本书是“十三五”职业教育国家规划教材，也是国家职业教育软件技术专业教学资源库配套教材。本书是按照高职高专软件技术专业人才培养方案的要求，总结近几年国家示范性高职院校软件技术专业教学改革经验编写而成。本书以任务驱动方式组织知识点，全书共分为7个单元，主要内容包括C#语言简介、C#语言基础、面向对象的C#、C#进阶编程、Windows窗体、数据访问、综合应用。本书理论与实践并重，内容循序渐进，语言和示例代码简洁易懂，而且配有大量的实训任务，便于读者上机。通过对各个单元的学习加深对知识的理解和提升，强化学生分析问题和解决问题的能力，激发学生的创新实践能力。本书配有微课视频、授课用PPT、案例素材、习题答案等丰富的数字化学习资源。与本书配套的数字课程“C#程序设计”已在“智慧职教”网站（www.icve.com.cn）上线，学习者可以登录网站进行在线学习及资源下载，授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教”服务指南。教师也可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com索取相关资源。本书适合作为高等职业院校相关专业的C#课程教材，也适合作为程序设计人员和各类工程技术人员的参考用书。

主要内容●加密、散列和数字签名。●创建和安装TLS证书。●在Django中实现身份验证、授权、OAuth 2.0和表单验证。防范点击劫持、跨站脚本和SQL注入等攻击。

本书是 Windows API 程序设计的进阶图书，内容包括多线程编程，内存管理，文件、驱动器和目录操作，进程，剪贴板，动态链接库，INI 配置文件和注册表操作，Windows 异常处理，WinSock 网络编程，其他常用Windows API 编程知识，PE 文件格式深入剖析。通过阅读本书，读者可以对 Windows 程序设计有更加深入的认识，并将其应用到实际场景中。本书适合有一定经验的 Windows API 程序开发人员阅读，也可以作为培训学校的教材使用。

本书由资深前端专家撰写，7位知名专家联袂推荐。本书的一大特点是采用一个案例两套方案进行讲解，并总结其中异同，方便大家“迁移式”学习，快速入门。另外，本书摒弃了框架和API知识，带领大家编写原生程序，以了解前端和移动端异同的来龙去脉，方便后续进一步学习。 本书内容共分10章，具体如下。 第1章，总结大前端的生态、人才需求以及学习技巧，以便读者从整体掌握行业需求与个人发展路线。 第2～9章，分别用移动端和前端的技术方式实现一个微型电商项目，通过对比和关联式讲解，让读者快速掌握两端技术的主要异同，如基础页面配置、通用头部布局、列表基础布局、布局嵌入、图片、事件、数据更新等。 第10章，主要对比分析前端和移动端的发布流程、内存管理、系统权限以及设备的差异情况，为读者今后的进阶学习提供指引。

本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。

本书以数据分析流程为主线，介绍了金融数据分析的方法，并通过Python加以实现。全书分为三部分，共12章，其中第1～4章是基础部分，主要介绍金融数据分析概览、数据分析流程、Python运行环境搭建以及数据分析的基础Python包；第5～8章是进阶部分，分别介绍了数据分析流程中的金融数据获取、探索性数据分析、特征工程和数据建模分析；第9～12章是应用部分，通过综合案例分别演示了股票行情数据分析、资本资产定价模型分析、股票量化投资多因子模型分析和个人贷款信用风险评估的数据分析操作。本书适合具备Python语言基础、有金融数据分析学习需求的人群，也可供具备机器学习模型基础知识，但并没有系统地了解数据分析流程的读者参考。

本书主要探索研究了智能本质、统一框架与实现过程等问题，试图从根本上理解智能的本质，并运用人类现有科技，创建真正的智能系统。本书把意识与智能当作两个问题分开处理。在本书中，智能是指智能体（机器或生物）具有的智力和能力，使智能体能根据给定的目标任务，在物理或仿真环境中采取适当的行动，以完成该目标任务。全书共5章。第1章为绪论，介绍了人工智能的历史和现状、主要研究机构以及研究中的问题等；第2章是关于智能本质的思考，包含智能的定义，物理学、生命科学和计算机发展历程等带来的启示，冯·诺伊曼架构计算机与人脑的对比，维特根斯坦哲学与智能，语言与智能，层次化网络化概念体系与语义系统认知模型，并揭示了智能的本质；第3章是智能的统一框架与实现过程，包括统一框架的数学描述、场景理解与语言理解的对偶性、层次化网络化概念体系及语义系统构建、通往智能世界的地图、对塞尔“中文屋”论证的说明等；第4章简要论述了智能科学研究的哲学思想基础、数学等学科基础，以及智能科学研究的路径和战略规划；第5章总结了研究工作，对人工智能的未来进行了展望，探讨了其社会影响与对策。

本书从Python基础入手，系统讲解了使用Python语言来做接口自动化测试、性能自动化测试、安全测试以及功能自动化回归测试。 全书由浅入深，系统化地将作者多年测试开发工作中遇到的问题、解决方案等进行了实例化的阐述，书中丰富的实例代码可以直接在软件的各个自动化测试场景中使用。 作者针对近年来企业对测试开发岗位的需求倾力打造了此书，希望借由此书的出版能够使更多的读者更好地掌握Python测试开发的技能，并找到更理想的软件测试工作。 本书附赠全部测试实例源代码文件及Python软件测试核心知识点精讲视频。本书适合从事软件测试工作的技术人员及希望从事软件测试的专业人员阅读，也适合计算机、软件工程、自动化等相关专业的学生与老师参考。

本书不是一本编程技术书，而是一本讲解如何利用Python实现办公自动化的案例型教程。 全书共12章，结构上可划分为3个部分。第1部分（第1章、第2章）主要讲解Python编程环境搭建、Python核心语法知识、文件系统操作、文本处理等Python高效办公的基础知识与基本技能。第2部分（第3～10章）全面讲解如何利用Python高效地完成与Word、Excel、PowerPoint等常用办公软件相关的操作。第3部分（第11章、第12章）主要讲解如何利用Python模拟鼠标和键盘操作，快速完成批量化和流程化的工作。 本书理论知识精练，案例典型实用，学习资源齐备，十分适合具备一定的办公软件操作基础又想进一步提高工作效率的办公人员阅读，对于Python编程初学者而言也是相当不错的参考资料。

本书是一本来自一线开发者的Go语言编程入门书，深入浅出地讲述了Go语言的语法特性和编程实践，全书分为基础和项目两部分，基础部分主要介绍Go语言开发环境的搭建、基础语法、数据类型、指针、内置容器、函数、结构体、接口、反射、并发编程、包的应用与管理、目录与文件管理、时间管理、数据库编程等，项目部分主要介绍网页自动化测试程序、网络爬虫程序、网络信息反馈网站的开发实践，此外，还介绍了Go语言程序的编译方法。本书各章还提供了近20个动手练习小项目，便于读者边学边练，迅速提升编程技能。 本书通俗易懂，体系完备，注重实践，适合对Go语言感兴趣的各层次读者使用。