数据科学如今已经深入到我们生活中的各个领域，行业从业者都应该懂得一些数据科学的知识。那么如何能够快速掌握这门流行的技术呢？通过系统地学习本书和动手实践，可以满足这个需求。本书共六个部分，用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。第一部分介绍了数据科学的基本知识，让读者可以轻松了解它的流程与原理。第二部分，通过几个例子为读者介绍如何处理各种数据，从电子表格到网络抓取，涵盖了工作中的常用数据处理方法。第三部分，使用通俗易懂的语言为读者介绍数据科学中使用到的统计学知识。第四部分，通过示例介绍机器学习技术，让读者可以根据以往的数据对未来进行预测。在本书的后两部分，为读者介绍如何对文本进行分析及制作生动的报告，并讨论了数据科学的未来发展趋势。

“算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及进一步学习提供方便。本书作者提供丰富而实用的资源，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。

本书是国际上首次精选了14篇计算机科学的开创性的文献，用中文准确翻译，并逐段详细解析，每篇有整体解析、篇篇之间有呼应和联系，14 篇文献中覆盖了人工智能、计算理论、计算机体系结构、虚拟化、并行计算等方向，全书采用考据考证和文本细读的方法，在每篇内部、篇篇之间先分析后综合，形成一个有机的整体，对于追溯本源，进行原创性基础研究具有重要意义。

本书共分为四篇。前三篇分别对应数据血缘的理论、实现和应用：第一篇阐明数据血缘的概念，主要介绍有关数据血缘概念的综合知识；第二篇介绍如何实现数据血缘，包括一些关于实现数据血缘的可行性见解和建议；第三篇介绍如何使用数据血缘，利用数据血缘结果实现不同的业务目的。第四篇是关于“构建数据血缘业务案例”的研究，介绍如何将数据血缘落地到业务案例中。本书主要面向数据开发人员和数据管理人员，用于针对数据血缘及其应用领域拓宽思路。本书也适合具有技术背景的数据业务人员参考阅读，便于更好地理解业务需求和数据血缘需求。

本书从内容上主要分为八个章节，从走进用户体验开始，再到流程的拆解，最后到项目实际落地。此外还搭配一些行业未来趋势及设计圈内的经验分享，以一种全面的视角去看待用户体验。此外在书的内容配比上，不仅讲解全流程的设计以外，还搭配以市面上主流的一些设计方法论、各种原理原则等，配合起来针对用户体验流程进行详细拆解。帮助读者深入浅出的了解用户体验设计的每个阶段该干什么，该做什么，结果是什么。本书既适合互联网从业者学习，也可以作为相关设计院校、学生的指导书。

"“测试设计思想”是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归 纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计 的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同 领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。 “测试设计思想”来源于工程，又**工程; 立足于具体领域，又跨越具体领域。了解 这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动“多学科交叉、多 领域融合”的发展趋势。本书可供软件测试、硬件测试、产品质量检验相关从业者以及测 试相关学术领域研究人员参考，也适合作为理工类高等院校通识教育课程的教材或参 考书。"

本书旨在介绍提示（prompt）工程师的工作内容和相关技能。本书首先讲述提示技术的基本工作原理、提示工程师的常用工具、提示技术的基础模式和提示技术的进阶知识（包括零样本提示、少样本提示和思维链提示）；然后讲解自然语言处理的基础知识和ChatGPT大模型方面的内容，以及NLP模型的特点和应用场景；最后展示提示工程在办公、图片处理、代码开发和电商中的应用。本书通俗易懂，不仅适合对提示工程师感兴趣或从事相关工作的读者阅读，还适合对自然语言处理和人工智能感兴趣的读者参考。

在当今的数字化时代，数据安全和个人隐私面临着前所未有的挑战，各种攻击技术层出不穷，Web安全依然是最主要的攻防战场。近10年与Web相关的技术飞速发展，本书第2版更新了前沿安全技术相关的内容，不仅从攻防原理的角度讲解了Web安全的各个方面，还介绍了安全开发、安全产品设计、企业安全建设等方面的最佳实践。Web开发者、安全专业人员以及对Web安全感兴趣的读者都可将本书作为参考指南。

未来，站在十字路口的中国互联网行业，将向何处去？本书既不是一本关于科技行业最新热门话题的科普手册，也不是一本对历史上已经发生的事情的总结。本书将基于《诸神之黄昏：2022年以后的互联网行业》《游戏的未来》《电商的未来》《视频的未来》等一系列深度研究报告，深入探讨“互联网乃至整个科技行业的下一个时代会是什么样子的”，通过分析生成式AI、Web 3.0、AI、XR等对互联网乃至整个人类社会的影响，以产业观察的视角，给出答案。

本书深入浅出地介绍了扩散模型的知识，案例丰富，讲解细致。第1章介绍AIGC与相关技术，第2章从三个视角介绍扩散模型的基本理论、算法，此外介绍了扩散模型的神经网络架构和代码实现。第3章、第4章、第5章分别从高效采样、似然优化、数据结构三个方面系统介绍了扩散模型的特点，以及后续的改进工作。第6章讨论了扩散模型与其他生成模型的关联，包括变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型。第7章介绍了扩散模型的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、时间数据建模、多模态学习、鲁棒学习和跨学科应用。第8章讨论了扩散模型的未来，以及与GPT和大模型的关联。本书适合高等院校计算机科学、人工智能和医学、生物学等交叉学科专业的师生，以及相关人工智能应用程序的开发人员阅读