本书以8051内核的增强型STC8G系列单片机为主要内容，全面剖析单片机的工作原理和片上模块的应用。全书共13章，内容包括单片机基础知识、单片机应用开发与仿真工具、C51程序设计、通用I/O 接口、中断、定时/计数器、串行接口、A/D转换、PWM 模块、PCA 模块、同步串行外设接口SPI、I2C总线和单片机应用系统综合设计。各章知识点按照功能、工作原理、电路结构、实践应用、习题训练的逻辑编排。书中列举大量的应用实例进行剖析、设计、制作调试和测试。每章提供源程序和仿真电路，章后附有习题以帮助学习。

本书基于VMware Workstation和Ubuntu操作系统进行嵌入式系统开发，共18个实验，其中第1个实验用于熟悉嵌入式的开发流程，后面介绍了触摸屏控制、音频综合等17个实验。所有实验均详细介绍了实验内容、实验原理，并且都有详细的步骤和源代码，以确保读者能够顺利完成。在每章的后都安排了一个任务，作为本章实验的延伸和拓展。

随着云计算的迅猛发展，越来越多的业务迁移至云端，众多企业在审计成本的过程中发现，用来支撑业务的云成本并没有节省，费用支出反而比以前更大。如何降低云成本成为企业的核心诉求和通用诉求。为此，Linux 基金会成立了专门的FinOps 基金会，致力于通过培训、方法论和最佳实践的输出，助力企业优化云成本。Cloud FinOps 正是这些云成本优化规则和最佳实践的集合。它提供了由中心化团队驱动，将云成本职责下发到分布式团队的实践方法。并由工程团队、财务团队、产品团队通过跨团队合作，保证成本在可预测、可管控的前提下，实现更快速的产品能力交付。本书是第一本系统性解读什么是FinOps，以及如何实施FinOps 的书：它定义了在云成本优化领域的众多技术术语、财务术语，分享了企业要推动云成本优化所必须完成的组织架构调整、流程推动、职责划分，以及所需要依托的常见技术手段，等等。本书收录了来自FinOps 基金会社区大量的实践案例，能让读者了解成功的云成本优化故事，以及背后成功的原因。此外，对主流云厂商提供的技术能力做了剖析，让读者在选择云技术解决成本优化问题时有所参照。本书适读的对象较广，包括使用云计算的企业中的各种角色，如决策层、运维工程师、财务和采购人员，以及提供云成本优化方案的云服务提供商和第三方集成商。本书包含大量财务术语和技术术语，如果你具备相关的财务或者技术知识，对阅读本书会有事倍功半的效果。

《吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法》由爱丁堡大学博士后凤维明撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书立足大数据背景下的新问题，从分布式采样和动态采样两个具体问题入手，给出了有理论保障的算法并研究了新模型下采样问题的复杂性。《吉布斯分布的局部、动态与快速采样算法》共十章，分为四个部分：第零部分（第1~2章）主要介绍了全书的研究背景、研究问题、研究成果，向读者讲解了全书的结构和章节安排，之后给出了吉布斯分布和采样问题的严格数学定义，介绍全书中经常使用的相关概念，并总结一部分已有的算法设计和分析技术。部分（第3~5章）从算法和复杂性两个层面介绍有关局部采样的研究成果。第二部分（第6~8章）给出了两种不同的动态采样算法设计技术，并分析相应的算法性能。第三部分（第9~10章）研究了经典的公开问题，给出了一种新的快速采样算法设计技术和一种新的马尔可夫链收敛时间分析技术。所有介绍新结果的章节都给出了相应的本章小结，总结了该章的研究成果，列举了该方向遗留的公开问题。

全书共有15章，分为4篇。基础篇，阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础；时空数据篇，介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生；非时空数据篇，描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式；用户篇，介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本书从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

本书从概率论的基础开始，带领学生学习如计算机模拟、蒙特卡罗方法、随机过程、马尔可夫链、排队系统、统计推断和回归等广泛应用于现代计算机科学、计算机工程、软件工程以及相关领域的重要内容．第一部分介绍概率和随机变量，第二部分讲解随机过程，第三部分引入统计学的基础知识，附录部分给出了必要的微积分内容．另外，R和MATLAB的使用贯穿本书．本书适合计算机相关专业的高年级本科生和低年级研究生使用，也可以用作概率论和统计学的方法、模拟与建模工具的参考书．

从取代简单机械的重复劳动到辅助内容创作、医药开发、科学实验，人工智能产品正以惊人的速度在各行业大展拳脚，预示着人类即将进入一个全新的发展阶段。本书通过浅显易懂的语言帮助你理解人工智能产品是什么，人工智能产品是怎么创造出来的以及人工智能产品是如何进行创新迭代的。 人工智能行业的快速发展对产品经理提出了更高的要求，产品经理需要具备的专业技能是广泛的，从产品设计、开发、营销到服务，无一不包括在内。产品经理需要对人工智能的原理、应用场景、发展潜力等有扎实的了解，这样才能够将人工智能的优势转化为产品的优势。 本书从知识体系、能力模型、沟通技巧等方面帮助大家系统地梳理了人工智能产品经理所必备的基本素质和技能，旨在帮助产品经理找到转型升级的最佳学习路线，以成为合格的人工智能产品经理。 本书适合现阶段从事产品经理工作的人士转型做人工智能产品时学习，适合以人工智能产品经理为职业理想的人士阅读。另外，人工智能领域的企业负责人和技术骨干也适合阅读本书，以了解企业的技术人才需求。

不同业态、规模和技术能力的企业，其数字化转型过程的步骤和关键节点有所不同，因而容易出现局部繁荣和全局收益不明显的现象。同时，数字化的理念正在经历颠覆式的发展，由方法论下沉到实践，又通过实践对方法论不断进行补充。因此，数字化转型对技术的要求越来越高。 本书从技术共享、成熟度模型、核心技术体系、场景赋能等方面，对技术赋能企业数字化转型进行全局描述，并辅以案例说明。本书还涵盖大量的数字技术体系和管理方式，以帮助读者快速掌握相应的数字工具和技术方法。

本书系国家自然科学基金重大研究计划“视听觉信息的认知计算”的出版成果。本书为《视听觉信息的认知计算》的英文版。本书从人类的视听觉认知与神经机理出发，围绕认知过程的“表达”与“计算”的基本科学问题，重点开展“感知的基本特征、表达与整合”“感知数据的机器学习与理解”“多模态信息协同计算”等三个核心科学问题的研究，发展和构建新的计算模型与算法，为提高计算机对非结构化感知信息和海量异构信息的理解能力及计算效率提供科学支撑。

系统工程作为一门方法论的科学，为人们提供了一套处理问题和解决问题的系统分析方法论。本书以系统工程方法论的思维和应用过程为主线，全面系统地讲述了系统工程的基本理论、方法和应用。本书共7章：系统与系统理论概述、系统工程及其方法论、系统分析、系统模型、系统评价、系统决策及系统工程综合应用案例。本书有别于其他系统工程书籍的特点是，其在章节编排和知识框架的组织上充分体现了系统整体思维的理念，整个目录结构完全体现了系统工程处理问题的基本思路和逻辑框架。本书所反映的系统工程知识体系更为全面，而且有大量案例，适宜教学与实践的结合，可作为管理类和经济类各专业高年级学生与研究生的教材，也可作为继续教育的教材。