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网络安全大数据分析与实战
￥51.35
《网络安全大数据分析与实战》深浅出地介绍了大数据安全分析的理论和实践基础，涵盖大数据安全概述、机器学习、深度学习、发编程工具以及相关法律法规等内容，简明扼要地介绍了聚类分析、关联分析、预测分析及分类所涉及的主流算法，并以实战导向的综合案例对大数据安全分析的相关知识和技术行了整合应用。 《网络安全大数据分析与实战》可以作为高校大数据安全分析相关专业课程的教材，也可作为从事信息安全咨询服务、测评认证、安全建设、安全管理工作的从业人员及其他大数据安全分析相关领域工作人员的技术参考书。
动画动态动作基础
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“动画动态动作基础”是高校动漫专业的基础必修课。它不同于一般速写只强调在短暂的时间内快速而准确地捕捉对象，而是指借助对速写技巧的掌握，应用速写的方式，针对人物的各种不同角度、不同动势尤其是对人物运动中的典型动作加以刻画，从而达到快速表达对象的目的。本书主要内容包括动画动态动作基础概述，即动态、动作的概念及训练方法，动画概念在动画创作中的重要性；动画动态的具体内容，即对人体的理解，对运动的理解和把握及动态造型的表现方法；动画动作的具体内容，即连续动作的写生，连续动作的默写，连续动作的运动形式及特定环境下的人物动态动作等。通过这些内容的训练，能够使学生在今后的学习中直接进入动画创作，减少不必要的重复和描绘动画形象时造成的困难，培养正确的观察方法和快速而准确地捕捉对象形象的能力，对不同运动动势的默写的能力以及进一步夸张、概括和创造形象的能力等。帮助动漫创作爱好者及专业人士系统了解并熟练掌握基础知识，并把这些理论作为以后创作的基石。全书图文并茂，通俗易懂，适合高校相关专业学生及初学者的需要。
电力物联网工程技术原理与应用
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电力物联网工程技术原理与应用运用信息化与物联网工程技术理论，全面分析国内外能源电力物联网工程技术研究现状与发展趋势、我国能源电力物联网应用工程技术发展特、智能变电站物联网工程技术与应用、输电线路物联网感知工程技术与应用、供用电物联网通信工程技术与应用、配电系统物联网工程技术与应用、电力GIS物联网工程技术与应用、无线移动通信物联网工程技术与应用、电力人工智能物联网工程技术与应用等，力求反映电力信息化与物联网应用工程技术的*发展理论与工程实践研究成果，通过电力物联网工程技术实际案例，针对电力信息化与物联网工程领域存在的问题，提出了相应的解决方案。 电力物联网工程技术原理与应用可作为高等院校相关专业教材，也可作为能源电子行业的培训教材，还可作为企事业单位电力物联网工程相关人员的参考用书。
零基础学Visual C++(第4版,丛书畅销30万册,全新版隆重上市)
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本书站在零基础学习的角度，使初学者能尽快掌握VisualC++程序设计的精髓。在讲解知识时，笔者采用从无到有、由浅深的逐级递学习方式。本书涵盖了VisualC++所有语法知识，包括基础数据类型、类与对象、函数与模板、继承与多态、标准模板库、文件读写等。在MFC类库应用，本书还详细介绍了菜单、控件、消息映射、工具栏、状态栏、通用类、文本、图形、动态库、多线程、网络编程、数据库编程等高级知识。本书对VisualC++的每个知识的讲解均通过基本、常用的方案实现，并辅以简单易懂而贴近工程应用的实例来阐明。本书还附赠1张DVD，内容为笔者为本书录制的全程多媒体语音教学视频及本书所涉及的源代码。
移动智能系统测试原理与实践
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本书首先介绍移动智能系统测试的基础理论，然后分别针对移动智能终端和智能服务平台端，系统地探讨功能测试、可靠性测试等方面的测试内容、测试方法、测试流程和测试工具，之后讨论二者的交互测试，后介绍国内外移动智能系统测试的相关标准。本书适合作为高等院校计算机、软件工程等专业的本科生和研究生教材，也可供工程技术人员参考。
算法精解:C语言描述
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本书是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中常用的技术——指针和递归，后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书下坚实的基础；第二部分对表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构行了深阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法行了精辟的分析和讲解。 本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜：具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码，在很多数据结构和算法的实现过程中，有大量细节问题是伪代码不能解决的；每一章都有精心组织的主题和应用；全部示例来自真实的应用，不只是一般的练习；对每种数据结构、算法和示例都行了详细分析；每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答，旨在强调这一章的重要思想…… 本书中的代码尤为值得强调：所有实现都采用C语言编写，所有代码都优先用于教学目的，所有代码都在4种平台上经过完整测试，头文件记录了所有公共的口，命名规则适用于全书所有的代码，所有的代码都包含大量注释…… 本书内容包括： · 数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构：表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法
零基础学算法(第3版)
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本书分为上、下两篇，共10章。上篇用5章的篇幅介绍了算法和数据结构的基础知识，包括基础算法思想、简单数据结构、复杂数据结构、排序和查找算法等内容；下篇用5章的篇幅介绍了用数据结构解决实际问题的相关程序，包括解决数学问题、数据结构问题、算法经典问题等内容以及信息学奥赛部分试题的程序，后一章介绍了与算法和数据结构相关的常见面试题。本书案例实用性强、结构清晰、实例代码讲解详尽，可作为大中专院校学生学习数据结构以及做课程设计的参考书，也可以作为有一定程序设计基础的程序员的参考书，还可作为参加信息学奥赛选手的参考书。
零基础学Java(第4版,丛书畅销30万册,全新版隆重上市)
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本书一共分为四篇，共25章，循序渐地讲述了Java语言的语法规则，Eclipse和MyEclipse发环境的使用，从基本概念到具体实践、从门知识到高阶主题、从语法语义到数据结构和算法都行了详细的阐述，主要包括运算符、表达式、分支语句、循环语句、函数、数组、字符串、类、对象、包、继承、多态、封装、枚举、反射、标注、泛型、类加载器、动态代理、多线程、文件的操作和访问、数据的操作、数据的存储、Java数据结构、XML文件的创建和解析、数据库的连、网络编程和界面的设计等知识。
Linux内核分析及应用
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本书由架构师亲力造，分享了他十多年后端发经验，特别是围绕Linux系统行的服务发经验。本书共8章,主要内容包括：第1章介绍Linux对程和线程的实现原理，并分析了Memcached和Nginx工作程池模型的实现；第2章介绍并发的概念以及Linux中的并发相关工具，然后分析常见源软件的并发问题；第3章介绍Linux是如何行内存管理的，分析了Memcached和Redis的内存管理机制。第4章介绍Linux系统对中断行的封装和实现；第5章介绍I/O的全过程，以及某些源系统中I/O相关调用的实现等；第6章介绍Linux文件系统的整体架构及核心概念，然后介绍ext4文件系统的特，以及TFS小文件系统的设计思路；第7章介绍Linux程隔离技术，以及Docker容器的部分实现；第8章介绍Linux网络层数据的流转过程,以及lvs如何在netfilter上定制，后分析了Nginx服务器socket监听初始化的过程。
Visual C++数字图像模式识别典型案例详解(光盘内容另行下载,地址见书封底)
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《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》详解了数字图像模式识别中部分典型案例，全书共分3篇14章，篇分2章介绍了数字图像模式识别基础知识及其经典实现方法；第二篇分10章从不同角度介绍了多个典型的数字图像模式识别案例；第三篇则系统全面地介绍了2个数字图像模式识别案例的详细设计思路及其实现过程。 《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》破了传统程序类书籍的讲解方法，将编程思路和编程过程与所附代码有机结合在一起，分层次分模块地予以讲解。同时，以图解的方式讲解程序的运行过程和结果，并配有适当的文字说明，从而使读者迅速理解所讲述的内容。 《VisualC++数字图像模式识别典型案例详解》内容翔实、结构清晰、图解清楚、讲解透彻、案例丰富实用，能够使读者快速、全面地掌握数字图像模式识别的各种应用技术。它既可作为高等院校的数字图像模式识别相关学科的教材，也可作为工程技术人员及读者自学的参考书。
Photoshop新手学UI艺术设计
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本书精选大量实例，针对不同风格的UI界面行全面讲解与分析，让读者一步步深学习的同时掌握设计技巧，提升设计技能，高效完成设计工作。本书首先详细讲解UI设计的基础知识，包括UI设计的单位、格式、常用软件等，以及UI设计的配色知识，然后从基础控件设计始讲起，囊括了时下流行的扁平化、写实、立体化元素的制作技巧，并讲解了游戏界面及不同应用界面的设计方法，让读者在短时间内界面设计的四维空间。本书特别适合智能手机UI界面设计的初学者阅读，同时也适合作为社会培训学校、大中专院校相关专业的教学参考书或上机实践指导用书。
DAG区块链技术:原理与实践
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内容简介 本书由区块4.0明星项目InterValue（也是目前技术更先的基于DAG的区块项目）核心团队撰写，它从底层原理和工程实践两个维度深浅出地讲解和剖析了DAG这一新兴的区块技术，能为基于DAG的技术研发、场景落地、上应用和生态构建提供全方位的指导。 全书共11章，逻辑上分为三个部分： *部分（第1~6章） 技术原理篇 首先从宏观上对区块及DAG技术做了整体性介绍，然后从微观上详细讲解了DAG区块技术的通信机制、共识机制、智能合约、密码学技术和安全技术，这部分内容将从理论和技术的角度为读者下坚实的基础。 第二部分（第7~9章） 工程实践篇 从原理实现和应用发两个维度深剖析了目前具有代表性的3个基于DAG技术的区块项目：IOTA、ByteBall和InterValue。不仅能让读者了解这3个项目的核心技术实现细节，而且还能从中学习和借鉴DAG技术的发方法和技巧。 第三部分（第10~11章） 展望篇 首先介绍了典型的基于DAG技术的区块应用和DAG区块技术的应用场景，然后对DAG技术的发展脉络行了梳理，*后对DAG技术未来的发展趋势做了前瞻性的分析和探讨。
区块链启示录:中本聪文集
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本书整理了中本聪所发表的比特币白皮书、在几个网络论坛的对话精选以及部分相关的私人往来邮件，翔实地记录了比特币和区块的孕育、创立和发展过程，以及围绕着理念、逻辑、原理、实施、安全、设计和普及所行的深讨论，并按照不同的主题组织起来呈现给广大的读者。
深度学习:卷积神经网络从入门到精通
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度量空间数据管理
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本书是作者在自身近十年行数据库理论与研究的基础上撰写的。书中阐述和分析度量空间下多源异构（大）数据的索引、查询以及交互等问题，以有效解决度量空间数据管理问题。本书可以作为普通高校计算机和信息技术相关的数据库与大数据管理研究生课程的教材，也可供从事计算机相关的技术人员和学者参考。
增长的极限
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这本 初写于1972年的经典之作，曾因论“冒天下之大不韪”而引起激烈争议。但是几十年过去了，本书一版再版，人们也逐渐认识到其价值，低碳经济、生态足迹正在走人们的生活。 在历经三次改版后，本书更大的价值也正为人们所受，即增长应被视为广泛的，并不局限于地球和经济，我们自身的心智、所从事的各类活动，如投资等，无不有此追求。而这些行为模式也有其可能的极限和过冲。至此，本书再次成为挑战现有思维模式和行为模式的之书，是系统思考方面的典范之作。 所有对未来、人类行为、思维方式保持放心态的读者，都不可错过这本经典佳作。
编译与反编译技术实战
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全书共14章，第1章简要介绍了本书所基于的环境与工具；第2~6章针对编译的不同阶段，展实践方面的相关阐述，并结合GCC和LLVM这两款具体的编译器行论述；第7章介绍了多样化编译方面的实践；第8~13章从反编译的不同阶段介绍与反编译相关的可执行程序格式、程序解码和反汇编、中间表示生成、数据类型和控制流的恢复、过程定义恢复等内容；第14章简要介绍了反编译在信息安全方面的应用。
Python爬虫开发与项目实战
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本书从基本的爬虫原理始讲解，通过介绍Pthyon编程语言与HTML基础知识引领读者门，之后根据当前风起云涌的云计算、大数据热潮，重讲述了云计算的相关内容及其在爬虫中的应用，而介绍如何设计自己的爬虫应用。主要内容分为基础篇、中级篇、深篇，基础篇包括Python编程基础、Web前端基础、HTML基础知识、基础爬虫设计、强化爬虫技术等。中级篇包括数据存储、动态网站抓取、协议分析、Scrapy爬虫框架分析及实战案例等。高级篇包括增量式爬虫、分布式爬虫、人性化爬虫等框架设计。
ELK Stack权威指南
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ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个源软件的组合，是目前源界流行的实时数据分析方案，成为实时日志处理领域源界的第壹选择。然而，ELK也并不是实时数据分析界的灵丹妙药，使用不恰当，反而会事倍功半。本书对ELK的原理行了解剖，不仅分享了大量实战案例和实现效果，而且分析了部分源代码，使读者不仅知其然还知其所以然。读者可通过本书的学习，快速掌握实时日志处理方法，并搭建符合自己需要的大数据分析系统。本书分为三大部分，第壹部分“Logstash”介绍Logstash的安装与配置、场景示例、性能与测试、扩展方案、源码解析、插件发等，第二部分“Elasticsearch”介绍Elasticsearch的架构原理、数据口用例、性能优化、测试和扩展方案、映射与模板的定制、监控方案等，第三部分“Kibana”介绍Kibana3和Kibana5的特对比，Kibana的配置、案例与源代码解析。
数据实践之美:31位大数据专家的方法、技术与思想
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全书一共33篇文章，根据主题分为了5个部分：Part1数据化思维，专注思维。Part2数据治理，专注技术。Part3BI与数据可视化。Part4数据分析与数据挖掘。Part5大数据化之路，主要讲解不同行业是如何应用大数据的。所有文章均独立成篇，在满足碎片化阅读的同时，也能让读者行深的思考和横向比较，帮助用户在碰到类似问题的时候思路、获得经验上的快速成长。
检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务（搜索、广告、推荐系统）检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史，以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能，包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等，并提供了相应的代码。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章，分为四大部分。第1部分（第1~2章）介绍了深度学习的相关理论知识；第2部分（第3~6章）介绍了业务中如何上线一个深度学习模型，包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程，采用单机实现；第3部分（第7~9章）介绍了检索算法基本理论以及演历史，并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现；第4部分（第10~11章）介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式，以加快模型的训练速度，从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频，读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配：深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现，主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
