程序分析技术是编译器、软件开发以及软件质量保障的基础。本书共6章，主要内容包括程序分析基础、程序的中间表示、数据流分析、程序切片与程序插桩、软件缺陷检测、智能化程序分析技术等，涵盖了程序分析基础理论和技术，还贯穿若干案例，讲解工业界的程序分析实践。

本书从三个侧面给出了图像情报解译研究领域的研究动态和方法阐述：第一部分是认识篇，包括第一、第二章，主要对图像情报解译的历史进行回顾，凝练面临的难点问题和待突破的本质问题，提出图像情报解译实际操作的共性原理；第二部分是方法篇，包括第三、第四、第五、第六、第七共五章，结合近年高速发展的多种高分辨率影像资源，研究提出“时空频”三域图像融合的体系架构，第三部分是实践篇，包括第八、第九共两章，以图文并茂的多组案例，示范了运用图像解译基本原理和融合方法的实际图像解译和情报分析的案例。全书内容总结了

本书是陆军勤务学院喷涂机器人研究团队在CFD数值模拟领域多年研究成果的总结。它系统阐述了机器人喷涂CFD数值模拟的基本理论和方法，包括：空气喷涂雾化模型及求解，空气喷涂雾化特性，空气喷涂成膜模型及求解，圆弧面喷涂成膜数值模拟与特性，球形面喷涂成膜数值模拟与特性等。
本书可供从事喷涂机器人及喷涂技术等研究的科研人员、相关专业的研究生或本科高年级学生参考。

本书为高等教育教材。本书摒弃了传统图像处理教材的像素—块—变换的逻辑结构，模拟了人眼视觉对图像的观察和理解过程，以像素—特征—语义分割为主线，介绍了图像的基础知识、图像的特征、图像语义分割，阐述了图像表示、图像颜色分析和图像质量评价，讲述了图像平滑及多尺度空间、图像边缘检测、图像区域及其表示，结合平滑算子分析了图像平滑和边缘检测的共性和差异性，启发学生提出新图像特征提取算法，以图像多尺度空间为出发点，介绍了基于神经网络的图像语义分割。本书附有相关的程序代码，有助学生编写图像处理相关内容

本书内容主要分为三个部分。第一部分介绍PID稳定集的计算方法。重点针对工程中常见的线性时不变连续时间系统、Ziegler–Nichols系统、线性时不变离散系统以及结合频率响应数据描述的系统进行了深入的阐述。第二部分介绍基于增益和相角裕度的鲁棒设计方法。分别从连续时间系统、离散时间系统和多变量系统三个方面，对比阐述了PI控制器和PID控制器的分析与设计方法。第三部分介绍H∞优化PID控制方法。针对被控对象不确定时PID稳定控制器的设计问题，基于H∞优化控制，分别对连续时间系统和离散时间

本书内容涵盖数据可视化概述、可视化的基础--数据、可视化任务的概念以及如何定义自己的可视化任务、视觉编码设计的理论基础和应用场景、交互和多视图、可视分析、Web数据可视化工具, 并总结了可视化领域常用的可视化图表。

近年来，深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用，而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，被称为图上的深度学习。 本书详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术，包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性，本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂，力求降低初学者的学习难度。 本书既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图

数字经济是继农业经济、工业经济之后的又一主要经济形态。数据作为数字经济的核心生产要素，正深刻影响着世界各国经济与技术的发展，与此紧密相关的数据中心等关键信息基础设施的安全问题已成为各国网络与数据安全研究的核心。本书重点分析针对数据中心的安全威胁，包括注入攻击、拒绝服务攻击、中间人攻击、APT攻击和供应链攻击等，并介绍数据中心的安全防护技术，如数据安全备份、数据灾难恢复和数据安全迁移等技术。从数据安全层面介绍常用的数据安全治理方法；从网络空间安全层面介绍被动和主动防御技术，并给出网络安全评估常用模

本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。 本书适合Python零基础且

Azure Databricks是一款基于云的大数据分析和机器学习平台，用于实现基于Apache Spark的数据处理，为快速增长的海量数据的处理和决策需求分析提供了良好的支撑。《Apache Spark大数据分析：基于Azure Databricks云平台》详细介绍基于Azure Databricks云平台来使用Apache Spark完成大规模数据处理和分析的方法。本书总计11章，首先介绍大规模数据分析相关的概念；然后介绍受管的Spark及其与Databricks的关系，以及Databric