本书是一本使用深度学习生成图像和视频的实用指南。书中深入浅出地介绍了基于TensorFlow生成图像的基本原理。本书有三部分共10章，部分介绍使用TensorFlow生成图像的基本知识，包括概率模型、自动编码器和生成对抗网络（GAN）；第二部分通过一些应用程序案例介绍具体的图像生成模型，包括图像到图像转换技术、风格转换和人工智能（AI）画家案例；第三部分介绍生成对抗网络的具体应用，包括高保真面孔生成、图像生成的自我关注和视频合成。本书内容详尽、案例丰富，通过阅读本书，读者不仅可以理解基于TensorFlow生成图像的基本原理，还可以真正掌握图像生成的技能。本书适合图像处理、计算机视觉和机器学习等专业的本科生、研究生及相关技术人员阅读参考。

本书是教育-IIBM精品课程"大型主机系统管理技能"指定教材，共分为10章，分别为系统启动及系统数据集，系统安装和升级、目录管理、批处理作业管理、存储管理，安全管理、硬件设备管理，系统监控、系统耦合体以及主机灾备。本书内容丰富，对知识点梳理细致，并辅以管理案例，有助于读者将知识付诸实践来解决实际问题;章节内容安排循序渐进，语言翔实，既适合大型主机管理初学者，也是主机系统管理从业人员的必读书目。

本书将计算机基础知识、计算机应用技能和计算思维三方面的内容有机集成，通过挖掘计算机自身发展的规律解决各种问题的普遍性方法，培养学生具有计算机科学家一样的思维方式。全书共9章，内容包括概述、计算机系统、数据在计算机中的表示、操作系统基础、计算机网络基础、程序设计基础、数据结构与常用算法、数据库技术基础、信息安全基础。全书内容丰富、覆盖面广、层次清晰、通俗易懂、图文并茂、易教易学，安排由浅入深、循序渐进。另外，本书还配有《大学计算机基础实验与题解》，以方便教师教学，学生实践和自我测试。 本书不仅适合各类普通高等院校本科各专业学生作为计算机基础教材使用，也可作为高职高专各相关专业或相关领域培训机构的教材或参考书。

本书在内容选取上，注重实践性和应用性，突出应用型人才培养特色；突出立体化、自主学习式教学资源平台整合。全书共8章内容，主要包括计算机文化与前沿技术、计算思维导论、Windows 10应用、Word 2016 综合应用、Excel 2016 综合应用、PowerPoint 2016综合应用、Python基础应用和多媒体数据处理。对于操作应用性强的部分均设置任务，每个任务均按照“引导任务卡→任务分析→任务实施→难点解析”的顺序进行，既能覆盖全书的主要知识点和技能点，带动教学的主要内容，又能切合日常的工作、生活，实用性强。 本书不仅可以作为应用型本科院校非计算机专业学生的计算机基础教材，也可作为各类从业人员的职业教育和在职培训的计算机入门教材。

《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。

在计算机出现之前，算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源，提供解决问题的新思路，让读者知其然并知其所以然。本书从*基础的“什么是算法”开始讨论，首先介绍如何评价算法的性能，然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法，解释“算法是怎么运作的”，*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语言来描绘算法世界，穿插有趣的文化历史故事和简单易懂的例子，不涉及艰深的数学知识，即使非专业人士也能轻松读懂。

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。

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。