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

《机器人伺服控制系统及应用技术》是一本理论与实践紧密结合的图书，通过9章内容，全方位解读了机器人伺服控制系统的相关知识。从机器人组成开始讲解，逐渐引入到机器人的感知系统和控制系统，整合电机学、气压与液压控制、机器人机构等与伺服控制系统密不可分的相关技术，从基础知识到实例应用分析，让读者全面系统地学习伺服控制技术。全书核心内容包括机器人步进电机控制系统、直流伺服控制系统、交流伺服控制系统、伺服驱动器与运动控制器、气动伺服控制系统、液压伺服控制系统、视觉伺服控制系统等。本书适合机器人、机电一体

本书从防范黑客的角度出发，对网络中黑客所能造成的各种威胁及其攻防手段进行了详尽的阐述，包括威胁产生的原因、如何利用漏洞入侵、如何控制计算机并获取信息，以及如何增强系统安全性、如何避免威胁的产生或将损失降低到最小。本书共分13章，将黑客攻防过程各阶段所用技术进行了详解，涉及的知识点包括端口的扫描与嗅探、漏洞的利用、进程与后门、计算机病毒及木马、加密及解密、远程控制、入侵检测、无线局域网的攻防、系统账户安全及优化设置、系统的备份与还原、手机的攻防注意事项等。通过学习本书，读者可以全方位了解黑客

本书针对计算机视觉三维重建理论与应用展开研究, 在计算机视觉概述的基础上系统地分析了图像的形成、图像的处理和图像的局部特征, 不仅采用了理论与实际相结合的方式, 还配有相关图片, 便于读者理解。同时还研究了纹理分析和模型拟合, 在此基础上, 深度探究了计算机视觉三维重建理论和计算机视觉三维服装建模的应用, 全书具有语言简洁、条理清晰、重点突出、内容详尽等特点, 可为相关研究人员提供一定的借鉴, 旨为解决信息技术产品的可扩展性、易用性和低成本等问题。

本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost