本书自第1版出版至今，记录了20多年来嵌入式领域的技术变革，成为众多工程师和学生的必备参考书。全书从组件技术的视角出发，以嵌入式系统的设计方法和过程为主线，涵盖全部核心知识点并辅以示例分析，同时贯穿着对安全、性能、能耗和可靠性等关键问题的讨论，构建起一个完整且清晰的知识体系。第5版涉及物联网、嵌入式多核等领域，引入了LoRa协议、内存保护等新内容，并且更新了大量经典案例。

如今Docker无处不在，这是不争的事实，开发人员和运维人员都需要学习它。本书是一本Docker入门图书，全书分为15章，从Docker概览和Docker技术两部分进行全面解析，深入浅出地介绍Docker的相关知识，清晰详细的操作步骤结合大量的实际代码帮助读者学以致用，将Docker知识应用到真实的项目开发当中。本书会详细介绍容器、镜像以及越来越重要的关于编排的知识。通过本书，读者不仅能够了解相关的概念和原理，还能参考本书给出的命令和例子进行练习。

本书探讨了深度学习技术在网络及其应用的协同智能管控中的主要实践范式。全书共分为7章。第1章介绍网络资源管控模式的发展，分析网络及其应用的协同决策方法需要解决的两类问题及其挑战，以及使用深度学习技术应对这些问题的方法，最后概述了深度学习在网络资源管控中的已有工作。第2章针对DASH业务视频码率调整和带宽资源分配联合优化问题，介绍一种利用深度学习和监督学习框架的快速求解方案。第3章针对移动边缘计算场景中任务卸载和计算资源分配联合优化问题，介绍两种基于深度学习和监督学习的快速求解方案。第4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。

本书系统地讲解了深度学习技术，阐明核心概念和实践编程技术，是开发者、数据科学家、分析师，以及之前没有机器学习或统计经验的人员人员的理想选择。
本书介绍了深度神经网络的人工神经元和全连接、卷积和循环层等基本构建模块，展示了如何使用它们来构建先进的架构。书中还讲解了如何使用这些概念构建计算机视觉和自然语言处理（NLP）网络，包括Mask R-CNN、GPT和BERT。此外，书中还描述了自然语言翻译器和能根据图像内容生成自然语言系统的原理。

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。