，读者能够全面了解渗透测试技术的原理和应用，提高网络安全水平。 本书适合作为高等院校网络安全、信息安全等相关专业的教材，帮助网络安全领域的初学者快速门。
AI医学图像处理(基于Python语言的Dragonfly)
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。 本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
软件开发安全之道
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本书共有13章，分为三大部分，即概念、设计和实施。具体内容包括：第一部分（第1~5章）为全书提供了概念基础，涉及信息安全和隐私基础概述、威胁建模、对可识别威胁行防御性缓解的通用战略、安全设计模式，以及使用标准的加密库来缓解常见的风险。第二部分（第6~7章）分别从设计者和审查员的角度讨论了如何使软件设计变得安全的指导，以及可以应用哪些技术来实现安全性。第三部分（第8~13章）涵盖了实施阶段的安全性，在有了一个安全的设计后，这一部分将会解释如何在不引额外漏洞的情况下行软件发。
从 Excel 到 Power BI :财务报表数据分析
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本书循序渐地分别讲解 Power BI 与 Excel 的数据分析特及其在财务报表分析中的应用，手把手教读者从零基础门到快速学会用合适的工具行财务报表分析。 本书共 19 章，主要介绍在使用统一云端数据集的基础上，使用者如何根据自身需求行分析，并提供在 Power BI 与 Excel 前端工具间切换的数据解决方案。此外，本书也涵盖财务报表的基础知识、指标介绍以及美国市场财务报表的特，以帮助使用者更全面地将财务报表自助分析技术与业务知识结合起来，从而提升精准投资决策的技能。 本书案例丰富，数据真实，理论联系实践，实战性强，适合投资者、证券分析师及企业管理者和数据分析爱好者等非财务人员阅读、使用。
软件开发中的决策:权衡与取舍
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本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。 通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
ASM全埋点开发实战
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本书由业内专业团队神策数据的专业人士编写，结合实战案例，深浅出地介绍了ASM技术和Android全埋技术。 作者从神策数据服务超过2000家客户的经历中，发现了行业用户对全埋技术的迫切需求。本书针对这一，详细、客观地阐述了ASM在Android全埋中的应用，涵盖各种真实商业场景，并清晰地讲解其技术原理和实现步骤，以帮助用户利用好全埋技术的特长和优势。 本书作为一本技术参考书，特别适合非专业发工程师在日常工作中使用。
Spring Boot 3:高级与架构设计
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随着 JDK 的升级与迭代，Spring Framework 与 Spring Boot 也分别升级到了全新的 6.x 与 3.x 版本。全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书重点讲解 Spring Framework 与 Spring Boot 的高级机制、架构设计和前沿特性，通过源码解读和剖析深入讲解框架底层原理，并对新特性进行详细解读。 本书分为3个部分，共8章。*部分介绍Spring Framework的IOC容器高级机制与原理；第二部分讲解AOP高级特性与原生设计；第三部分主要讲解Spring整合AI的前沿技术，以及 Spring Framework 6与Spring Boot 3的新版本特性。 本书适合已经有Spring使用基础的开发者、想了解Spring前沿特性的进阶者，以及熟练使用Spring Boot且希望进一步提升技能与认知的探究者阅读和使用。
Python从入门到精通
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这是一本Python零基础门的实战型教程图书，介绍的是当下计算机编程领域颇为流行的Python语言。全书内容包含快速掌握Python的基础、Python的交互模式、变量/内存地址与命名、数据类型与结构、字符串、列表元祖、字典、集合、控制语句、函数、文件与IO、面向对象/类、异常处理、并发编程、模块、数据库与网络编程、错误调试与单元测试和版本控制工具等内容。另外，为了让读者能学以致用，本书在后一章安排了“项目发实训”，主要包含爬虫和Web搜索系统的发。 书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容，请读者不要略去这些内容，它们可以帮助大家了解和理解编程过程中的一些原理、技巧，甚至冷知识。 本书适用于作为计算机编程专业的教材图书，也可以作为程序发工程师的知识拓展图书。注意，本书的教学环境是基于Windows 10系统（64位）编写的，全书内容均采用Python 3.7编写。
数以达理:量化研发管理指南
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本书是作者多年来软件工程经验与 软件过程改咨询经验的结晶，书中对量化研发管理给出了系统论述，并通过大量的实际案例针对每种场景下的量化研发管理问题给出了解决方案。 本书先介绍了软件研发量化管理的基本概念，然后以活动顺序为主线讲述了如何识别与定义软件研发量化管理的对象、如何设计数据指示器、如何分析历史数据的分布规律、如何定量地分析因果规律、如何定量地预测未来、如何定量地控制过程、如何定量地管理过程改，后介绍了统计学的基本概念与假设检验在软件研发管理中的应用。 本书论述简明清晰、实例丰富，可以帮助读者快速、正确地掌握如何采用统计方法管理软件研发团队，适合公司高管、质量总监、质量管理人员、过程改人员、敏捷教练、咨询顾问、项目经理及研发人员阅读参考。
Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发，系统地讲解SwiftUI发的全过程，内容丰富且实用性强，旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章，从SwiftUI的基础概念始，逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题，为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者，都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧，并将其应用到实际项目中，发出优秀的iOS应用。
网络安全应急响应实战
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本书主要介绍网络安全应急响应的法律法规和相关技术，并给出不同场景下的实战案例，旨在帮助读者全面了解网络安全应急响应的措施，掌握实用的应急响应技能和策略。 本书共7章，先从与网络安全应急响应相关的法律法规、事件分级和分类手，然后介绍日志分析、流量分析、威胁情报分析和溯源分析等基础技术，随后展示常见操作系统下的应急响应技术和应急响应高阶技术（如内存取证技术和样本分析技术），着针对不同的网络安全事件（例如DDoS攻、勒索病毒）分享应急响应策略和技巧，之后介绍常见应用组件应急响应实战，最后介绍在企业中如何制定网络安全应急响应预案和如何实施网络安全应急演练等。 本书适用于广大网络安全从业者，包含但不限于大中型互联网公司的员工，以及想要从事网络安全工作的读者。本书也可作为高等院校相关专业的教学用书。
从线性代数到量子计算
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本书主要介绍量子计算的原理、著名算法及相关应用，旨在通过细致的讲解和直观的类比，降低量子计算的入门难度，帮助读者快速了解量子算法的典型应用思路、量子优越性的实现途径及量子算法的应用场景，为进一步学习奠定基础。 本书共6章，第1章介绍量子计算的物理基础，即量子力学；第2章概括性介绍量子计算的基本原理及著名量子算法；第3章介绍量子计算所需的数学基础；第4章介绍量子门与量子电路；第5章介绍几个基础量子算法；第6章介绍量子算法的实际应用场景。 本书适合具有一定大学数学基础，特别是线性代数基础，且对量子计算感兴趣的读者阅读。
VMware vSphere 7.0虚拟化架构实战指南
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本书针对VMware vSphere 7.0虚拟化架构在生产环境中的实际需求，分8章详细介绍了在生产环境中如何部署VMware vSphere 7.0。全书以实战操作为主，理论讲解为辅，通过搭建各种物理环境，详细介绍了如何在企业生产环境中快速部署网络和存储，同时针对VMware vSphere的特给出了专业的解决方案。通过学习本书，读者可以迅速提高自己的实际动手能力。 本书语言通俗易懂，具有很强的可操作性，不仅适用于VMware vSphere 7.0虚拟化架构管理人员，也适合其他虚拟化平台管理人员参考。
高性能计算算法引擎:线性代数与异构计算的融合
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本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。*部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
