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区块链是一项会对未来信息化发展产生重大影响的新兴技术，有望推动人类从信息互联网时代步入价值互联网时代。密码学是区块链的底层技术，为区块链数据的不可伪造、防篡改、可公开验证和隐私保护提供了基础保障。《密码技术与区块链安全》在介绍区块链结构、区块链安全和密码学原理等知识的基础上，着重介绍应用于区块链的新型密码技术。《密码技术与区块链安全》涵盖各类密码体制的实现方案，同时介绍了区块链安全中密码技术的研究进展。

本书基于Spark数据处理工作流程，从不同的学习情景中提炼出典型的工作环节，通过理论与实践相结合的方式，体现了大数据技术在各种环境下的实际应用。本书内容主要包括搭建Spark开发环境、使用Scala与RDD统计平台数据、使用Spark SQL分析用人单位数据、使用Spark Streaming分析平台数据、使用GraphX与ML分析平台数据共六个学习情境并在书末附有工作任务单。本书适用于职业院校计算机类以及大数据技术相关专业，也可作为Spark大数据开发的初学者的参考用书。

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《Premiere 2022视频编辑基础教程（微课版）》通过通俗易懂的语言、精挑细选的使用技巧、翔实生动的操作案例，引导读者由浅入深地学习Premiere。全书共13章，包括视频编辑基础、Premiere 2022基本操作、管理素材与合成视频、编辑与剪辑视频、视频的过渡转场效果、字幕与图形设计、编辑与制作音频、关键帧动画、添加与应用视频效果、颜色的校正与调整、叠加与抠像、渲染与输出视频等内容，读者通过学习这些内容并配合一系列的实例练习，有望成为精通视频制作和剪辑的高手。Adobe官方网站提供Premiere 2022软件下载，软件界面显示为Premiere Pro 2022，与本书介绍的为同一款软件。《Premiere 2022视频编辑基础教程（微课版）》涵盖Premiere 2022软件低、中、高级技术要点，内容全面，实例丰富，可操作性强，既适合Premiere零基础读者学习，也可供从事电影电视、短视频制作、广告设计等行业的用户学习使用，同时还可以作为社会培训机构及高等院校的教材或者教辅用书。

格值Domain理论作为Domain理论的一个重要分支，有较大的理论研究价值和较好的应用前景，可为并发式语言提供量化模型。目前，该理论已有一些有价值的研究成果， 对相关结构语义学的研究不但可以推动该领域的发展，而且可以为程序设计语言指称语义学的发展提供坚实的数学基础，同时由于与其他学科交叉、 渗透，使得它的研究内容更加丰富， 研究意义更大。 本书综合运用Domain理论、范畴论、模糊集理论和模糊拓扑学等相关知识，系统地研究了格值Domain理论及其范畴性质。本书的主要内容是作者近几年来研究工作的总结，同时也兼顾国际上此领域中的研究成果。 全书共七章，具体内容包括： 格值预连续偏序集的范畴性质， 格值偏序集范畴的满子范畴， 代数格值domain范畴的等价范畴，格值有界完备domain的乘积范畴和格值ZL紧完备偏序集的范畴性质等理论。

本书从实践出发，包括了作者参与并主导的3家电商互联网公司架构从0到1的构建经历，从多个角度讲解稳定、性能、效率、成本四大职责落地经验，并结合Mikey金字塔进行了部分创新，很多内容都可以直接复用于实际工作。本书分为7篇，分别是开端篇、监控篇、故障篇、容量篇、全局视角篇、性能篇和扩展篇。 本书适合互联网行业内的运维人员、SRE和DevOps工程师、架构师、技术团队负责人及关注用户体验的相关开发者阅读，也适合掌握了一定的SRE方法论但在实践中无从下手的读者阅读。

当前，世界正面临百年未遇之大变局，新一轮科技革命与产业变革是变局的关键。我国拥有全球规模、体系完整的工业体系，是全球第二大消费市场、第二大经济体。我国供应链是否安全可控，能否支撑产业变革，帮助中国制造成为世界骄傲呢？只有认清现状，正视问题，才能在未来道路上进行前瞻性布局，把握先机。本书是国内为数不多以产业供应链为研究对象的图书，内容从供应链热点入手，对供应链自主可控和供应链在产业变革中扮演的角色进行全面阐述和理论提炼，是系统地认知产业供应链的不可多得的图书。本书适合企业供应链规划者和管理者、政府产业链和供应链规划者、供应链从业人员、在校供应链专业学生等读者阅读。本书将产业趋势与企业实践相结合，解读从传统供应链向数字供应链转型，从企业供应链向产业供应链升级，从链式结构向网状生态演进，以及供应链发展与变化带来的机遇与挑战。

本书主要讲解分布式机器学习算法和开源框架，读者既可以从宏观的设计上了解分布式机器学习的概念和理论，也可以深入核心技术的细节设计中，对分布式机器学习形成深刻而直观的认识，做到学以致用。 本书共分为5篇，第1篇是分布式基础，首先介绍了分布式机器学习的概念、基础设施，以及机器学习并行化技术、框架和软件系统，然后对集合通信和参数服务器PS-Lite进行了介绍。第2篇是数据并行，以PyTorch和Horovod为主对数据并行进行分析，读者可以了解在具体工程领域内实现数据并行有哪些挑战和解决方案。第3篇是流水线并行，讲解了除模型划分之外，还通过引入额外的流水线来提高效率，以GPipe / PyTorch / PipeDream为例进行分析。第4篇是模型并行，首先对NVIDIA Megatron进行分析，讲解如何进行层内分割模型并行，然后讲解PyTorch 如何支持模型并行，最后介绍分布式优化器。第5篇是TensorFlow分布式，前面几篇以PyTorch为纲，结合其他框架/库来穿插完成，本篇带领大家进入TensorFlow分布式领域。