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自然语言处理技术经历了小规模专家知识（20世纪50年代-90年代）、大规模语料库统计模型（20世纪90年代至21世纪初）、大规模语料库深度学习（2010-2017年）和大规模预训练语言模型（2018年至今）四个阶段。预训练模型的研究和应用是从2013年开始的，标志性事件是2018年10月谷歌的Bert模型的出现，颠覆了NLP领域的研究范式，多数的NLP任务都转换成在预训练语言模型上的学习，然后在下游任务中使用微调的模式。特别是2023年初OpenAl公司的ChatGPT的火爆问世，ChatGPT的API已于2023年3月1日公开，而其背后的大规模语言模型的公开，必将导致包含隐私敏感数据训练的模型被提取出训练数据中的隐私敏感信息。差分隐私技术和可解释性技术可以有效地解决隐私数据泄露和模型不透明的问题。本书先介绍了自然语言和差分隐私的理论基础，论述当前自然语言模型所面临的隐私攻击类型，在此基础之上根据文本处理粒度和扰动位置的不同，分别介绍单词层级的差分隐私、Token层级的差分隐私、句子层级的差分隐私、主题层级的差分隐私和基于梯度扰动的差分隐私。 论述自然语言处理模型中相关的可解释性技术。该书研究成果广泛适用于多种交叉学科，如社交网络、情感分析、聊天机器人、城市交通、金融风控等领域，从而发挥巨大的研究意义和经济价值。

本书以 《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》为依据，结合高等职业教育的教学特点，由教授信息技术课程的一线教师根据多年的教学经验编写而成。本书按照项目 、任务驱动的方式组织内容，包括文档处理、电子表格处理、演示文稿制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任六个项目，内容涵盖Word 2016、Excel 2016、PowerPoint 2016的使用，搜索引擎使用技巧，专用平台信息检索，新一代信息技术的基本概念、技术特点和典型应用，信息素养，信息技术发展与信息安全，信息伦理与职业行为自律，等等。每个项目中有若干个教学任务，内容全面，循序渐进，典型实用，可以帮助读者在 短的时间内熟练掌握信息技术的基础知识及基本操作。

本书是“十四五”职业教育 规划教材、高等职业教育电类在线开放课程新形态一体化教材，亦是 职业教育电子信息工程技术专业教学资源库配套教材。本书创造性地将AR技术与教材内容相结合，将纸质教材、3D实训电路、视频演示、混合式教学等多种功能融于一体，通过扫码下载App、扫描识别图，即可享受增强现实带来的全新体验。同时，本书还配有理论微课、实训视频、动画、教学课件等多种教学资源，可通过配套的在线开放课程网站进行学习，具体的使用说明请见“智慧职教”服务指南。全书分为8个项目，涵盖了传感器的基础知识与常用传感器的应用，分别介绍传感器基础知识、温湿度传感器、光敏传感器、力敏传感器、超声波传感器、磁敏传感器、气敏传感器、无线传感器网络技术等内容。对各类常用传感器，在引入知识的基础上，详细介绍各种传感器的结构、特性与工作原理，并给出相应传感器典型的应用案例。本书结合全国大学生电子设计大赛、全国职业院校技能大赛等对传感器技术与应用的要求，通过引入典型、实用、趣味的项目案例加深对传感器选型、应用等方面的技能培养。为进一步提高学生对传感器实际工程应用项目的真实体验，还给出了若干典型传感器综合应用的案例。本书可作为高等职业本科院校、高等职业专科院校、应用技术大学、成人教育等的电子信息工程技术、应用电子技术、物联网应用技术、嵌入式应用技术、自动控制技术、机电一体化以及相关专业的教学用书，也可作为电子信息类相关专业技术人员自学及企业培训用书。

本书按照高等学校非计算机专业大学生的培养目标，围绕全国计算机等级考试一级（MS OFFICE）和二级公共基础知识考试大纲要求编写，全书分为实验教程和学习指导两个模块。实验教程模块是学生学习《大学计算机信息技术》实践指导用书。本模块讲述了Windows 7操作系统、Office 2016办公软件、计算机网络基础以及计算机新技术，涵盖了全国计算机等级考试一级（MS Office）考试大纲中上机操作的相关内容。通过本模块的学习，读者将具备一定的信息素养和计算思维能力，以及通过现代计算机工具解决实际问题的思维与应用能力。学习指导模块包括基础篇和提高篇，其中基础篇包括计算机基础知识、计算机系统、因特网基础与简单应用三章，提高篇包括数据结构与算法、程序设计基础、软件工程基础和数据库设计基础四章。每章由两大部分组成：一是内容简介，归纳了各个小节的知识点；二是章节测试，根据历年的考试真题，结合教学典型例题，帮助学生系统地掌握各章节的知识点。本模块作为《大学计算机信息技术》课程的辅导书，帮助学生将所学的知识点进行串联，从而 系统地掌握计算机信息技术基础知识，并在计算机等级考试中取得优异的成绩。

本书根据高等职业教育的培养目标、特点和要求编写，融合宇视公司“1+X智慧物联系统实施与运维职业技能等级证书”中网络部分的知识和技能，内容具有一定的通用性和安防专业特色。本书分为计算机网络技术基础、计算机安全技术、安防网络综合应用三篇，共14章。本书以理论为基础，以任务为驱动，注重学习者的理论素养的提升和实战能力培养。本书内容深入浅出、图文并茂、理实结合，既可作为高等职业院校和应用型本科院校的安防、计算机等相关专业的教材，也可作为相关行业技术人员的培训和自修的参考书。

本书全面介绍了统计机器学习的主要算法，内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法，也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法，并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础，便于读者理解相关算法推导。本书可以作为统计机器学习等相关专业的教材和参考书，也可供从事相关领域研究的人员参考。

本书系统介绍了Spark大数据处理框架以及相应的主流开发语言Scala。全书共14章，内容包括Scala基本概念和基本用法，Scala字符串和数组，Scala控制结构，Scala列表、元组、集合和映射，Scala函数，Scala面向对象编程，Spark大数据处理框架、Spark RDD编程，Windows环境下的Spark综合编程，用Spark SQL处理结构化数据，Spark Streaming流处理，Spark Structured Streaming流处理，Spark GraphX图计算，Spark ML机器学习。本书可作为高等院校计算机科学与技术、信息管理、软件工程、数据科学与大数据、人工智能等相关专业的大数据课程教材，也可供企业中从事大数据开发的工程师和科技工作者参考。

首先，本书在内容选择上坚持“经典”与“前沿”并重。一方面，系统全面地讲述了无约束和有约束 化问题的常用求解方法，包括负梯度方法、牛顿方法、拟牛顿方法、共轭梯度方法、罚函数方法等。另一方面，加入近几年在数据科学领域受到广泛关注的一些新型一阶 化方法，例如随机梯度下降方法、小批量随机梯度下降、动量方法、Nesterov加速梯度方法、Adam方法等。特别地，本书着重讲述了在数据科学中广泛使用的正则 化问题，并介绍其求解方法，包括坐标下降方法、近端方法和交替方向乘子方法。 其次，本书注重理论和实践相结合。主要的 化方法均配有详细例子加以解释和阐述，并在章的 一节进行数值实验，通过几个典型的 化问题展示 化方法的实际数值表现，有助于读者对方法性能建立起直观感受。

本书是高等职业教育电类课程新形态一体化教材。本书由深圳信息职业技术学院在物联网应用技术专业方向拥有丰富教学经验的一线骨干教帅 ，并联合闸内 的综合性物联网企业北京新大陆时代教育科技有限公司共同编写完成。本书共8章，主要内容包括物联网的基础知识、全感知的关键技术、可靠传输的关键技术、物联网行业实训仿真系统、物联网云平台、智慧图书馆温控系统、智慧小区安防监控系统、智慧农业综合应用系统。本书采用“纸质教材+在线课程”的出版形式，配套在线课程在“智慧职教”平台上线，使用方法详见“智慧职教”服务指南。本书配套提供丰富的数宁化教学资源，包括教学课件、微溧、仿真工程文件及配套上位机软件、习题等，读者可发送电子邮件至获取部分教学资源。本书可作为高等职业教育专科、高等职业教育本科及应用型本科物联网相关号业中“物联网技术与应用仿真”“物联网行业应用仿真”“物联网技术虚拟仿真”以及“物联网综合应用实训”等理论与实践相结合的专业核心课以及实训课的配套教利，也可以作为高等职业院校电子与信息大类其他相关专业的选修课教材，还可以作为物联网相关从业人员的参考书或培训用书。