本书主要介绍云计算及其安全关键技术，包括云计算概述、云计算关键技术、云计算安全机制和云计算平台构建四个部分，共18章。部分（第1～3章）概述云计算的发展历程、交付模型、部署模式、关键技术、安全需求等； 第二部分（第4～8章）具体介绍虚拟化技术、存储技术、计算技术、网络技术、平台技术等相关原理和技术； 第三部分（第9～13章）具体介绍虚拟化安全、存储安全、计算安全、网络安全、系统安全等相关方法与技术； 第四部分（第14～18章）结合实例介绍IaaS、PaaS、SaaS云服务构建与安全保护方法

本书是大数据技术普及系列读物之一，主要涉及大数据采集、分布式文件存储和非关系型数据管理等内容。全书共6章，每章一个专题，按照大数据运用流程，从网页和日志文件两种常用的大数据采集方法入手，介绍了分布式文件存储、NoSQL数据库基础理论和4种NoSQL数据库技术。针对特定技术选择了一款最典型的产品进行诠释，先后对Python语言中的Requests和BeautifulSoup包，Hadoop生态中的Flume、HDFS和HBase，以及Redis、MongoDB和Neo4j等产品进行了介绍

全书共八章，主要论述了计算机理论与应用技术。第一章论述了计算机的分类、特点等以及计算机系统的发展历史和组成。第二章论述了计算机理论。第三章论述了计算机信息安全技术。第四章论述了计算机访问控制技术。第五章论述了计算机虚拟现实技术。第六章论述了计算机视觉技术。第七章论述了计算机网络安全检测技术。第八章论述了计算机技术的应用。

本书每章均给出学习目标和学习重点及课程的思政导学，以商务数据分析流程为脉络，主要介绍Excel与数据处理、数据管理与分析、图表处理、数据分析工具应用以及Excel在人力资源数据处理中的应用、会计数据处理中的应用、税收数据处理与分析中的应用、某平台销售数据管理、生产决策数据处理中的应用等。

模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程；机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务的过程。本书介绍模式识别和机器学习技术的主要方面，包括贝叶斯统计决策、概率密度函数的估计、线性分类与回归模型、其他分类方法、无监督学习和聚类、核方法和支持向量机、神经网络和深度学习、特征选择与提取等。本书既重视基础理论和经典方法的介绍，又兼顾前沿知识和最新模型的融入，力图反映该领域的核心知识体系和新发展趋

本书从解决工作中的实际问题出发，以漫画形式讲解数据分析知识，并提炼、总结工作中常用的Python 数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习、理解效果的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式，如需了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能在学习和工作中解决大部分问题，或满足大部分需求。入门后，读者如需进一步学习进阶技能，可自行扩展阅读相关图书或资料。学习是永无止境的，正所谓“师

Dreamweaver 2021是著名影像处理软件公司Adobe推出的优秀的网站及网络应用程序制作软件。本书以项目教学的方式，循序渐进地讲解使用Dreamweaver 2021制作静态、动态网页网站的方法与技巧。全书分为12个项目，全面、详细地介绍了Dreamweaver 2021的特点、功能、使用方法和技巧。具体内容为：Dreamweaver 2021 概述、HTML与CSS基础.、构建本地站点、文本与图像、制作超链接、制作多媒体网页、用表格规划网页、Div+CSS布局、应用表单、模板与库、内

本书根据教育部最新发布的《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》要求编写，在选材方面，力争与全国计算机等级考试、全国计算机技术与软件专业技术资格水平考试接轨。本书的编写特点如下：以项目为引导，在每个项目中设有项目导读、知识框架、项目小结和自测题；每个项目又被分为多个任务，每个任务包括四大部分：任务导入、学习目标、任务实施和课后习题，部分任务还附有课程思政、拓展知识和案例等。本书主要介绍国产软件WPS 2019，共6个项目，包括文字处理、 电子表格、 多媒体演示文稿、信息检索、信息技术

本书基于杭州安恒信息技术股份有限公司（以下简称安恒信息）恒星实验室在物联网安全领域的研究成果和经验，系统阐述了物联网安全的相关理论知识及技术。全书共分为8章。第1章为物联网安全导论，主要包括物联网简介、物联网安全、物联网创新模式，以及物联网应用及安全现状。第2章为物联网安全风险、框架与法规，主要包括物联网安全风险与隐患、物联网安全框架与参考模型，以及物联网安全法律 法规和标准。第3章为物联网感知层安全，主要包括感知层安全概述、RFID安全、固件安全、固件获取方式、固件处理方式、固件分析方式、固件

这是一本介绍用 OpenAI Gym 构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点，然后重点介绍 OpenAI Gym 的相关内容，随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。 本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的 Python 编程基础。