本书全面、系统地论述了马田系统的基本理论及其拓展和应用, 是作者长期从事马田系统理论探索、实际应用和教学工作的结晶, 展示了作者在马田系统领域研究的**成果. 《BR》全书共8章, 第1章和第2章介绍了马田系统的产生、发展动态和基本理论. 第3章～第6章介绍了马田系统的4种拓展版本, 分别为区间马田系统、度量马田系统、弱监督马田系统和核马田系统. 第7章介绍了4种马田系统的拓展版本在贫困识别领域的应用. 第 8 章介绍了马田系统在多属性决策领域中的应用.

本书系统地介绍了三支决策空间理论的基本原理与基本方法. 全书共?9?章, 内容包括三支决策空间理论的相关基本概念—偏序集、Fuzzy集、粗糙集、三支决策; 三支决策空间的建立—决策评价函数公理、三支决策空间上的三支决策、基于各类集合的三支决策、动态三支决策和双决策评价函数的三支决策; 三支决策空间的构造—三支决策的聚合、半三支决策空间及其转化; 三支决策空间的推广—基于三角模的决策评价函数构造和广义三支决策空间. 本书对阐述的重要概念附有英文对照, 便于读者对相关英文文献的检索; 除第1, 2章

这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。

本书是一本面向程序员的差分隐私书籍，主要介绍数据隐私保护领域所面临的挑战，描述为解决这些挑战而提出的技术，并帮助读者理解如何实现其中一部分技术。本书前几章主要介绍去标识化、聚合、k-匿名性等无法抵御复杂隐私攻击的常用隐私技术。然后通过差分隐私技术、差分隐私的性质、敏感度、近似差分隐私、局部敏感度、差分隐私变体、指数机制、稀疏向量技术、本地差分隐私和合成数据等内容，介绍差分隐私如何从数学和技术角度提供隐私保护能力。

本书介绍了OpenShift核心概念和部署策略，包括多集群OpenShift容器平台部署，以及按照最佳实践管理OpenShift集群。本书还探讨了部署工作负载到OpenShift的最佳实践、通过最先进的概念监控OpenShift集群，并结合示例构建和部署Kubernetes来自动管理任务，配置OpenShift集群。

本书共31章，分为四个部分。第一部分主要介绍了unidbg的基本使用和操作，包括工作环境的准备、简单补环境、Hook和Patch的方法等。第二部分对unidbg的原理与实现进行了详细的剖析。第三部分通过实战案例讲解了unidbg在生产环境中的使用，包括如I/O重定向、Debugger自吐等。第四部分介绍了环境变量检测、JNI层常见函数处理等，对常规检测进行了总结。

本书为IT服务交付团队及其领导者撰写，从精益思想和精益管理的视角，深入探讨了DevOps方法的核心要素（如任务式指挥、摩擦、风险、态势感知等），并结合实际案例，阐述了如何通过DevOps方法解决IT服务交付中的各种问题，如何在整个组织内改善信息流，从而向客户的目标成果迈进。此外，本书还提供了许多实用的工具和技巧，包括OODA循环、Cynefin框架、服务交付的成熟度模型和服务工程负责人等，以帮助读者更好地应用DevOps方法

本书是一本为程序员提供成长指导的图书。它涵盖了程序员职业生涯需要面对的多种问题，并给出了实用的解决方案。本书共分为8章，第1、2 章作为一个整体模块，帮助读者从客观的角度重新认识程序员这个职业，然后阐述了技术为什么是程序员成长的根基；第3~5章作为一个整体模块，带领读者以程序员的身份融入职场，帮助读者树立项目全局观，了解如何做到本色做人、角色做事，以及如何在程序员岗位上可持续发展；第6~8章作为一个整体模块，帮助读者了解程序员的职业发展，以及培养多听多想、打开格局的思维能力和自驱力。

本书基于中文版3ds Max 2024 编写，通过大量的操作实例系统地讲解三维图形和动画的制作技术，是一本面向零基础读者的专业教程。 全书共11 章，包括初识中文版3ds Max 2024、图形建模、几何体建模、灯光技术、摄影机技术、材质技术、渲染技术、动画技术、动力学动画、粒子动画、毛发技术等内容。本书结构清晰，内容全面，通俗易懂，第2~11章还给出相应的实例，并阐述制作原理及操作步骤，帮助读者提升实际操作能力。 本书的配套学习资源丰富，包括书中所有实例的工程文件、贴图文件和教学视频，便于读者

本书以Python 3.9为编程环境，从Python编程基础到扩展库，再到数据分析，逐步展开Python数据分析与可视化教学。本书首先简要介绍数据分析与可视化的相关概念，并介绍Python基础知识；然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍与数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化以及机器学习建模过程相关的扩展库，包括NumPy、Pandas、BeautifulSoup、sklearn、Matplotlib、seaborn、pyecharts等；最后通过股票数据量化分析和销售业客户价值数据分析两个案例