本书面向初学者，从编译器构造的角度进行分析，旨在帮助读者深入理解编译器的设计原理和方法。全书共14章，主要内容包括：词法分析和语法分析、语法制导翻译、符号表和声明处理、语义分析、虚拟机代码、运行时支持、目标代码生成等。全书内容安排紧凑合理，对编译器构造的基本知识与关键技术进行了深入浅出的讲解，并提供了详尽清晰的算法，倡导在实践中学习编译器构造的相关技术。本书不仅可作为计算机专业本科生或研究生的教材，也适合作为相关领域技术人员的参考书。

图像处理理论近年来发展迅速，从稀疏表示理论到基于张量表示和深度学习的图像处理方法不断涌现，并且这些全新的图像处理方法已经应用在手机、视频监控、遥感数据处理中心等平台上。《现代图像处理理论》以彩色图像、多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据为研究对象，总结以张量表示方法和深度学习方法为核心的图像处理理论的昀新进展，并从工程应用的角度介绍如何利用张量表示方法和深度学习方法解决多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据的处理问题。

本书根据当前人工智能及机器学习的发展成果，具体设计基于人工智能的模型算法，并给出了具体实现，最新算法流程及代码实现。其主要内容包括：AI作曲、语音识别、人像识别、车牌识别、骨架识别与肢体定位、人脸识别、古诗与歌词生成的具体实现。本书从系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对人工智能编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术用书。

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解数据结构和算法进阶知识，并融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者领悟数据结构和算法的精髓，并熟练应用其解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解数据结构进阶知识，涉及分块算法和跳跃表；第2章讲解字符串算法进阶知识，涉及AC自动机和后缀数组；第3章讲解树上操作，涉及树链剖分、点分治和边分治；第4章讲解复杂树，涉及KD树、左偏树、动态树和树套树；第5章讲解可持久化数据结构，涉及可持久化线段树和可持久化字典树；第6章讲解图论算法进阶知识，涉及EK算法、Dinic算法、ISAP算法、二分图匹配、最大流最小割和最小费用最大流；第7章讲解动态规划进阶知识，涉及背包问题进阶知识和树形DP进阶知识；第8章讲解复杂动态规划及其优化，涉及数位DP、插头DP、斜率优化和四边不等式优化。本书面向对数据结构和算法感兴趣的读者，无论是想扎实内功或参加算法竞赛的学生，还是想进入名企的求职者，抑或是想提升核心竞争力的在职人员，都可以参考本书。若想系统学习数据结构和算法，则可参考《算法训练营：入门篇》（全彩版）和《算法训练营：提高篇》（全彩版）。

本书一部从深度学习原理、算法和工程实践三个维度阐述信号处理的著作。涉及人工神经网络、卷积神经网络、生成对抗网络、长短时间记忆网络、深度自编码器及循环神经网络等模型在图像处理、信号识别及波达估计等领域的应用。利用大量实例代码对网络模型进行分析，这些案例架起了深度学习原理与应用间的桥梁，有利于加深读者对网络模型的认识，有利于读者全面深入系统地了解深度学习的算法原理、核心思想和应用技巧，达到学以致用的目的。本书适用于从事大数据及机器学习领域工作，对人工智能和深度学习感兴趣的各类读者。

《下一代创新科技（第2辑）》根据清华大学探臻科技评论社2023年发布的“青年最关注的改变未来十大变革科技”榜单内容编写而成。它全面解读了十大变革科技的发展历程和科技内涵，展望了相关未来科技发展趋势，旨在促进交叉学科创新，传播清华科技观点，服务高水平科技自立自强。全书分为上、下两篇，涵盖了第六代移动通信技术、类脑计算、太阳能电池、四代半导体材料等多领域主题，力图为青年学者、科技工作者、行业领军人才提供一流科技资讯。

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资源入表成为数据资产正在探索推进中。数据资产不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，它是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模具备开发价值后就形成数据资源，数据资源在满足了数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可机读等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义，将信息资产、数字资产和数据资产统一为数据资产。在此基础上，本书系统地介绍了数据资产化、盒装数据、数据资产评估、数据资产入表、数据资产管理、数据资产定价、数据资产运营和数据市场等内容。本书在第1版的基础上依据近年数据资产研究和实践的发展进行了修订，此次修订增加了盒装数据、数据资产入表等新的内容，其他章节也增加了新的内容，并更新了第1版中的一些文字表述。本书适合数据资产研究和实践者阅读，包括政府机关、证券投资、资产管理、企事业单位等与数据资产相关的人员，也适合财会、经济、数据科学、大数据技术等专业的师生参考。

《Nuke经典课堂》从基础概念和界面导航开始，引导读者逐步掌握Nuke的核心功能和高级合成技术。通过丰富的示例和实践项目，读者将学习到如何使用Nuke进行图像处理、修复、合成和特效制作等各个方面的技术。书中也将深入探讨Nuke的高级功能和扩展插件，以及如何最大限度地提高工作效率和质量。同时，本书还将分享一些实践中的技巧和经验，帮助读者在实际项目中应对各种挑战和需求。

MongoDB数据库与传统的关系数据库不同，是一种面向文档的、介于非关系数据库和关系数据库之间的数据库。《MongoDB基础、运维与性能优化》帮助读者掌握MongoDB 8数据库及其相关技术栈的开发知识，涵盖MongoDB 8数据库应用开发的要点。《MongoDB基础、运维与性能优化》配套PPT课件。《MongoDB基础、运维与性能优化》共分15章，内容包括MongoDB数据库基础知识、系统安装与环境搭建、可视化工具的使用、Shell工具的使用、基础操作、聚合、数据模型、时间序列、事务、索引、副本集、分片、存储、安全以及性能优化。《MongoDB基础、运维与性能优化》内容翔实、代码精练、重点突出、实例丰富，能够帮助初学者快速掌握MongoDB数据库运维和开发方法，对提高Web应用开发人员的技术水平也有非常积极的指导作用。《MongoDB基础、运维与性能优化》也适用于高等院校或高职高专院校学习MongoDB相关课程的学生。

OpenCV是计算机视觉领域的开发者必须掌握的技术。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》基于 OpenCV 4.10与Qt C 进行编写，全面系统地介绍OpenCV的使用及实战案例，并配套提供全书示例源码、PPT课件与作者QQ答疑服务。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》共分19章，主要内容包括数字图像视觉概述、搭建OpenCV开发环境、核心模块Core、图像处理模块基础、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理、机器学习、数字水印、图像加解密、物体计数、图像轮廓、手势识别以及停车场车牌识别系统等。《OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C 》既适合OpenCV初学者、计算机视觉与图像处理的开发人员、人工智能图像处理开发人员阅读，也适合作为高等院校或者高职高专院校计算机视觉与图像处理相关专业的教材。