本书系统介绍Bootstrap 5的相关知识及其应用，知识全面、案例丰富、易学易用。本书共11章，内容可以归纳为4部分，即Bootstrap 5的基本知识、弹性布局和栅格布局、组件和表单、实际网站的设计和实现；同时，本书还将Bootstrap 5与之前的版本及DIV+CSS布局进行对比，从多个维度介绍基于Bootstrap 5的Web前端开发技术的优势。此外，编者细致整理了本书所有案例的源码和素材资源，以便读者扎实学习并系统掌握Bootstrap 5这一Web前端开发框架。 本书可作为普通高等院

SSM（Spring、Spring MVC和MyBatis）和Vue.js 3是当前使用广泛的前端和后端技术框架。本书由浅入深、循序渐进地讲解SSM和Vue.js框架的基础知识和应用，书中使用大量案例，可以很好地帮助读者学习和理解SSM+Vue.js 前后端分离开发技术。本书配套示例源码、PPT课件、作者答疑服务。
本书共分18章，内容包括Spring基础、Spring中的Bean、Spring AOP、Spring的数据库开发、Spring的事务管理、初识MyBatis、MyBatis的

本书详细介绍使用Photoshop、Dreanweaver和Animate制作网页的方法与技巧，力求帮助读者快速掌握网页制作技能。本书共13章，主要包括Photoshop基本操作，图像色彩与色调的调整，图像画面修饰与文本添加，抠图工具和命令的运用，DreamweaverCC基本知识，网页基本对象的插入，网页多媒体对象的插入，表格和表单的使用等内容。

本书是根据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（初级）编写的配套的实践教程，其中涉及的项目代码使用HBuilder开发工具编译，并且均可在主流浏览器中运行。 本书将中职、高职院校及应用型本科院校的计算机应用、软件技术等相关专业开设的Web前端开发方向的课程体系，与企业Web前端开发岗位能力模型相结合，依据《Web前端开发职业技能等级标准2.0版》（初级）的技能要求，形成三位一体的Web前端开发技术知识地图。本书以实践能力为导向，以开发企业真实应用为目标，遵循企业软件工程标准和技术开发要求，

《UGC质量实时预判机制研究》融合用户研究、行为科学、信息质量、大数据分析等相关理论和方法，深入探讨社交网络用户参与行为及其对UGC质量的影响，通过挖掘“用户行为-UGC质量”关联，把基于内容和基于行为的方法结合起来，建立了多种基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判模型，为UGC

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

ChatGPT爆火，标志着人工智能从量变到质变的飞跃，一场新的人工智能革命已经到来。本书共6章，介绍了ChatGPT的诞生和发展，以及ChatGPT背后的技术路线；分析了ChatGPT及大模型训练对全球商业格局的冲击与影响，涉及OpenAI、微软、谷歌、百度、腾讯、阿里巴巴等广受关注的互联网科技公司；选取了具有代表性的行业，解读ChatGPT狂潮引发的产业颠覆与模式创新。同时，本书对未来的强人工智能与人类社会的关系进行了深度研讨。

本书围绕网络社团分析方法在情报分析，特别是在合作网络和引文网络两大科学计量学研究热点领域的应用这一核心问题，对相关理论、方法和实践应用进行了研究，具体包括：网络社团的概念、典型社团划分算法的理论基础及其在科学结构和科研范式研究等方面的应用。

存储技术是最近几年IT行业最热门的技术之一。本书全面深入地介绍了网络存储技术的基本原理，体系结构和设计存储系统的方法及其实例分析。本书共分8章，主要内容包括信息存储技术的发展、信息存储介质、独立磁盘冗余阵列、存储文件系统、网络附接存储、存储区域、存储虚拟化技术、云存储。 本书以网络存储技术与应用为出发点，循循善诱、深入浅出，提供了大量实用内容，每章都配置了相当多的实践应用类习题，其中不乏研究分析、应用类习题，题材丰富，集实用性、综合性、挑战性于一体。 本书可作为高等学校相关课程教材，也可供

本书介绍网络社区发现与搜索方法，包括经典方法与前沿方法。全书共7章，按内容可分为四部分，分别是基础知识、社区发现方法、社区搜索方法及总结与展望。第一部分包括第1、2章，主要介绍社区发现与社区搜索的基础知识。第二部分包括第3、4章，其中，第3章介绍经典社区发现方法，主要包括基于模块度优化的社区发现方法、基于聚类的社区发现方法及其他社区发现方法；第4章详细介绍基于深度学习的社区发现方法。第三部分包括第5、6章，介绍拓扑图上的社区搜索方法和属性图上的社区搜索方法。第四部分为第7章，介绍社区发现与社区搜