本书首先介绍了业内多个具备代表性的数据安全理论及实践框架，从数据常见风险出发，引出数据安全保护最佳实践；然后介绍了数字经济时代数据要素市场的基本信息，基于构建数据要素市场、促进数据合规安全流通、释放数据价值等场景中的实践，抽象并总结了一套数据要素可信、安全、合规流通的体系架构，包括数据安全保护技术与保护数据价值释放的隐私计算技术；最后针对政务、金融、电力能源、公安行业等重点行业，分析了数据安全与数据孤岛现象的跟本原因，介绍了数据安全实践案例，并介绍了如何通过部署数据要素流通体系架构，打破“数据壁

本书以通俗易懂的方式从各个层面介绍了AIGC的基础知识，并辅以大量案例引领读者了解AIGC的应用实践，让读者可以更快速地利用AIGC改善工作和生活。 第1章从AI发展历史到资本市场近况阐述了AIGC产业的概况，第2章介绍了AIGC相关技术，第3章介绍了文本类AIGC技术的发展及其在传媒、教育、办公等场景中的应用，第4章介绍了声音类AIGC技术的发展及其在音乐、仿真等领域中的应用，第5章介绍了图片类AIGC的发展及其在图片生成、图片处理、图片识别等领域中的应用，第6章介绍了视频类AIGC的发

本书系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。全书共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习进阶算法与应用，主要包括经典的深度卷积神经网络，ResNet、DenseNet和MobileNet，目标检测的基本概念和常见算法，循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用，

推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景，已广泛应用于各行业的互联网应用，从衣食住行到娱乐消费，以及无处不在的广告，背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统，以推荐系统的整体技术框架为切入点，深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块，介绍每个模块的核心技术和业界应用，并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏置与消偏等常见问题和解决方案。此外，还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍，包括强化学习、因果推断、端上智能等。

本书以STC 32位单片机产品系列中的STC32G12K128单片机为载体进行编写，其是以抗干扰能力强、价格低、工作速度快、功耗低为目标的32位8051单片机，在相同的工作频率下，其工作速度可达传统8051单片机的70倍。 本书基于STC大学推广计划实验箱（9.4）（主控单片机：STC32G12K128）介绍应用实例的开发，采用基于寄存器应用编程与基于库函数应用编程相结合、理论与实践相结合、侧重工程实践的编写思路，内容主要包括微型计算机基础、STC32G12K128单片机应用系统的开发工具、ST

本书是《数据挖掘》的第2版，系统地介绍了数据挖掘的理论、方法与应用，包括数据特征分析及预处理、经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等）、大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）理论与方法。在此基础上，除第1章外，每章均有基于Python语言的实例应用。

全书共 10 章，第 1 章介绍了机器学习算法的基本概念、分类及本书开发环境的搭建。第 2 章介绍了机器学习算法中经常用到的 NumPy 相关知识及绘图工具包 Matplotlib。从第 3 章开始介绍机器学习算法，第 3 章介绍了最简单也是最常用的线性回归算法。第 4 章介绍了搜索算法，包括梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛顿迭代算法及坐标下降算法。第 5 章介绍了二分类的 Logistic回归算法和多元回归算法 SoftMax，以及评价分类结果优劣的各种指标。第 6 章介

本书是2023年不可错过的AIGC入门读物，是介绍大语言模型时代ChatGPT的重要资料，由人工智能独角兽企业硅基智能核心团队编纂而成，结合生动的比喻和有趣的案例，从大模型的一个典型场景切入，详细解读了AIGC的由来及发展历程，探讨大模型在图像视频生成，短视频、数字人制作，语音合成、克隆与变换等方面的应用。书中还涉及了一些经典商业案例的解读，不是单纯的纸上谈兵。这样一本理论与实践相结合的书，读起来饶有趣味。

本书用滚雪球的思维讲解 Python 的知识体系。 本书共 31 章，分为 3 个部分。 第 1 部分为基础篇，包括第 1~15 章，介绍 Python 语言核心知识点。 第 2 部分为进阶篇，包括第 16~28 章，是进阶内容，也是 Python 语言的魅力点所在。通过对这部分 内容的学习，读者会全方位地感受到 Python 的灵活、迅捷、禅意。 第 3 部分为实战篇，包括第 29~31 章，通过 3 个实战案例，介绍 Python 的数据处理能力，以及 Python 在网站方面的应用。

本书重点讨论了FreeRTOS的堆内存管理、任务管理、队列管理、软件定时器管理、中断管理、资源管理、事件组和任务通知等作为一款优秀的实时操作系统必须具备的功能和特性；为了有助于应用程序的开发和调试，本书也涉及开发者支持和故障排除等内容，总结提高设计开发效率的方法，介绍了多年来用户请求技术支持中排在前几位的问题及其解决方案。