本书介绍统计计算与智能分析基础理论以及基于Python的模型算法实现。全书由13章组成，主要内容有：随机数生成技术；数据探索性分析；特征提取与选择方法；**期望算法；Markov链蒙特卡罗方法；重采样技术；重要采样技术；序贯重要性采样；非参数概率密度估计；非参数回归分析；树模型理论；概率图模型；模型性能评价技术。

本书基于《中等职业学校信息技术课程标准》基础模块第4～8单元的学习要求，联系信息技术课程教学的实际，适当扩大学生学习视野，突出技能和动手能力训练，重视提升学科核心素养，符合中职学生认知规律和学习信息技术要求。书中内容以强化信息技术与信息社会、网络应用和图文编辑的系统性知识，提升计算机操作、文件管理、网络应用和图文编辑能力为目的，是课堂教学的扩展，是实训操作的延续，也是对学习成果的具体检验，相关学习对强化学科核心素养有极大的帮助作用。本书与中等职业学校各类专业的公共基础课《信息技术（基础模块）（下册）》教材配套使用，也可作为强化信息技术应用的训练教材。

短文本表示建模，通常是指将短文本转化成机器可以诠释的形式，旨在帮助机器“理解”短文本的含义。本书详细介绍了短文本表示建模研究体系中具有代表性的短文本概念化表示建模研究分支和短文本向量化表示建模研究分支的相关研究方法，既涵盖了大量经典算法，又特别引入了近年来在该领域研究中涌现出的新方法、新思路，力求兼顾内容的基础性和前沿性。同时，本书融入了作者多年来从事以概念化和向量化为核心的短文本表示建模方法与理论研究的经验和成果，并以短文本检索这一典型应用问题为例，详细介绍了如何把短文本概念化表示建模方法和短文本向量化表示建模方法以及先进的设计思想融入具体应用问题的求解。本书可供计算机、信息处理、自动化、系统工程、应用数学等专业的教师以及相关领域的研究人员和技术开发人员参考。

本书围绕车联网的移动性管理问题，在传统移动性管理方法中引入软件定义网络的概念，克服异构网络中移动性管理机制和垂直切换算法拓展性差、网络演进架构劣势和次优化路由等问题，从软件定义的车联网移动性管理框架、垂直切换算法的设计，以及该框架下的垂直切换优化算法三个方面进行重点阐述。其中，第1、2章主要介绍车联网和移动性管理的背景知识，从概念和应用方面说明车联网中移动性管理的重要性；第3、4章分别对集中式和分布式的移动性管理进行阐述，指出其中存在的问题和应用到新场景的困难；第5～7章提出一种基于软件定义网络的车联网移动性管理框架，并给出垂直切换算法及路径优化算法。

软件老化现象指长期运行的软件系统中，出现的状态异常、性能下降、系统宕机、失效等现象。本书主要对软件老化和抗衰进行了相关研究，在此基础上，结合时间序列与机器学习算法，提出一些用于软件老化分析的策略。主要内容有：1.针对软件老化中资源消耗预测中的预测精度问题，提出使用自回归累积移动平均模型对遭受软件老化影响的IIS服务器从两个方面进行资源消耗预测：可用内存与堆内存。2.提出基于机器学习算法的老化预测框架用于判断软件系统是否出现老化。3.提出一个分析负载参数与资源消耗参数关系的框架。4提出一个分析分类预测错误方差的框架。5.提出基于岭迹的人工神经网络用于资源消耗的预测。6.提出一种使用受限玻尔兹曼机的深度信念网络方法预测软件老化的资源消耗。

《集成学习入门与实战：原理、算法与应用》通过6章内容全面地解读了集成学习的基础知识、集成学习技术、集成学习库和实践应用。其中集成学习技术包括采样、Bagging、投票集成、Boosting、AdaBoost、梯度提升、XGBoost、Stacking、随机森林、决策树等，从混合训练数据到混合模型，再到混合组合，逻辑严谨、逐步讲解；同时也对ML-集成学习、Dask、LightGBM、AdaNet等集成学习库相关技术进行了详细解读；最后通过相关实践对集成学习进行综合性应用。本书配有逻辑框图、关键代码及代码分析，使读者在阅读中能够及时掌握算法含义和对应代码。 本书适合集成学习的初学者和机器学习方向的从业者和技术人员阅读学习，也适合开设机器学习等算法课程的高等院校师生使用。

本书研究并提出了一些位置服务中的用户隐私保护技术，能对位置服务中的用户隐私保护研究提供有益的思路和学习方面的参考。全书共分为八章：第一章为绪论，介绍了位置服务及其隐私保护所面临的挑战；第二章中介绍了位置服务中的用户隐私保护技术，主要从用户位置隐私、轨迹隐私和查询隐私分别介绍了研究进展情况；第三章中针对用户在连续查询过程中使用K匿名机制保护轨迹隐私存在的不足，介绍了一种在移动社交网络中基于代理转发机制的轨迹隐私保护方法；第四章中针对第三方中心服务器存在的隐私风险问题，介绍了一种基于网格标识匹配的位置隐私保护方法；第五章中针对基于可信第三方单匿名器结构的隐私和单点失效风险，介绍了一种基于多匿名器匿名的轨迹隐私保护方法；第六章中针对用户重复向位置服务器查询相同区域而增加用户隐私风险的问题，介绍了一种基于缓存结果集的位置隐私保护方法；第七章中针对第三方中心服务器存在的隐私风险，介绍了一种基于双K机制的轨迹隐私保护方法。第八章对本书进行了总结，并对研究成果存在的不足提出了一些展望。

本书紧扣教育部**颁布的《高等职业教育专科信息技术课程标准（2021年版）》进行设计和编写，在张成叔主编的《计算机应用基础（Windows 7+Office 2010）（第2版）》和《计算机应用基础实训指导（Windows 7+Office 2010）（第2版）》的基础上，将软件版本升级为Windows 10+Office 2016，内容上将“计算机网络基础和信息安全”升级为“信息检索、新一代信息技术概述和信息素养与社会责任”，更加符合新时代对高等职业教育专科公共基础课“信息技术”课程建设的要求。本书共分8章，主要内容包括：计算机基础知识、Windows 10和华为鸿蒙系统、Word 2016文档处理、Excel 2016电子表格处理、PowerPoint 2016演示文稿制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任等。本书配套建设微课视频、教学设计、教学PPT、案例素材、习题答案等数字化学习资源。与本书配套的在线开放课程已在“智慧职教MOOC学院”（http：//mooc.icve.com.cn/）上线，学习者可以登录网站进行在线开放课程的学习，授课教师可以调用本课程构建符合本校本班教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南。读者可登录网站进行资源的学习及获取，也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取相关资源。本书可作为高等职业院校 “计算机应用基础”或“信息技术基础”公共基础课程教材，也可作为全国计算机等级考试（一级MS Office）及各类培训班的教材。

本书提出构建一个灵活的大数据处理框架，用于感知、收集和处理海量数据，提出了处理两类多模式数据的方法，并给出了基于数据处理的行为分析的理论研究内容和结果；定义了故障偏移向量组的一系列概念，将小波神经网络测试误差几乎为0的历史状态数据取出，利用故障偏移向量组的概念对故障发生时参数的取值进行分析，得出该故障的故障偏移向量组。用同样的方法得出其他故障对应的故障偏移向量组，从而通过故障偏移向量组来诊断故障。

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