以NB-IoT为典型应用的移动物联网技术正处于规模发展的关键期，各行各业都在思考如何把NB-IoT与行业应用有效结合起来。由于垂直行业普遍缺乏对通信技术和通信行业的认知，同时对于如何把物联网技术引进到本行业缺少思路。基于此，本书以下面实际商用案例为切入点来剖析NB-IoT技术特性和带给行业的新价值。 ●智慧市政 ●智能抄表 ●智慧物流 ●共享单车 ●工业物联 ●智能穿戴 ●智能家居 ●广域物联 本书可以指导实际业务开发，为读者带来更实用的实战价值。让读者全面了解NB-IoT技术与应用实践，帮助他们更好地开发自己的实际项目，同时启发读者去进行新项目的研发。

《架构整洁之道》是创造“Clean神话”的Bob大叔在架构领域的登峰之作，围绕“架构整洁”这一重要导向，系统地剖析其缘起、内涵及应用场景，涵盖软件研发完整过程及所有核心架构模式。《架构整洁之道》分为6部分，第1部分纲领性地提出软件架构设计的终目标，描述软件架构设计的重点与模式；第2~4部分从软件开发中三个基础编程范式的定义和特征出发，进一步描述函数、组件、服务设计与实现的定律，以及它们是如何有效构建软件系统的整体架构的；第5部分从整洁架构的定义开始，详细阐述软件架构设计过程中涉及的方方面面，包括划分内部组件边界、应用常见设计模式、避开错误、降低成本、处理特殊情况等，并以实战案例将内容有机整合起来；第6部分讲述具体实现细节；附录则透过作者数十年的软件从业经历再次印证《架构整洁之道》的观点。 对于每一位软件研发从业人员——无论从事的是具体编码实现、架构设计，还是软件研发管理，《架构整洁之道》都是不可或缺的。

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本书以计算机网络技术为基础，结合高职高专的教学特点，讲述了计算机网络技术、通信技术从业人员在工作中应用到的TCP/IP路由交换的基础知识，包括计算机网络基础、TCP/IP 协议族与子网规划、常见网络接口与线缆、网络互联设备、以太网交换机原理及基本配置、虚拟局域网技术、交换网络中的冗余链路、链路聚合技术、构建互联互通的局域网、路由协议及配置、广域网技术、用访问控制列表管理数据流、DHCP服务及应用、私有局域网与Internet的互联共14章内容，每章均配有习题，部分章节后面配有相关实训项目。 本书注重实用性和技能性，内容循序渐进、由浅入深、图文并茂、语言简洁、脉络清晰，适合当前学生的学情和高职高专的教学要求。

本书以项目为载体，结合职业岗位需求，将项目划分工作任务，采取基于工作过程导向的编写思路组织教学内容。主要内容包括：认识计算机网络、制作网络跳线、认识IP地址和网络协议、组建设小型计算机网络、使用网络调试命令、配置交换机、配置路由器、网络互联、搭建网络服务器、网络安全及管理、掌握搜索引擎的使用技巧、以及探索计算机网络未来，构成了系统的课程教学内容体系。本书可作为高等院校计算机、电子信息等专业学生的“计算机网络基础”教材，也可作为网络工程技术和运维管理人员的自学参考书或培训教材。

本书主要论述高性能无线网络的实现及其信息安全解决方案。全面而又清晰地介绍了*新的无线网络技术，详细介绍有关标准，提纲挈领论述关键技术，并精心挑选实际应用案例，为无线组网的实际应用提供了众多参考方案。针对无线网络领域重点关注的信息安全问题，对各类信息加密技术、认证技术及安全策略进行了详细分析，在此基础上提出了分层重构信息安全方案，并阐述了该方案的详尽实现过程，为无线信息安全问题的解决提供了新的方法和手段。

本书借鉴国内物联网课程的教材和业界新技术及动态，全面介绍了物联网工程相关知识和实践项目。全书共分为10章，主要介绍了物联网的基本概念、发展状况、物联网产业及物联网相关技术及应用等。本书适合作为高等院校物联网工程、网络工程专业的必修课教材，计算机科学与技术专业的选修课教材，也可作为物联网技术培训教材，还可作为物联网爱好者的参考书。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体、让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。本书以物联网的体系结构为线索，从感知识别层、网络传输层、应用支撑层和应用接口层这四层进行了深入浅出的阐述，并对物联网的综合应用和安全问题进行了讨论。 本书适合高等院校物联网工程专业作为专业教材使用，也适合其他各专业作为选修课教材使用，亦适合对物联网感兴趣的各类读者参考阅读。

物联网从诞生到发展，受到了产业界和学术界的广泛重视，并上升到国家战略性新兴产业的高度。然而物联网的概念和内涵任然处于不断发展中，物联网涉及的技术较多，本书从物联网感知层、网络层、应用层各自选择关键技术进行阐述，并设计了若干实验进行相关情景的模拟和验证。本书可以作为广大物联网相关专业教学及爱好者的技术指导书。

本书按照网络数据爬取、数据清洗与处理、数据存储、数据分析的逻辑脉络，介绍了数据科学的相关知识。 全书主要内容涉及理论、实战、工具三个层面。其中，理论层面主要介绍了网络爬虫，数据处理与存储，机器学习的相关概念、原理与算法；实战层面主要通过影评、二手房、招聘网站等实战项目，阐述了数据爬取、处理与存储的代码实现，并通过相关数据集的实例，介绍了机器学习算法的实现与效果评估；工具层面主要讲解了如何通过Python的Urllib、Request、BeautifulSoup、Pandas、Scikit-learn等第三方工具包实现数据的爬取、处理与分析，以及通过SQLite这一轻量级数据库工具实现数据的存储。