本书基于卷积神经网络和图像识别方法，介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架，并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台，带有两个摄像头传感器，为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘，正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践，本书不局限于具体的平台和场景，可以作为实现深度学习的通用化方法。本书源于工程化实践，抽象为具体方法和案例，为学习基于深度学习的机器人技术提供了指南。

本书由浅入深、全面系统地介绍了当前流行的高危漏洞的攻击手段和防御方法，力求语言通俗易懂、举例简单明了、便于读者阅读领会，同时结合具体案例进行讲解，可以让读者身临其境，快速地了解和掌握主流的漏洞利用技术与渗透测试技巧。 本书编排有序，章节之间相互独立，读者可以逐章阅读，也可以按需阅读。本书不要求读者具备渗透测试的相关背景，但相关经验会帮助读者更易理解本书内容。 本书亦可作为大专院校信息安全学科的教材。

本书力图以简洁明了的例子讲解笔试、面试中常涉及的数据结构与算法，包括以数组为代表的顺序存储结构及以链表为代表的链式存储结构，并依次介绍了栈、队列、树、图、Hash、几个经典的贪心算法，以及一些经典的排序及查找算法。算法的世界奇妙无穷，我们只看到了其中一丁点璀璨，万丈光芒的世界等我们一起探索和创造。 本书适用于学习数据结构和算法知识的人，希望学习如何解算法题或正在刷题的计算机行业从业者，可作为相关专业的辅导参考书。

本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用：第一篇阐明数据血缘的概念，主要介绍有关数据血缘概念的综合知识；第二篇介绍如何实现数据血缘，包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议；第三篇介绍如何使用数据血缘，利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究，介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员，用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读，便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。

本书以数字逻辑为中心展开，注重基础概念，加强数字系统和Verilog HDL相关知识的介绍。主要内容有：数字电路基础、逻辑门、逻辑函数及组合逻辑电路、常用组合逻辑电路及层次化设计、Verilog HDL设计基础、存储记忆器件、常用时序逻辑电路、时序逻辑电路及数字系统、脉冲波形的产生和整形、数模转换器和模数转换器等。本书提供配套电子课件，登录华信教育资源网（www.hxedu.com.cn）注册后免费下载。本书以二维码形式提供扩展阅读内容及部分实例的仿真演示视频。本书可作为高等院校电气类、电子信息

全书包括集成开发环境简介、习题解答、典型实验案例三个单元的内容。
第1单元为集成开发环境简介，包括程序调试方法和Visual Studio、Code::Blocks、VS Code三种流行的集成开发环境、如何在这些集成开发环境下编译、运行和调试C语言源代码、如何使用windows多媒体库和EasyX图形库等内容。
第2单元为习题解答，包括主教材中全部习题及解答，其中部分习题还给出了多种编程求解方法。
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本书主要介绍如何使用Python语言进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍Python网络爬虫开发的多个方面，涉及HTTP、HTML、正则表达式、JavaScript、自然语言处理、数据处理与科学计算等不同领域的内容。全书共12章，包括基础篇、进阶篇、提高篇和实战篇4个部分。基础篇包括第1、2、3章，分别为Python基础及网络爬虫、静态网页抓取、数据存储。进阶篇包括第4、5、6章，分别为JavaScript与动态内容、模拟登录与验证码、爬虫数据的分析与处理。提

本书使用通俗的语言将相关知识和技术分五大部分进行详细介绍，能够帮助读者快速掌握云计算与大数据的知识、原理、架构和实战技巧。本书的内容包括揭秘云计算、揭秘大数据、云计算与大数据体系架构剖析、云计算与大数据进阶、大数据应用与云平台实战。书中大量的理论和实践来自编写团队在云计算和大数据领域的科研成果和实战经验，这些经验很好地将理论和实际应用进行了融合。 本书适合零基础的读者阅读，也可作为高等院校大数据和云计算相关课程的教材，亦可作为从事大数据、云计算技术相关工作的专业人员的参考书。

本书旨在介绍Kafka的核心功能，以及如何在实际项目中使用它。本书主要内容包括Kafka的核心概念，如何使用Kafka Connect设置和执行基本ETL任务，如何将Kafka用于大型数据项目，如何执行管理任务，如何生成和使用事件流，如何在Java应用程序中使用Kafka，如何将Kafka实现为消息队列等。通过阅读本书，读者应该很快就会掌握如何在日常工作流程中使用Kafka，还可以开始深入研究更高级的Kafka主题。
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