本书是《疯狂Java讲义》第6版的上册，第6版保持了前5版系统、全面、讲解浅显、细致的特性，全面新增介绍了Java 12到Java 17的新特性。《疯狂Java讲义》第6版深入介绍了Java编程的相关方面，上、下册内容覆盖了Java的基本语法结构、Java的面向对象特征、Java集合框架体系、Java泛型、异常处理、Java GUI编程、JDBC数据库编程、Java注释、Java的IO流体系、Java多线程编程、Java网络通信编程和Java反射机制，覆盖了java.lang、java.util、java.text、java.io和java.nio、java.sql、java.awt、javax.swing包下绝大部分的类和接口。第6版重点介绍了Java的模块化系统，还详细介绍了Java 12到Java 17引入的块字符串，instanceof的模式匹配，增强型switch语句、switch表达式及模式匹配，密封类，Record类，以及Java 12到Java 17新增的各种API功能。与前5版类似，第6版并不单纯地从知识角度来讲解Java，而是从解决问题的角度来介绍Java语言，所以涉及大量实用案例开发：五子棋游戏、梭哈游戏、仿QQ的游戏大厅、MySQL企业管理器、仿EditPlus的文本编辑器、多线程、断点下载工具、Spring框架的IoC容器……这些案例既能让读者巩固每章所学的知识，又可以让读者学以致用，激发编程自豪感，进而引爆内心的编程激情。第6版相关资料包中包含书中所有示例的代码和《疯狂Java实战演义》的所有项目代码，这些项目可以作为本书课后练习题的“非标准答案”。如果读者需要获取关于课后练习题的解决方法、编程思路，可关注“疯狂讲义”微信服务号，加入读者微信群后，与作者及本书庞大的读者群相互交流。《疯狂Java讲义》为所有打算深入掌握Java编程的读者而编写，适合各种层次的Java学习者和工作者阅读，也适合作为大专院校、培训机构的Java教材。

暂缺简介...

本书从利用华为eNSP模拟一个企业网络出发设计实验内容。书中内容涵盖了组建企业网络所需的大部分知识，先设计面向单个知识点的实验内容，再综合应用各个知识点设计综合实验。实验内容包括：交换机实验、虚拟局域网实验、生成树实验、路由器配置实验、广域网配置实验、网络地址转换实验、无线局域网实验和综合实验。每个实验中详细介绍了技术原理、实验步骤和关键指令，便于读者独立地配置和调试实验，深入理解实验所涉及的计算机网络原理知识。本书实操性强，适合作为高等院校计算机及相关专业学生教材，也可作为网络工程技术人员和计算机爱好者的阅读参考书。

本书从复杂信息系统自适应逻辑建模与验证、自适应时间特性建模与分析、自适应行为不确定性建模与决策三个方面着手，系统全面地介绍了面向复杂信息系统的自适应软件建模与可靠性验证分析相关的技术、理论和方法。全书共6章，其中，第1章重点介绍了自适应软件建模与验证相关的基础知识，包括自适应软件基本概念、基本术语；第2章重点介绍了复杂信息系统自适应逻辑建模与验证技术，包括可视化建模、模型转换、形式化建模与验证等；第3章重点介绍了复杂信息系统自适应时间特性建模与分析，包括时间特性定义、建模与形式化验证分析等；第4章重点介绍了复杂信息系统自适应行为不确定性建模与决策，包括不确定性建模、基于不确定性的自适应决策等；第5章重点介绍自适应软件建模与验证支撑工具开发方法；第6章介绍了自适应软件建模与验证方法的案例应用。

本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题，涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言，全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用，在传统的数据统计分析方法的基础上，增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法，通过贴近日常生活和工作的实践案例，帮助读者建立数据分析思维，实现从基础理论到实践应用的过渡，提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。

软件架构是指可以简化软件开发过程并提高应用程序质量的实现架构和系统。本书在第1版的基础上进行了全面修订和扩展，面向.NET 5和C# 9，介绍了一些能够助你成为一名卓越的软件架构师所需的关键技能、知识和**实践。　第2版增加了对软件架构原则的额外讲述、Azure服务结构、Kubernetes和Blazor等新章节。另外，还增加了关于安全性、微服务和DevOps的讨论，以及软件开发周期的GitHub部署。　首先，介绍如何将用户需求转换为软件架构需求，并探讨功能性需求和非功能性需求之间的差异。然后，探讨如何为基础设施选择云解决方案，以及如何在基于云的环境中管理应用程序。最后，讲解软件设计模式和各种软件方法，从而帮助你解决开发过程中遇到的常见问题。　学习完本书，你将能够构建并交付可满足组织业务需求的高度可扩展的企业应用程序。 主要内容 ● 使用多种技术克服现实工作中的架构挑战，并从设计层面解决问题 ● 应用分层架构、面向服务架构和微服务架构 ● 利用容器、Docker、Kubernetes和Blazor等工具高效管理微服务 ● 快速使用Azure工具和功能提供全局解决方案 ● 使用C# 9及其新功能编程和维护Azure功能 ● 了解什么情况下最适合使用测试驱动开发方法 ● 编写自动化功能测试用例 ● 充分利用DevOps原则实现CI/CD环境

《精通区块链开发技术（第2版）》详细阐述了与区块链开发技术相关的基本解决方案，主要包括区块链入门、去中心化、对称密码学、公钥密码学、比特币详解、比特币网络和支付、比特币客户端和API、山寨币、智能合约、以太坊、开发工具和框架、Web3详解、超级账本、替代区块链、区块链—代币之外的应用、可伸缩性和其他挑战、当前发展和未来展望等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

《SQL数据分析实战（第2版）》详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案，主要包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL、科学方法和应用问题求解等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》适合数据工程师使用和参考。

本书作为《基于 Python 的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。 本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。