本书介绍龙芯1B（LS1B）芯片的原理与应用开发，以培养读者的动手能力和增强读者的工程素养为目标，按照项目驱动的思路展开知识的讲解和实践操作。本书基于LS1B开发套件，讲解LS1B的结构及原理，还介绍进行嵌入式系统开发需掌握的GPIO、UART等外设的基本原理与常用库函数，以及国产物联网操作系统RT-Thread的原理及应用开发。最后通过一个综合设计——基于物联网的智慧路灯，让读者熟悉嵌入式系统设计流程。

在本书之中会从零开始为读者详细地进行Spring开发框架的原理分析，并且通过一系列的案例讲解Spring开发应用的基础模型，并基于此模型进行不断的应用结构扩展，除了核心的IoC&DI、AOP技术之外，还讲解Spring JDBC、事务处理框架、Spring Data JPA、Spring Cache以及常见的RabbitMQ消息组件于Spring AMQP服务整合。
除了核心的技术实现之外，本书也针对当前Java面试中常见的问题进行了总结，同时通过功能管理的设计方式进行了Spri

本书深入浅出地讲解了如何利用Python实现高效办公，包含Python编程的基础知识，以及Python在办公自动化方面的应用。 本书内容分2篇，共12章。第一篇介绍Python编程的基础知识，涉及Python编程的基本语法、流程控制、数据模型、函数式编程、程序调试与异常处理、面向对象编程等。第二篇介绍Python在办公自动化领域的应用，分为文件批处理、使用正则表达式对文本内容进行批处理、Excel数据分析自动化、图片批处理、爬取互联网数据、PDF文档处理自动化，基本涵盖了文件处理和数据分析方面的

本书图文并茂、示例丰富，结合136段代码和213幅图表，直观易懂地介绍了算法与数据结构的基础知识，包括数组、查找、栈和队列、递归算法、排序、字符串查找、线性列表、树结构和二分查找树等。本书并非单纯地对算法与数据结构进行介绍，而是致力于让读者掌握编写实用程序的技术。为此，本书提供的示例代码都是实际可运行的程序，理解这些示例程序之后，相信读者的Python编程能力也会有很大的提升。本书各章节末设置有练习题，并在书末给出了答案，据此读者可检测自己对知识的掌握情况，加深理解。

本书使用C语言描述。本书内容涵盖三个方面：①线性结构（线性表，栈和队列，串、数组和广义表）的概念、抽象数据类型的定义、算法描述及其应用；②非线性结构（树与图）的概念、抽象数据类型的定义、算法描述及其应用；③查找与排序的概念、算法描述及其应用。学习数据结构课程的意义在于：让学生了解客观世界问题在计算机外部的表示方法（逻辑结构），及其在计算机内部对应的存储方式（存储结构），以及如何对它们进行运算的计算机解题全过程。

本书首先介绍构建类和创建对象的基础知识，并结合代码讲述如何将理论付诸实践；然后讨论面向对象编程的关键概念——封装、多态性和继承，包括如何使用对象管理器创建并管理多个对象，如何通过封装对客户端代码隐藏对象的内部细节，如何使用多态性定义一个接口并在多个类中实现它，如何应用继承构建现有代码；最后讲述如何构建一款带完整的动画和声音的视频游戏，从而将所有内容整合在一起。本书涵盖了两个功能齐全的Python代码包，它们将加速Python中图形用户界面程序的开发。 本书不仅适合Python开发人员阅读，还适合

本书分四部分, 基于代码实践从各个角度来告诉大家如何编写面向未来的Python代码, 以及如何优雅、合理地实现代码的健壮性。第一部分讲解Python中的类型和类型检查器, 以及它们如何帮助开发人员在早期捕获缺陷。第二部分重点关注如何创建自己的类型, 深入讨论了枚举类、数据类和类, 并探讨了在设计类型时做出某些设计选择来增加或降低代码的健壮性。第三部分重点关注如何使开发人员能够轻松地更改你的代码, 讨论了可扩展性、依赖项和架构模式等。第四部分探讨如何构建安全网, 以让你拥有一个强大的、健

本书系统介绍移位寄存器序列理论，内容包括线性反馈移位寄存器序列、与门网络序列、钟控序列、环Z/(N)上的线性递归序列、带进位反馈移位寄存器序列和非线性反馈移位寄存器序列等。

自从2021年起，NFT风靡全球，国内外市场可谓热闹非凡。
推特创始人杰克·多西，将首条推文制作成NFT作品，5个单词拍卖出250万美元；加密艺术家比普尔推出NFT艺术品，拍卖出6935万美元的天价。随后，各国演员、球星、歌手，也纷纷发行NFT作品，就连耐克、阿迪达斯、古驰、爱马仕等品牌，也快马加鞭入局……
人们不禁发问，NFT到底是什么？与区块链、元宇宙有什么关系？国内外的数字藏品有什么不同？对哪些行业领域有重大意义？如何发行、应用？又有什么风险？
针对以上问题，我们特意出版

《机器学习中的标记增强理论与应用研究》由东南大学计算机科学与工程学院助理研究员徐宁撰写。全书聚焦标记端多义性这一当今机器学习领域的热点问题，针对学习过程中不可避免的信息损失这一突出问题，提出了标记增强的概念，以期在不增加额外数据标注负担的前提下，挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息，将逻辑标记转化为标记分布。

《机器学习中的标记增强理论与应用研究》共六章：
第1章绪论，介绍了全书的研究背景和研究内容。
第2章标记增强研究进展，介绍了标记增强的研究进展。
第3章标