《网络信息隐藏与系统监测》面向网络系统的隐秘传输和安全监测需求，在网站性能监测、网络多媒体信息安全传输和信息隐藏技术等做了深入研究，核心主题包括了新颖音频水印技术及其系统开发、音频水印的公共传播、网络系统隐秘传输、网页信息隐藏、分布式网络系统仿真和网站性能监测等热点技术与创新算法。《网络信息隐藏与系统监测》内容丰富、创新性强，适于网络环境下信息安全传输和实时在线监测需要，既可以作为计算机科学与技术、网络攻防、信息安全、软件工程和通信技术等学科专业的教师和学生的学术参考书，又可以作为从事信息隐藏技术研究和开发的科技人员的技术参考资料。

AutoCAD是当今普遍应用的绘图与设计软件之一。该书详细介绍了Autodesk公司推出的AutoCAD 2018的功能和使用方法，并结合国家标准《技术制图》和《机械制图》的相关规定，介绍了绘制符合国家标准的工程图样的常用方法和技巧。该书共包含七个项目，分别为认知AutoCAD、设置绘图环境、绘制平面图形、绘制三视图、绘制轴测图、绘制零件图和绘制装配图。每个项目又包含多个任务，每个任务都按照任务导人、任务目标、任务实施来学习知识点和提高熟练程度的思路设计，问题具体，目标明确。每个知识点都以图形案例为载体来介绍AutoCAD 2018绘制机械图的常用功能及使用方法，图形案例都选取具有针对性和代表性的工程实例，便于读者学习和记忆。《AutoCAD2018教程与实训》内容丰富，具有很强的实用性和可操作性，可以作为高等职业技术院校机电类专业计算机绘图课程的教材，国家制图员职业资格认证的实训教材和AutoCAD软件培训班的配套教材，也可以作为工程技术人员和使用AutoCAD软件的技术人员的参考书。

《单片机项目教程（第2版）》以80C51系列单片机为主，详细介绍单片机的工作原理、编程方法和实际应用等知识，内容包括单片机结构和典型接口器件等。《单片机项目教程（第2版）》融进了作者多年教学、科研实践所获取的经验及实例，是在单片机课程教学改革的基础上编写而成的，采用“项目代领、任务驱动”的教学模式来编排，视各个课题为一个项目，每个项目又由多个任务组成，通过完成各个任务而掌握本课题的所有知识。全书以读者的认知规律为主线，充分体现了以人为本的指导思想。《单片机项目教程（第2版）》可作为职业技术学院、中高等职业学校、专业技术学校、单片机培训机构等的教学用书，也是电子爱好者自学单片机的很好教材。

《电脑报》是目前中国IT报刊、它的简单、易学、易懂和普及性的专业内容成为IT入门初学用的掌中至宝。《电脑报（2019年合订本）》全面涵盖智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PC电脑等方面，是IT从行人员的必不可少的技术手册。

本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，层次分明，循序渐进。全书分为3部分，涵盖了技术理论与实战，读者可以从实战中巩固学习到的知识。第一部分主要围绕BDAS（伯克利数据分析栈），不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，还介绍了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习等高级主题，此外还介绍了Alluxio系统。第二部分实现了一个企业背景调查系统，比较新颖的是，该系统借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足需求，既是对本书第一部分很好的巩固，又完整呈现了一个实时大数据应用的开发过程。第三部分是对全书的总结和展望。本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。

《数据流机器学习：MOA实例》中文简体字版由MITPress通过Bardon-Chinese Media Agency授权机械工业出版社在中华人民共和国境内（不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区）出版发行。未经出版者书面许可，不得以任何方式抄袭、复制或节录《数据流机器学习：MOA实例》中的任何部分。《数据流机器学习：MOA实例》首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。《数据流机器学习：MOA实例》最后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOAAPI的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，《数据流机器学习：MOA实例》将是一个重要的参考指南。《数据流机器学习：MOA实例》分成三个部分。第一部分简要地介绍大数据流挖掘，包含三章。前两章介绍大数据流及其基本挖掘方法。后一章是MOA上手指南，读者可以作为参考，自行探索MOA。第二部分详细地展现了数据流挖掘中的常见问题和重要算法。由于涉及的知识面广阔，《数据流机器学习：MOA实例》优先讲解MOA中已涵盖的算法。该部分第一章提到了sketch技巧，《数据流机器学习：MOA实例》认为数据流挖掘领域人员很有必要对该技巧加以了解。大部分章节含有一套练习题或MOA上手教程，或两者兼具。第三部分全篇讲解MOA，从用户界面开始，到命令行和API，最后讲解如何实现新方法。

本书开头部分讲了如何按照深度学习的需求来配置Apache Spark，以实现不同类型的神经网络，接下来讲述了在分布式环境中实现深度学习涉及的常见和不那么常见的需求。另外，你还将学到Spark中的深度学习代码，这些代码可以复用到其他类似的问题中，或者稍作改动用于略有不同的问题。将带你一起用Spark对数据进行分流和聚类用TensorFlow、deeplearning4j和 Caffe在Spark中实现和部署深度学习模型，例如CNN、RNN和 LSTM。学完本书的内容，你将能够在Spark上训练和部署有效的深度学习模型。

作者通过对以往的计算思维模式和计算思维概念进行回顾整理，在已有研究的基础上，大胆提出了新计算思维框架，本书便是围绕这一框架对计算思维展开讲解。书中通过“发现并分析问题、系统模型设计、实施解决方案、分析验证解决方案、系统维护”五个思维过程循序渐进地向读者介绍计算思维的四大思维模式：数学思维、算法思维、编程思维、工程思维，并详细展示它们在日常生活中和编程中的体现。书中列举的案例贴近生活，生动有趣，便于青少年读者轻松习得计算思维知识，从而提高自身的创新思维能力和发散思维能力。

《分布式中间件技术实战（Java版）》站在初学者的角度，介绍了几款比较流行的分布式中间件，带领读者从零开始一步一个脚印地学习Java企业级应用开发。书中在讲解必要的理论知识和应用场景后都给出了实际项目案例，可以提高读者的开发水平和项目实战能力。 \n《分布式中间件技术实战（Java版）》共10章，分为3篇。第1篇开发工具准备，介绍了分布式系统架构的相关知识要点，包括其功能、作用及演进历程，并由此引出了分布式中间件的相关介绍。第2篇开发实战，全面介绍了目前在实际开发中应用比较广泛的几款Java中间件，包括缓存中间件Redis、消息中间件RabbitMQ、统一协调管理中间件ZooKeeper和综合中间件Redisson等，重点介绍了这几款中间件的基本概念、典型应用场景及相应的功能组件等。第3篇总结，对相关内容做了重点回顾与总结。值得一提的是，《分布式中间件技术实战（Java版）》在介绍几款中间件的理论知识时，还以Spring Boot微服务框架作为奠基，整合了相关中间件之间的依赖，并结合作者的实际项目经验进行了代码实战。 \n《分布式中间件技术实战（Java版）》特别适合中间件实践经验为零的开发者阅读；对于有一定Java应用开发经验的工程师而言，通过阅读《分布式中间件技术实战（Java版）》可以了解中间件在构建企业级应用过程中所提供的思路和解决方案；IT培训机构的学员，也可以通过《分布式中间件技术实战（Java版）》系统地学习中间件技术。 \n

《非常网管：IPv6网络部署实战》作为市面上为数不多的强调IPv6实用性的图书，借助于EVE-NG网络模拟工具对IPv6的基本知识以及应用部署进行了详细介绍。《非常网管：IPv6网络部署实战》共分为8章，其内容涵盖了IPv6的发展历程、现状以及特性，EVE-NG的安装和部署，IPv6的基础知识，IPv6地址的配置方法，DNS知识，IPv6路由协议，IPv6安全机制，IPv6网络过渡技术和协议转换技术，以及IPv6应用的过渡技术等。本书中涉及的理论知识可服务于书中介绍的IPv6部署实验（即实验为主，理论为辅），旨在让读者以EVE-NG模拟器为工具，通过动手实验的方式彻底掌握IPv6的具体应用。《非常网管：IPv6网络部署实战》适合大中型企业、ISP运营商的网络架构、设计、运维、管理人员阅读，也适合高校网络专业的师生阅读。