本书分别从全局主题视角和局部主题视角多维度抽取典籍英译海外评论关注的主题，为适应网络评论的多语言跨领域环境，提出基于情感词典的中英文评论情感分析方法、基于跨领域迁移学习的典籍英译评论情感分析方法和基于多任务学习的典籍英译评论细粒度情感分析方法，并完成典籍英译评论观点汇总和主题词云可视化。本书主要面向计算语言学和文本挖掘领域的研究生和相关专业的研究人员，既可以作为开展文本分析与处理研究的教科书，又可以作为相关部门管理和研发人员的参考书。

高性能计算机的性能持续增长，然而由于负载不均、资源竞争等性能问题，大量并行程序无法高效地利用底层硬件系统，导致了极大的资源浪费。围绕上述挑战，本书在大规模并行程序性能分析与优化方面开展了深入研究，主要的特色为结合编译技术和图分析技术进行性能分析与优化指导。书中介绍了性能分析与优化的相关背景和当前面临的重要挑战，并针对这些挑战进行了四方面的研究工作：针对并行程序性能瓶颈定位难的挑战，提出了基于图分析技术的自动可扩展性瓶颈检测方法，并实现了轻量级的瓶颈检测系统；针对大规模并行程序性能分析系统开发复杂度高的挑战，提出了面向性能分析的领域特定编程框架；针对性能优化策略选择难的挑战，提出了异步策略感知的性能建模方法；基于上述性能分析与建模技术，设计并实现了面向领域的多层次自动性能优化系统。本书可为具有一定计算机系统结构或高性能计算知识的本科生、研究生及研究人员，特别是研究方向为并行计算、性能分析与优化等相关领域的研究者提供一定的参考与帮助。

本书深度探讨了当今科技领域最引人注目的大规模语言模型相关技术，内容主要围绕大规模语言模型构建、评估和应用展开，分为以下四部分：第 1～5章主要介绍大规模语言模型的发展历程及其训练相关内容，包括语言模型的基本架构、大规模语言模型的高效微调技术、人类反馈强化学习和模型的分布式训练；第 6和 7章主要介绍大规模语言模型的推理优化技术、推理加速框架和模型的评估；第 8～10章主要介绍大规模语言模型扩展和应用，包括大规模语言模型和知识的融合、多模态大规模语言模型的技术介绍和其智能体扩展应用，以及大规模语言模型的垂直领域应用；第 11章主要介绍大规模语言模型研究的困难、挑战和未来潜在研究方向。本书面向技术爱好者、从业者、学术研究者和一般读者。它提供大规模语言模型相关的全面介绍，帮助从业人员和专业人士了解大规模语言模型的应用及技术原理，支持学术界研究前沿技术，并以通俗的语言帮助读者理解这一技术及其对生活的影响。

本书主要从总述和案例分析两方面入手，介绍软件工程项目案例。本书选取了不同种类的案例进行分析，包括基于代码分析的系统UML图生成案例、电影推荐系统案例、数据采集器案例、Magic图像处理小程序案例等。案例分析由引言、相关背景、功能介绍、系统实现和小结五个方面组成，全面地分析项目案例。本书中的案例“程序理解初探：以基于代码分析的系统UML图生成为例”入选福建省专业学位研究生优秀教学案例。本书的读者对象为学生和老师，学生可以通过这本书学习如何设计和实现项目，老师可以通过这本书更好地将具体案例和教学结合在一起。

技术迭代加速的当下，软件测试成为质量保证必不可少的环节。《软件测试：探索式测试的设计思路与实践》深入探讨了软件质量的核心价值，从灵活的局部探索式测试到全面的全局探索式测试以及高效的混合探索式测试，作者精选了经过微软团队实证并经过时间检验的十多种方法与案例。此外，作为软件测试专家，作者还采用诙谐风趣的风格，针对如何规划和经营成功的职业生涯给出实用的建议，精选了多年来深受广大测试人员喜爱的精华文章合集。《软件测试：探索式测试的设计思路与实践》特别针对测试人员、QA 专家、开发人员、团队、项目经理和架构师，可以帮助他们了解软件测试的全貌，具有较强的实用性和指导性，是一本难得的软件测试启蒙和进阶好书。

本书是《离散数学》（第 3 版的配套教学参考书，与主教材做了同步更新. 本书分为集合论、初等数论、图论、组合数学、代数结构、数理逻辑等 6 个部分。每部分按章对相关知识点进行了全面的总结，并对解题方法进行了系统的分析和阐述。各章都按照内容提要、基本要求、习题课、习题与解答或提示、小测验进行组织，并在最后给出了 4 套综合性的模拟试题，全书包含各种练习题上千道。本书既可作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、网络空间安 全、信息安全、信息与计算科学等专业本科生离散数学课程的教学参考书，也可为其他学习离散数学的读者，特别 是初学者提供有益的帮助。

《MATLAB神经网络分析及应用》以MATLAB R2023b为平台，以实际应用为背景，采用“理论 公式 经典应用”相结合的形式，深入浅出地讲解MATLAB神经网络经典分析与应用。全书共11章，主要包括为什么神经网络应用广泛、MATLAB快速入门、感知器分析与应用、线性神经网络分析与应用、BP神经网络分析与应用、RBF神经网络分析与应用、反馈神经网络分析与应用、竞争型神经网络分析与应用、神经网络的Simulink应用、自定义神经网络、深度神经网络的分析与应用。通过学习本书，读者可以认识到神经网络在各领域中的广泛应用，可以领略到利用MATLAB实现神经网络的方便、快捷、专业性强等特点。《MATLAB神经网络分析及应用》可作为神经网络领域初学者和提高者的学习资料，也可作为高等院校相关课程的教材，还可作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（“101计划”）系列教材之一。本书介绍了计算机网络的基本概念、原理和技术。本书共分9章，主要内容包括概论、数据通信基础、物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层、网络基础设施及网络管理、网络安全。本书在注重基本概念和基本理论的基础上，力求取材新颖，反映计算机网络技术的最新发展。本书可作为高等学校计算机科学与技术专业本科生教材以及研究生的参考用书，也可供有关科技人员参考。

本书从程序员的角度介绍了量子计算，是一本适合学生和从业人员阅读的入门书籍。书中使用基于Python和C 开发的开源代码库，用完整的数学推导和经典模拟代码解释了超过25种基本算法。在介绍了量子计算的基础知识后，作者着重讲解了一些基础量子算法和高效模拟它们的基础设施，包括量子隐形传态、超密编码、Bernstein-Vazirani算法和Deutsch-Jozsa算法。高级量子算法的介绍包括量子霸权实验、量子傅里叶变换、相位估计、Shor算法、Grover算法、量子计数、振幅放大、量子随机游走，以及用于门近似的Solovay-Kitaev算法。通过变分量子本征求解器、量子近似优化和NP完备问题的zui大割算法以及子集和算法，探索了量子模拟的应用。书中还探讨了程序员生产力、量子噪声、量子纠错，以及量子编程语言、编译器和工具面临的挑战，最后还详细介绍了用于转译的编译器技术。

随着AI技术的日新月异，AI文生视频已经成为内容创作领域的新宠。本书对这一领域进行深度剖析和前瞻展望。首先，从AI文生视频的起源讲起，详细介绍了其背后的技术原理和发展历程，并对当前主流的AI文生视频软件，如 Sora、Pika、Runway等进行了全面剖析。其次，从脚本设计、素材选择、后期处理、视频优化、导出与发布等环节入手，阐述了创作者应如何掌握AI 文生视频创作方法。最后，从 AI虚拟人、AI演示、AI 广告、AI游戏、AI 教育和 AI传媒6个方面，展示了 AI文生视频在各领域的广泛应用。 本书在系统讲述AI文生视频理论及应用的同时，穿插了大量实践案例，内容十分丰富。无论是内容创作者、行业分析师，还是普通读者，都能从中获得启发。