使用Python进行数据分析与可视化十分便利且高效，因此Python被认为是***的数据分析工具之一。本书以22个案例，由浅入深地介绍不同数据分析与可视化的应用和实现。仅通过这些案例并不能展示数据分析与可视化的全部精髓，而更多的应用也值得读者在学到一定的基础技能后进一步探索。 本书面向高等院校计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生，以及Python语言初学者和数据分析从业人士。

OpenCV作为一个应用广泛的开源计算机视觉库，正在受到越来越多的关注。目前OpenCV的各类教程基本上以Python和C 为主，基于Java的OpenCV书籍则少之又少，本书旨在弥补这一空白。 本书共13章，前4章是基础部分，包括OpenCV概述和安装配置、数字图像基础及图像基础操作等内容；第5到11章则包括了图像的几何变换、图像平滑、形态学操作、直方图、边缘检测与轮廓、霍夫变换、特征点检测和匹配等进阶内容；第12~13章属于提高内容，主要介绍机器学习和视频跟踪技术。 本书以通俗易懂的语言，图文并茂的讲解力图使初学者能够快速高效入门。本书面向的读者是包括高校学生在内的各类初学者、研究计算机视觉的业余爱好者及需要快速上手的专业人员。

《Java从入门到精通（第7版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细讲解了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。全书分为4篇共24章，内容包括初识Java，开发工具（IDEA、Eclipse），Java语言基础，流程控制，数组，类和对象，继承、多态、抽象类与接口，包和内部类，异常处理，字符串，常用类库，集合类，枚举类型与泛型，lambda表达式与流处理，I/O（输入/输出），反射与注解，数据库操作，Swing程序设计，Java绘图，多线程，并发，网络通信，飞机大战游戏，MR人脸识别打卡系统。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码都给出了详细的注释，这可以帮助读者轻松领会Java程序开发的精髓，并快速提高开发技能。

本书基于杭州安恒信息技术股份有限公司（以下简称安恒信息）恒星实验室在物联网安全领域的研究成果和经验，系统阐述了物联网安全的相关理论知识及技术。全书共分为8章。第1章为物联网安全导论，主要包括物联网简介、物联网安全、物联网创新模式，以及物联网应用及安全现状。第2章为物联网安全风险、框架与法规，主要包括物联网安全风险与隐患、物联网安全框架与参考模型，以及物联网安全法律 法规和标准。第3章为物联网感知层安全，主要包括感知层安全概述、RFID安全、固件安全、固件获取方式、固件处理方式、固件分析方式、固件指令集基础、固件模拟、固件代码安全漏洞、固件安全防护，以及物联网设备漏洞挖掘综合案例。第4章为物联网网络层安全，主要包括网络层安全概述，无线局域网安全、蓝牙安全、ZigBee安全。第5章为物联网应用层安全，主要包括应用层安全概述、应用层安全技术、应用层处理安全和物联网数据安全。第6章为物联网安全运维及生命周期，主要包括物联网安全运维、物联网安全应急响应及物联网生命周期安全。第7章为物联网安全保障案例，主要包括物联网安全解决方案及视频监控网络安全解决方案。第8章为物联网安全技术发展趋势，主要包括物联网安全技术发展及物联网安全新观念。本书适合作为高等院校相关专业课程的参考用书，同时可供从事物联网工程和产品研发、产品安全检测等工作的专业人员参考。

本书包含 20 余个高并发系统案例，每个案例看似相互独立，实则相辅相成。根据高并发系统的特点，高并发与高性能、高可用的关系，本书分为 6 篇。基础篇，概要介绍专栏所用的软件建模方法、设计文档写法、高并发架构设计方法。高并发系统的海量数据处理架构篇，讨论海量数据如何存储、如何传输、如何进行并发控制。高并发系统的高性能架构篇，讨论在高并发场景下，如何保证系统的响应性能。高并发系统的高可用架构篇，通过微博、百科、限流器等架构案例分析，寻求保障高并发系统高可用的方案。安全系统架构篇，通过Web防火墙、加解密平台、区块链设计等，讨论面对恶意请求、敏感数据泄露的风险，如何保证系统足够安全可靠。网约车架构专题篇，深入讨论一个网约车架构。

运用新的“Kubernetes优先”工具高效地开发微服务！Quarkus与容器和Kubernetes的结合浑然天成，从根本上简化了微服务的开发与部署。Quarkus这个功能强大的框架从一开始就是基于Java构建的，因而能与现有的JVM代码库无缝集成，极大地缩短了启动时间，减少了内存消耗量。 在《Kubernetes原生微服务开发》的指导下，你将使用容器、Kubernetes和Quarkus框架开发微服务。将首先开发基于Quarkus和MicroProfile API的可部署应用；此后，将了解如何借助Quarkus天然的启动速度和运行速度优势，通过运用GraalVM原生编译，来获得性能跃升。在学习过程中，你将体验到如何在Quarkus应用中集成Spring开发，并吸收作者关于微服务监控和管理的真知灼见。 主要内容 ？ 在Kubernetes上部署企业级Java应用 ？ 运用Quarkus运行时框架开发应用 ？ 运用GraalVM原生编译获得**性能 ？ 充分运用MicroProfile规范

《Flutter小白开发——跨平台客户端应？开发学习路线》以移动平台（iOS/安卓）与Web 平台为例，系统地介绍如何基于Flutter 框架开发跨平台的应用。《Flutter小白开发——跨平台客户端应？开发学习路线》分为三大部分，共27 章。部分（第1～4 章）主要介绍开发前要做的准备工作，包括安装命令行界面、开发环境，熟悉Dart 语言和包管理知识；第二部分（第5～14 章）带领大家熟悉和理解Flutter框架，掌握Flutter 应用开发的基础知识；第三部分（第15～27 章）是Flutter 实践，结合服务端应用接口，实现一些真实应用里经常用到的界面，并将做好的应用发布到应用商店。《Flutter小白开发——跨平台客户端应？开发学习路线》提供了一套系统、全面的训练任务，从易到难，轻松有趣。从准备开发工具与开发环境开始，熟悉程序语言，了解应用框架，直到具体实践与应用分发，引领大家逐步掌握Flutter 应用框架的使用技巧，获得开发移动端应用的基础能力，对于初学者来说非常友好。

《HTML5 CSS3 JavaScript 从入门到精通》全套书分为上、下两册，系统讲解了HTML5、CSS3和JavaScript的基础知识与使用技巧，并结合大量案例从不同角度、不同场景生动演示了HTML5、CSS3和JavaScript 在实践中的具体应用。上册侧重讲解HTML5、CSS3和JavaScript 三门语言的基础知识;下册侧重讲解案例实战，同时系统讲解客户端开发的基础性知识。本书为上册，共3部分30章，其中，HTMLS部分（第1~7章）主要介绍了HTMLS基础知识和标准结构设计，以及HTML文档结构、文本、图像和多媒体、列表和超链接、表格、表单等的设计与应用;CSS3部分（第8～17章）主要介绍了CSS3基本语法、选择器，使用CSS3 设计字体、文本、图像、背景、超链接、列表、表格、表单等网页对象的样式，CSS3盒模型，CSS3样式动画，使用CSS3 设计完整的网页，包括基本网页布局、弹性盒布局、移动设备的页面布局等;JavaScript 部分（第18~30章）主要介绍了JavaScript 语言的核心知识点，包括JavaScript基础、JavaScript基本语法、运算符和表达式、语句和程序结构、操作字符串、使用正则表达式、使用数组和集合、使用函数、使用对象和映射、构造函数、原型、继承、类和模块、迭代器和生成器、异步编程等。本书配备了极为丰富的学习资源，其中配套资源：615集教学视频（可扫描二维码获取）、素材源程序：附赠的拓展学习资源：习题及面试题库、案例库、工具库、网页模板库、网页配色库、网页素材库、网页案例欣赏库等。本书采用O2O阅读模式，让读者体验到用一倍的价格购买两倍的内容，实现超值阅读。本书适合作为HTML5、CSS3和 JavaScript 入门读者的学习用书，也可作为HTML5移动开发工程师的自学用书，还可作为高等院校网页设计、网页制作、网站搭建、Web前端开发等专业的教学用书或相关培训机构的教材。

《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度，以案例结构化的方法，在能源化学、能源环境应用工程的基础上，重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨，例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章，分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物，由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化等知识体系，读者不仅需要掌握“相对基础”的能源化学、能源工程、电力、数统、智能算法等专业知识，还需要掌握若干复杂的开源平台及软件应用（如Linux平台，R、Python、SwiProlog等开源软件）作为阅读本书的基础；为了让读者能快速实现书中相应功能，绝大部分分析图都附了相应软件开发的核心代码。本书既可供硕士研究生、博士研究生使用，也可供科研工作者使用；另外，对于科技爱好者或对书中特定环节感兴趣的读者，本书亦颇具参考价值。

本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习入门新手，还是计划跟踪机器学习进展的研发人员，都可以将本书作为使用Python进行机器学习的不二之选。学完本书，你将能够：探索机器从数据中“学习”的框架、模型和方法。使用Scikit-Learn实现机器学习，使用PyTorch实现深度学习。训练机器学习分类器分类图像、文本等数据。构建和训练神经网络、transformer及图神经网络。探索评估和优化模型的方法。使用回归分析预测连续目标结果。使用情感分析深入地挖掘文本和社交媒体数据。