无论你是云原生应用的开发者，还是正在向云原生架构迁移，本书都可以帮助你了解安全和可观测性的关键概念和最佳实践，以帮助你发挥云原生应用的力量。本书作者来自Tigera公司，带你全面了解全新的云原生方法，为运行在Kubernetes上的应用程序构建安全和可观测性。本书包括如下内容：为什么云原生应用需要安全和可观测性战略、以及覆盖的范围。安全和可观测性方法背后的关键概念。安全和可观测性战略的技术选择。如何在多个团队或角色之间分担安全责任。如何为多云和混合环境构建Kubernetes安全和可观

数据作为新型生产要素，是数字化转型和推动新质生产力发展的基础。数据基础制度事关国家发展和安全大局。加快数据基础制度建设是大势所趋和创新所需。本书以数据要素市场体系作为数据基础制度研究的逻辑起点，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等重点领域开展研究，分析数据基础制度建设的解决策略，并提出构建体现数据多方共有、资源多方共用、成果多方共享、风险多方共担的数据产权制度体系；构建“三横三纵”的数据流通和交易制度体系；构建与完善数据要素收益初次分配制度和科学再分配制度体系；围绕数据要素市场主

数字技术创新既是发展命题，又是安全命题。数字技术创新作为中国数字经济发展的第一动力，对企业高质量发展、产业升级、国家创新驱动战略实施，提供重要“弯道超车”机遇。本书按照“提出问题—分析问题—解决问题”的思路展开，主要聚焦新质生产力、数字技术创新、明星分析师的发展概况，通过文献梳理，重点解决明星分析师对数字技术创新的影响机理；此外，采用实证研究方法，重点解决明星分析师对数字技术创新影响、不同行为特质明星分析师团队的特殊作用、数字经济监管对数字技术创新影响。

本书深入剖析了人工智能时代数据服务的核心技术与应用场景，为读者揭示了数据驱动人工智能发展的奥秘。本书通过设计具体的项目和任务，引导学生在完成任务的过程中，深入掌握人工智能数据服务必要的理论知识和实践技能。全书内容分为5个项目，共18个任务，包括人工智能数据服务概述、数据采集、数据处理、数据标注与质量，内容全面，体系完整，并配套丰富的立体化教学资源。本书对标职业化标准，理论结合实践，通过任务分析和实际操作，使学生在面对挑战时能够积极思考、不断创新，同时强调培养学生的社会责任感和职业道德。

《互联网内容审核与信息安全管理》提供了全面实施互联网内容审核与信息安全管理的方法，主要包括三部分内容。
第一部分：阐释什么是互联网内容审核与信息安全管理，为什么要进行互联网内容审核与信息安全管理；重点分析互联网内容的特性、风险、挑战及其社会价值，帮助读者理解互联网内容审核与信息安全管理的重要性。
第二部分：阐释怎样实施互联网内容审核与信息安全管理；介绍相关法律法规制度、评价考核原则；详细讨论了数据隐私保护与内部管理问题，以及相关的技术、工具和方法，并给出了实务操作案例。

"本书可帮助学习者建立起对人工智能的初步认识与知识框架，为后续深入学习人工智能技术，形成应用开发、场景应用能力打好基础。本书通俗易懂，内容循序渐进，从人们熟悉的人工智能应用场景入手，介绍当下火爆的人工智能技术及应用。本书兼具趣味性与知识性，理论讲解与实践应用并重，学习者可以通过实验领会理论的奥妙，体会人工智能带来的应用效果。
本书共分为三大篇： 概念篇、技术篇、应用篇。概念篇包括2章内容： 初识人工智能，人工智能的过去、现在与未来；技术篇包括3章内容： 人工智能技术概览、基于统计的机器学习

本书以大数据分析全流程为主线, 介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法, 内容涵盖了操作系统 (Linux和Windows)、开发工具 (Eclipse) 以及大数据相关技术、软件 (Kafaka、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、Matplotlib) 等。

"本书全面阐述了计算机科学与技术及相关专业学生需要了解、认识的计算机科学的基本概念、基础知识及相关职业要求，主要内容包括计算机系统、人与计算机的关系、计算机典型应用及技术、计算机学科知识体系及职业相关问题，力求使读者理解计算机科学技术的知识体系，明确专业学习目标，为深入掌握专业知识打好基础。
本书适合作为高等学校计算机科学与技术及相关专业“计算机导论”课程的教材、“计算机基础”课程的教材及计算机入门的普及教材，也可供自学和欲了解计算机科学与技术专业知识的人员学习和参考。
"

本教材围绕人工智能的核心概念、主要技术脉络、核心关键算法、典型应用场景等设立对应章节，阐述了人工智能的基本概念和历史沿革，论述了人工智能理论和技术体系的基本框架，介绍了人工智能主要分支领域的基本知识，并体现了人工智能技术的最新进展，以及人工智能伦理的思考。全书共10章，内容包括人工智能与智能社会、知识与知识表示、推理技术、搜索算法、专家系统、机器学习、神经网络、人工智能应用研究、智能机器人、人工智能伦理与未来展望。本教材通俗易懂，理例结合，可作为高等院校非计算机大类专业师生教材，也可作为人工智能

本书共11章，从Hadoop概述开始，介绍Hadoop的安装、配置与管理，并对Hadoop的生态体系架构进行介绍，包括HDFS技术、YARN技术、MapReduce技术、Hadoop I/O操作、海量数据库技术HBase、ZooKeeper技术、分布式数据仓库技术Hive，以及Hadoop与RDBMS数据迁移工具Sqoop，最后对大数据实时处理技术进行介绍，旨在让读者了解当前其他的大数据处理技术。本书还包括丰富的实践操作，实现理论与实践的有机结合。

本书除介绍Hado