《高维稀疏数据聚类知识发现理论》面向数据库知识发现的聚类任务，针对高维数据普遍具有的稀疏特征，系统阐述高维稀疏数据聚类知识发现的理论和方法。《高维稀疏数据聚类知识发现理论》共12章，第1章和第2章系统总结聚类知识发现、高维稀疏数据聚类知识发现理论体系；第3～5章阐述高维稀疏数据聚类原理及分类属性数据、数值属性数据的系列聚类算法；第6～10章将高维稀疏数据聚类原理拓展到不完备数据、大规模数据、过程调整和参数自适应聚类；第11章阐述聚类趋势发现；第12章介绍高维稀疏数据聚类知识发现面向管理问题的应用、面向数据组织的应用及相关实现技术。

视频行为分析与情感计算是视频内容分析领域的两个重要研究方向；其中，视频行为分析是为了理解视频中所发生的行为，视频情感计算以分析视频中蕴含的情感为研究目标，二者紧密关联。《视频行为分析与情感计算》结合作者自身的相关研究工作，系统地介绍视频行为分析与情感计算的主要概念、基本原理、典型方法以及国际上有关研究的新成果和新动向。《视频行为分析与情感计算》介绍的主要内容包括视频行为分析与情感计算的基本概念和发展概况、视频内容分析中常用的光流计算方法、视频行为识别方法、时域视频行为检测和时空域视频行为检测方法以及视频情感计算方法。

本书是在算法入门的基础上，进一步夯实基础算法并加以提升的算法精讲教程，注重知识剖析，将知识与算法实例分析有机结合;注重思维方法和代码实现能力的培养。全书包 括：算法基础、字符串、数据结构、图论、动态规划、数学知识共六章。本书通过对例题进行深入剖析，提炼算法精髓和解决问题的思想方法。本书内容精练、代码简洁易懂，适合作为算法爱好者用于夯实算法基础，提升代码实现能力，也适 合中小学信息学社团的教师用作算法精讲教程，还适合备战信息学竞赛、ACM 比赛的读者用作学习教程。

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本书是权威的计算机体系结构著作，是久负盛名的经典作品。书中系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线和指令集并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。这一版新增一章，专门介绍领域专用体系结构。本书对近些年火热的云计算、手机客户端技术、人工智能等相关内容也有涉猎。本书既可作为高等院校计算机专业本科生或研究生教材，也可作为从事计算机体系结构或计算机系统设计的工程技术人员的参考书。

本书主要介绍用于指导前端性能优化工作的通用优化方法，从网络、浏览器、构建工具、跨端技术和CDN 等方面介绍不同技术、系统对性能的影响，同时帮助读者了解如何有效优化性能。本书从性能的度量、分析和实验这三个方面开始介绍。首先介绍性能优化的一些通用方法，然后将性能作为一个切面帮助读者了解与前端技术栈和性能有关的知识。从这个切面观察，这些系统的工作原理等知识被赋予了另外一层意义，通过这种联系把工作原理真正运用到工作中，在性能优化方面发挥重要作用。本书面向的读者为具有一定经验的 Web 开发工程师，以及对前端开发或 Web 开发有一定了解的开发人员。同时，假定读者能够进行简单的网页开发，并且具备相关的基础知识。

本书是计算机科学概论课程教材，全书对计算机科学做了百科全书式的精彩阐述，充分展现了计算机科学的历史背景、发展历程和新的技术趋势。本书首先介绍的是信息编码及计算机体系结构的基本原理，进而介绍操作系统和组网及因特网的相关内容，接着探讨算法、程序设计语言及软件工程，然后讨论数据抽象和数据库方面的问题，讲述图形学的主要应用以及人工智能，最后以计算理论的介绍结束全书。本书在内容编排上由具体到抽象逐步推进，很适合教学安排，每一个主题自然而然地引导出下一个主题。此外，书中还包含大量的图、表和示例，有助于读者对知识的了解与把握。第13版的全彩色打印策略允许我们制作许多更具描述性的图和图表，使用语法着色对阐明本书中的代码和伪代码段有更好的效果。本书非常适合作为高等院校计算机以及相关专业本科生教材，也可以供有意在计算机方面发展的非计算机专业读者作为入门参考。

本书是《计算机应用基础》（周延、吴昂主编，西安电子科技大学出版社出版）配套的上机指导和习题集，帮助学生在实践中对知识进行理解和应用。本书内容包括计算机基础知识习题、文字处理软件Word习题、电子表格处理软件Excel习题、演示文稿软件PowerPoint习题、计算机操作系统与网络习题、多媒体技术习题、计算前沿技术习题。全书习题丰富，题型合理，还配有上机指导等内容，对学生实践操作能力的提升具有积极作用。 本书可作为非计算机专业学生相关课程的教材，也可作为计算机应用培训的参考用书。

这本书涵盖的内容 第1章为介绍DevOps和Agile，讲解DevOps和Agile的概念，解释了DevOps的目标以及Agile如何在DevOps中发挥作用。 第2章为DevOps的业务优势、团队拓扑和陷阱，展示了DevOps的优势，并介绍了用于DevOps的团队拓扑。 第3章为衡量DevOps的成功，展示了如何使用指标来衡量DevOps的成功，并且如何在正确的场景使用合适的指标进行度量。 第4章为构建DevOps文化，并打破壁垒，更详细地研究了DevOps文化，并探讨了如何构建成功的文化和打破组织壁垒。 第5章为避免DevOps中的文化冲突反模式，涵盖了构建DevOps文化的挑战。 第6章为利用价值流图推动流程变革，探讨价值流图是什么，以及如何在组织中使用。 第7章为在组织中实现流程更改，介绍如何在组织中更改管理和交付流程以获得成功。 第8章为流程的持续改进，介绍了持续反馈技术，以及如何更改迭代流程。 第9章为了解DevOps的技术堆栈，查看DevOps工具链的优缺点。 第10章为制定实施工具的策略，展示如何制定有效的战略来实施工具，并满足组织的培训需求。 第11章为紧跟DevOps的主要趋势，探索新的XOps趋势，及其与DevOps的关系。 第12章为在现实世界的组织中实现DevOps，将我们所学的所有知识汇集在一起，以了解DevOps在真实世界中的实现。

本书是简单易懂的数据结构与算法入门书。作者略过复杂的数学公式，用“通俗讲解×逐步图示×代码实现”的方式介绍了数据结构与算法的基本概念，培养读者的算法思维。全书共有20章。读者将了解数据结构与算法为何如此重要，如何快速使用大O记法判断代码的运行效率，以及如何用动态规划优化算法。本书的重点内容包括冒泡排序、选择排序、插入排序等排序算法，以及深度优先搜索、广度优先搜索、迪杰斯特拉算法等图算法。在学习算法的过程中，读者也将通晓数组、哈希表、栈、队列、链表、图等常用数据结构的适用场景。