Java是當前市面中常用的編程語言之一，是Web開發(fā)領域的領軍開發(fā)語言�！禞avaWeb程序設計基礎入門與實戰(zhàn)(微課版)》以通俗易懂的語言、翔實生動的操作案例、精挑細選的使用技巧，指導初學者快速掌握JavaWeb開發(fā)的基礎知識與使用方法。本書主要內容包括JavaWeb網站開發(fā)基礎、HTML技術概述、CSS樣式基礎知識、JavaScript腳本語言、JSP基礎入門、動作指令和內置對象、自定義標簽和新特性、Servlet

在現(xiàn)行的系統(tǒng)科學中，各種“系統(tǒng)論”主要都是建立在各方相互協(xié)調和配合的基礎之上的，而本書則基于維納的“反饋、微調、迭代”賽博思想，在黑客和紅客彼此對抗（或管理者和被管理者彼此鉤心斗角）的基礎上，建立了一套新型的系統(tǒng)理論，稱之為“博弈系統(tǒng)論”；它不僅能夠比較準確地預測黑客的攻擊行為，而且能夠用于對抗性管理，同時與之相應的管理學，也可稱為“賽博管理學”。特別是，該系統(tǒng)理論揭示了在各種情況下，如何對黑客的攻擊行為和效果進行量

本書一共分為3篇：基礎篇、案例篇和工具篇�！盎A篇”從理論基礎和基本原理層面介紹了MySQL的安裝與配置、升級和體系結構，information_schema、sys_schema、performance_schema和mysql_schema，MySQL復制，MySQL事務，SQL語句優(yōu)化及架構設計基礎知識�！鞍咐睆挠布拖到y(tǒng)、MySQL架構等方面給出了性能優(yōu)化的十幾個案例，包括：性能測試的基本優(yōu)化思路和最需要

本書系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)搜索與實時分析引擎套件ElasticStack的相關技術，并通過實戰(zhàn)講解的方式介紹Elasticsearch、Logstash、Kibana、XPack、Beats等的應用。全書共11章，內容涵蓋Elasticsearch架構簡介、文檔索引及管理、信息檢索與聚合、ElasticsearchAPI及其應用、Elasticsearch配置與集群管理、基于Logstash的日志處理、基于Kibana的數(shù)

本書按照一般的微積分學教材的編排方式，系統(tǒng)地論述了基于MATLAB語言編程的方法來實現(xiàn)微積分問題的求解。全書內容包括函數(shù)與序列的描述及圖形繪制、極限問題的求解、導數(shù)與微分問題的求解、積分問題的求解、函數(shù)的逼近與級數(shù)求和、數(shù)值導數(shù)與數(shù)值積分等。此外，書中還概括性地介紹了積分變換、分數(shù)階微積分等內容。本書可以作為高等學校理工科各類專業(yè)的本科生與研究生學習計算機數(shù)學語言（MATLAB）的教材，也可以作為一般讀者學習微積分學

本書是一部系統(tǒng)論述AltiumDesigner19PCB基礎設計的實戰(zhàn)教程（含紙質圖書、實戰(zhàn)案例、配套視頻教程）。全書共8章：第1章AltiumDesigner19軟件概述，介紹了AltiumDesigner19軟件的特點及新增功能、軟件的運行環(huán)境、軟件的安裝與激活、常用系統(tǒng)參數(shù)設置，以及系統(tǒng)參數(shù)的導出/導入方法;第2章工程的創(chuàng)建及管理，介紹了完整工程文件的組成、創(chuàng)建工程各類文件、為工程添加或移除已有文件、快速查詢文

本書頗具科幻味道，對人工智能未來進行了大膽預言。作者從獨特的角度分析了未來人類和人工智能相處的方式與方法，對未來高度發(fā)達的人工智能社會的社會模式有獨到的見解。本書是一本站在歷史的高度，從哲學角度拷問科技力量對人類未來演變的書。本書是一本充滿想象與預言，但又不失科學論證的書。本書提供了一個嶄新的視角：21世紀既是數(shù)百年以來科技、創(chuàng)意的頂點，又是對人類終極命運真摯的愿景。本書論述嚴謹，案例豐富，深入闡釋了人工智能臨近“奇

《跟老齊學Python》系列后續(xù)。讀者在本書中可以學習到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等與數(shù)據(jù)分析相關的庫，掌握其所定義的數(shù)據(jù)對象以及常用的屬性和方法等，并通過各種類型的應用舉例將所學基本知識給予綜合應用。

《21個項目玩轉深度學習基于TensorFlow的實踐詳解》以實踐為導向，深入介紹了深度學習技術和TensorFlow框架編程內容。通過本書，讀者可以訓練自己的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經網絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩游戲等。全書共包含21個項目，分為深度卷積網絡、RNN網絡、深度強化學習三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學習的

本書系統(tǒng)地講解了機器學習的基本知識，以及在實際項目中使用機器學習的基本步驟和方法；詳細地介紹了在進行數(shù)據(jù)處理、分析時怎樣選擇合適的算法，以及建立模型并優(yōu)化等方法，通過不同的例子展示了機器學習在具體項目中的應用和實踐經驗，是一本非常好的機器學習入門和實踐的書籍。不同于很多講解機器學習的書籍，本書以實踐為導向，使用scikit-learn作為編程框架，強調簡單、快速地建立模型，解決實際項目問題。讀者通過對本書的學習，可以