本书详细介绍了.NET应用程序在实际开发和使用中的安全问题及其解决方案，主要用于指导开发者和安全从业人员如何有效地保护.NET应用程序免受各种攻击。本书共8章，内容包括：.NET逆向工程及调试、.NET与Windows安全基础、.NET与Windows安全攻防、.NETWeb免杀技术、.NET内存马技术、.NET开源组件漏洞、.NET企业级应用漏洞分析及.NET攻防对抗实战。本书不仅深入探讨了.NET安全的进阶话题和实战技巧，还通过丰富的案例和实战演练帮助读者将理论知识转化为实战能力。

本书主要内容包括材料力学概述、轴向拉伸和压缩、扭转、弯曲内力、弯曲应力、弯曲变形、应力状态和强度理论、组合变形、压杆稳定、能量法、平面图形的几何性质等。

《循序渐进Node.js企业级开发实践》结合作者多年一线开发实践，系统地介绍了Node.js技术栈及其在企业级开发中的应用。全书共分5部分，第1部分基础知识（第1～3章），介绍Node.js的基础知识，包括模块化、测试等；第2部分核心编程（第4～9章），介绍Node.js的缓冲区、事件、定时、文件、进程、流等方面的处理；第3部分网络编程（第10～16章），介绍Node.js的TCP、UDP、HTTP、WebSocket、TSL/SSL、常用Web中间件、Vue.js与响应式编程等方面的内容

本书为作者的博士学位论文。书稿分为五章：第一章，绪论。通过对决策理论、价值理论、群体创新和群体决策的研究，提出了本书的研究问题，阐明了本书的研究意义。第二章，基于价值构架的设计决策研究框架。通过调研分析对产品设计价值属性行了细致分析。第三章，产品设计决策主体及其利益诉求。通过访谈实验和实证研究对利益诉求进行了定性和定量研究，对六类决策主体的利益诉求进行了测度。第四章，产品设计决策力与设计价值生成。通过案例分析，用语义表征了决策力，分析了决策力对设计迭代的作用。第五章，产品设计决策的价值构架

本书按照短视频作品的创作规律，从前期准备、中期拍摄、后期制作这3 个阶段分别对短视频的创作流程进行讲解。全书共10章，主要内容包括准备工作与脚本策划、短视频的基础理论知识、拍摄工具的选择及使用技巧、短视频的镜头语言、短视频的用光技巧、取景技巧和服化道筹备、短视频录音技巧、后期剪辑与调色技巧等。另外，结合行业发展现状，本书还介绍了服饰、食物、电子产品、家居家纺、交通工具等一些时下热门短视频题材的拍摄技巧，并以综合案例的形式介绍了广告、探店、变装、卡点和旅拍Vlog短视频的拍摄与后期制作方法，

这是一本关于时尚文化的学术专著，是万花筒时尚文化系列图书的子系列身体、服装与文化中的一本。

它是一本分析时尚对象服饰的实用指南，它为读者提供了揭示服装中隐藏故事的工具。

书中列出了一种精心开发的专门针对服装的研究方法，并提供了简单实用的操作列表，指导读者完成整个过程。

这本书文字简洁、插图精美，包含了七个关于时尚西方服装的案例研究从19世纪20年代的外套到2004年的Kenzo夹克。作者通过这些案例，阐明了这一过程的方法框架，说明了列表的使用，并展

"Python是当今使用最为广泛的开发语言之一，被认为是开发深度学习程序的**语言。《深度学习项目开发实践（TensorFlow+Sklearn+PyTorch）（微视频版）》通过9个综合实例，详细讲解了使用Python语言开发大型深度学习项目的过程，这些项目在现实应用中具有极强的代表性。第1章讲解了AI智能问答系统的具体实现流程；第2章讲解了AI智能推荐系统的具体实现流程；第3章讲解了智能OCR文本检测识别系统的具体实现流程；第4章讲解了国际足球比赛结果预测系统的具体实现流程；第5章讲解了智能

"随着“电子数据”时代的到来，电子数据已经在新修订的相关法律法规中被明确列为一种独立的证据类型，被誉为新一代“证据之王”。这凸显了电子数据（尤其是在数字取证技术的帮助下）对于打击网络犯罪、获取犯罪证据的重要性。
本书紧密结合电子数据取证工作实际，既考虑了数字取证的知识体系，又尊重了理论学习和取证实践的规律，按照理论和技术并重的编写思路，深入浅出地讲解数字取证的基本原理。结合电子数据取证实践性强的特点，本书通过实际的案例分析和实践练习将理论与现实世界联系起来，帮助学生更好地学习和掌握取证知识

本书分为基础篇、方法篇和应用篇，共七章。基础篇(第一、二章)介绍了什么是不确定性、不确定性量化这一交叉学科的发展现状，以及不确定性建模和相关基础知识。方法篇(第3-5章)从不确定性量化的研究目标出发，梳理了参数不确定性、模型不确定性和逆向建模这3类不确定性量化常见问题及对应量化方法。应用篇(第6、7章)针对不确定性量化研究的多学科交叉特性，展示了其在集成电路的新材料研发和电子设计自动化中的应用实践与推广潜力。

本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体，包括其主要组件以及它们之间的连接方式，然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节，会在开始时讨论需求，接着介绍设计原则和示例服务/代码，并评估开源解决方案。通过阅读此书，读者将能够了解深度学习系统的工作原理，以及如何开发每个组件。