支持下一代人机泛在智联的低功耗窄带物联网近些年得到了突飞猛进的发展，面向低功耗窄带的物联网应用窗口已经开启。本书从低功耗窄带物联网应用的角度出发，首先阐述窄带物联网的基本概念、关键技术、体系架构、标准化体系、流程和数据传输，然后着重介绍基于低功耗窄带物联网的典型应用，特别是在体域网中的应用，力争从科学前沿的高度，对低功耗窄带物联网未来应用和发展前景有一个全面科学的把握，提高利用低功耗窄带物联网解决实际问题的能力。本书可作为高等院校“低功耗窄带物联网”课程的教材参考资料，也可供从事低功耗窄带物联网系统学习与应用的工程技术人员自学与参考。

本书跳出传统数据中心建设框架，介绍金融行业、互联网行业绿色、智能的数据中心建设理念和落地方法，能为组织的决策者、管理者、行业专家、研究学者以及各界云专业人士提供思路指引和实操方法，成为业界数据中心建设的一本通鉴。本书涵盖数据中心的规划、设计、建设与运营四个方面，通过多种典型数据中心的介绍，展现数据中心业态的基本格局。撰写本卷旨在协助读者深入了解数据中心建设的全流程，把握智能、绿色数据中心建设过程中的重要环节和关键基础设施。通过阅读本卷可获得以下三个方面的收益： 1、知晓各家特点：读者能够系统化地了解到IDC行业中各典型数据中心的特点及其基本运转逻辑； 2、谙熟关键环节：读者可以借鉴本卷对数据中心的规划、建设与运营，领悟其中的设计思路、管理方法、关键技术，助力构建安全、稳定、高效、绿色的云数据中心； 3、把握未来方向：能帮助上云组织、决策者、管理者、行业专家、研究学者以及各界云领域专业人士把握数据中心未来发展方向。

本书由2017年图灵奖得主Patterson和Hennessy共同撰写，是计算机体系结构领域的经典书籍，强调软硬件协同设计及其对性能的影响。本书采用开源的RISC-V指令系统体系结构， 讲解硬件技术、指令、算术运算、流水线、存储层次、I/O以及并行处理器等。第2版将RV64切换为RV32以降低学习难度，新增关于领域定制体系结构（DSA）的讨论以反映新的技术趋势。此外，每一章都增加了“性能提升”和“自学”章节，并更新了大量练习题。本书适合计算机体系结构领域的专业技术人员参考，也适合高等院校计算机相关专业的学生阅读。

本书的编写基于作者多年的实践经验。本书介绍数据通信网络的基础知识和交换机技术，主要内容包括数据通信网络模型、数据在网络中的传输、常用的传输介质、网络设备之路由器、虚拟终端、密码恢复、Wireshark实践、常用的网络排障工具、日志收集与分析、网络的规划设计、QinQ、Bonding和生成树协议。数据通信网络是一个复杂的系统，本书从数据的视角来进行介绍，以期尽可能全面和准确地描述相关的技术。

量子计算是基于量子力学原理调控量子比特进行信息处理的计算模式，是国内外重点关注的交叉 研究领域。本书介绍量子计算理论中最为重要的基础知识和研究内容，并适当介绍密切相关的**研 究进展。全书共8 章，第1 章简要介绍量子计算的发展历史、背景及现状，并指出量子计算的优势及 潜在应用：第2 章描述与量子计算密切相关的基本概念，并指出经典计算是量子计算的特殊情形； 第3 章概述与量子计算密切相关的线性代数基础知识，特别是系统地归纳了算子（矩阵）分解的相关 定理和超算子等内容；第4 章陈述基本的量子密码和通信协议；第5 章阐述基本的量子计算模型，包 括量子有限自动机、量子图灵机与量子电路等；第6 章介绍量子计算的核心内容——重要的量子算法， 主要包括Deutsch 算法、Deutsch-Jozsa 算法、Simon 算法、Shor 算法与Grover 算法，以及HHL 算法、 VQE 算法和QAOA 算法，同时还介绍隐子群算法，总结设计量子算法的基本工具，即量子相位估计 方法与量子振幅扩大方法；第7 章介绍量子计算复杂性的基本知识与方法；第8 章介绍量子纠错码的 基本概念和方法，并阐述它们的纠错原理。 本书是一本关于量子计算基础理论的书籍，非常适合作为面向计算机及相关专业的基础教材，供高等 学校理工科大学本科生及研究生使用，同时，对有志于量子计算研究的学者也有很好的参考和引导作用。

本书着力讲述 Linux 的性能，但所论述的性能问题适用于所有的操作系统。你将了解到系统是如何工作与执行的，还将学习到如何分析和改进系统及应用程序性能的方法。本书对第 1 版的内容做了大量的更新，这些更新包括但不限于 ：近年来 Linux 内核各方面的变化对于资源性能的影响；云计算架构的主流演进方向；动态跟踪工具的新星（BPF 及其前后端技术）；常见性能工具的使用方法的变化等。需要说明的是，在第 1 版中进行性能分析所用到的术语、概念和方法，在第 2 版中几乎没有变化，依然中肯适用，经得起时间的检验。

图数据是对万物间联系的一般抽象，广泛存在于各行各业中。图表征学习为图数据的建模与分析提供了新范式，是近年来机器学习与数据挖掘领域的热门研究方向，并被有效地应用于推荐系统、交通预测等众多领域。本书将全面介绍图表征学习，特别是针对处于真实世界动态、开放环境之中图数据的图表征学习方法。本书分为3 篇：第1 篇介绍图嵌入和图神经网络等经典图表征学习方法；第2 篇围绕鲁棒性、动态性、可解释性、分布外泛化性等多个角度，系统地介绍针对动态开放环境中的图表征学习方法；第3 篇以四个不同领域为例，从推荐系统、交通预测、自然语言处理、组合优化等场景，介绍图表征学习的应用方法。除了对代表性方法进行详细介绍，本书还提供了丰富的参考文献，读者可以更深入地学习图表征学习的前沿内容。《图表征学习：迈向动态开放环境》适合具有一定机器学习基础的高年级本科生、研究生、教师和研究者，以及对图数据感兴趣的计算机工程师和从业人员阅读，也适合对人工智能、深度学习和图数据分析感兴趣的其他人士参考。

Istio作为服务网格技术代表性的产品，历经多年发展已日渐成熟，并受到越来越多开发者的青睐。本书以 Istio 服务网格为核心，内容包括基本概念、核心功能、运维、企业级落地四大部分，从基本的安装部署到功能实践，从底层原理分析到故障排查，从进阶操作到企业级实战，由浅入深地介绍了 Istio 服务网格的各个方面。本书适合正在使用或关注 Istio 的开发工程师、运维工程师、架构师等云原生领域从业者阅读。无论你是服务网格技术的初学者，还是该领域的专家，都能从本书中寻找到有借鉴意义的理论及实践指导。

人类的生活无时无刻不在改变，在当下，能迅速、激烈地促进这些改变的，就是科技。而这些改变，哪些是必然发生的，哪些又在我们预料之外？举例来说，互联网是必然的，但选择哪种网络不是必然的；四轮汽车出现是必然的，但SUV不是必然的；移动电话的发明是必然的，但iPhone不是必然的…… 被称作网络文化"游侠”的凯文？凯利，在本书中总结了自己几十年来对于科技的观察和分析，精彩地评说当下科技发展的必然趋势，不仅令极客们为之疯狂，也为科技产业的发展提供了极富前瞻性的视野和指导。

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。