本書系統(tǒng)介紹當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的安全風(fēng)險和國內(nèi)外安全架構(gòu)，內(nèi)容涵蓋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)設(shè)備層安全、邊緣側(cè)安全、傳輸網(wǎng)絡(luò)安全、平臺安全及安全測試等安全技術(shù)和安全應(yīng)用方案的**研究成果。本書面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實際部署中面臨的安全威脅及安全需求，融合當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)熱點技術(shù)（5G、TSN、IPv6、邊緣計算、SDN等），提出具有創(chuàng)新性

本書內(nèi)容是注冊網(wǎng)絡(luò)安全源代碼審計專業(yè)人員（NSATP-SCA）認(rèn)證培訓(xùn)的理論知識部分，對代碼審計的基礎(chǔ)知識和涉及的內(nèi)容、代碼安全審計規(guī)范和審計指標(biāo)進行了全面的介紹，同時，針對目前常用的程序設(shè)計語言Java、C/C++和C#，分別基于其特點和漏洞測試規(guī)范中的案例進行了具體的分析和解讀。本書參考了大量國內(nèi)外代碼安全審計規(guī)范

本書旨在幫助讀者筑牢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基礎(chǔ)，提升職場競爭力。本書代碼采用Java語言編寫，分為上、下兩篇，共15章。其中，第1~9章為上篇，講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)，為讀者全面梳理基本知識，內(nèi)容涵蓋線性結(jié)構(gòu)、樹結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)、排序與查找、窮舉法、遞歸算法、貪心算法、動態(tài)規(guī)劃、回溯法；第10~15章為下篇，收集了50多道經(jīng)典且

本書共10章，分別是緒論、線性表、棧和隊列、串、多維數(shù)組和廣義表、樹、圖、排序、查找和經(jīng)典算法分析。全書的算法程序基于C和Java兩種語言實現(xiàn)。本書的知識體系符合當(dāng)前對該課程的主流認(rèn)知，從文字組織及示例設(shè)置上，將本書劃分為四個部分，基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)應(yīng)用、常規(guī)應(yīng)用和經(jīng)典算法分析，既體現(xiàn)了由理論到實踐的遞進，又保證了內(nèi)容的緊

《信息技術(shù)基礎(chǔ)與實踐》為大學(xué)計算機系列教材中的一本，定位于中高職貫通或者高職高專類院校學(xué)生使用，主要內(nèi)容包括信息技術(shù)基礎(chǔ)，操作系統(tǒng)，信息的表達、處理和展示，計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)及應(yīng)用四個主題。教材分理論和實踐兩大部分，在理論部分闡述信息社會的過去、現(xiàn)在和未來，剖析計算機硬件和軟件，闡述數(shù)據(jù)通信和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基本原理；在實

IBMSPSS作為全球領(lǐng)先的統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測建模產(chǎn)品及解決方案，被業(yè)界廣泛使用。本書旨在介紹IBMSPSS軟件在各應(yīng)用場景中的基礎(chǔ)操作和使用，并盡可能地把專業(yè)晦澀的專業(yè)術(shù)語和應(yīng)用內(nèi)容以通俗易懂的方式傳遞給讀者，同時所有應(yīng)用均結(jié)合SPSS工具進行操作并實現(xiàn)，幫助讀者初步了解大數(shù)據(jù)分析和挖掘的基本思路和常見操作，掌

本書主要講解了應(yīng)對數(shù)據(jù)分析師面試所需的基礎(chǔ)知識與典型面試題的解答方法，內(nèi)容以讀者的閱讀需求進行架構(gòu)，力求使該者對面試題涉及的原理與解題思路有清晰的認(rèn)知，以幫助讀者在面試時舉一反三，從容作答。本書共分為7章。第1章介紹了正確認(rèn)識數(shù)據(jù)分析的一些必要知識，以及用人單位對數(shù)據(jù)分析師的要求，第2~5章，分別介紹了概率論與數(shù)理統(tǒng)計

不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)使得設(shè)計領(lǐng)域的邊界變得越來越模糊，途徑變得越來越多元，對設(shè)計的廣度、深度和復(fù)雜度也提出了更高的要求。生理計算為產(chǎn)品設(shè)計提供了基于用戶生理和情感信息的交互方式和評估方法，使系統(tǒng)、任務(wù)和交互適應(yīng)用戶成為可能，同時也提供了一種使系統(tǒng)了解用戶偏好的方法。根據(jù)其技術(shù)發(fā)展的方向，本書將生理計算技術(shù)在設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機等多門學(xué)科。其目標(biāo)是使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗不斷改善系統(tǒng)性能。機器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評估和預(yù)測。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機器學(xué)習(xí)的基本概念及其

本書闡釋了人工智能（AI）的獨特之處，它可能導(dǎo)致哪些法律和道德問題，以及我們?nèi)绾谓鉀Q這些問題。它認(rèn)為AI與先前其他的任何技術(shù)都有不同，因為它能夠獨立且不可預(yù)測地做出決策。這引發(fā)了三個問題：責(zé)任——如果AI造成傷害，誰來負(fù)責(zé)；權(quán)利——賦予AI法律人格的道德爭議和務(wù)實理由；以及圍繞人工智能決策的倫理規(guī)范。該書建議，為了解決