网络安全是一场无休止的攻防战。十几年前，网络安全工作者们普遍关注的是木马、病毒、挂马、钓鱼等纯粹的民用安全问题。之后是移动互联网、商业网站、商业系统的安全性问题（入侵、篡改、拖库、撞库、个人信息泄露、DDoS攻击等）。而到了2015年，网络安全工作者们*爱谈论的前沿话题是“APT（高级持续性威胁）攻击”。这是一种针对性和隐蔽性极强的网络攻击行为。本书首先从震网病毒讲起，然后介绍什么是APT攻击，以及全球发现的攻击态势、典型的攻击事件和影响，带领读者深入浅出地了解APT攻击；再从攻击的技术（包括APT 攻击的目标与平台、武器搭载系统、软件工具、使用的服务器等），战术布阵思路，以及攻防的未来发展趋势等方面，进一步地介绍APT攻击；*后详细分析了摩诃草、双尾蝎、美人鱼等APT组织的攻击全过程。本书可供政企机构管理人员，安全部门工作者，网络与信息安全相关研究机构研究人员，高等院校相关专业教师、学生，以及其他对网络空间安全感兴趣的读者学习参考。

内 容 简 介机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，自2012年以来，深度学习的出现带来了人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，紧密结合工程实践与应用，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论。全书由23章组成，共分为三大部分。第1～3章为第一部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、*优化方法和概率论），以及机器学习中的核心概念。第4～22章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第23章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。本书理论推导与证明详细、深入，结构清晰，详细地讲述主要算法的原理与细节，让读者不仅知其然，还知其所以然，真正理解算法、学会使用算法。对于计算机、人工智能及相关专业的本科生和研究生，这是一本适合入门与系统学习的教材；对于从事人工智能和机器学习产品研发的工程技术人员，本书也具有很强的参考价值。

本书基于TOPCARES-CDIO工程化教育理念，以“贪吃蛇游戏”作为案例进行项目驱动，围绕项目开发所需知识进行内容组织，在保证实用性的同时兼顾知识的系统性。全书共分为 5 个单元，前 4 个单元系统论述了Java基础语法（包括变量和表达式、程序控制结构、字符串和数组）、面向对象程序设计的概念（包括特征和原则、类定义语法、继承和多态、抽象类和接口、枚举和泛型等）、Java Swing图形化界面编程技术、Java常用类（包括正则表达式、集合类、Java I/O、数据库访问技术等）；第5单元按工程化方式完整实现了“贪吃蛇游戏”的项目，对前面的知识进行了综合应用。本书适合作为高等院校计算机及相关专业本科教材，也可作为相关培训机构的培训教材，以及对 Java开发技术感兴趣人员的参考书。

本书在介绍无线传感器网络的基本知识，安全技术的基础上，深入分析了现有几种典型的无线传感器网络密钥管理方案，总结现有方案的不足，在原有方案LKH及分簇WSN密钥管理方案基础上进行的扩展，同时对无线传感器网络密钥管理技术和路由算法的相关技术进行了相关研究。很后对无线传感器网络在各个应用中的应用进行了概述。本书可供从事物联网研究与产品研发的人员阅读，同时也可以供计算机与信息技术相关专业的学生阅读。

本书在现有智能优化方法的基础上，探索学习型智能优化方法的基本框架。书中采用智能优化模型和知识模型相结合的集成建模思路，总结了精英个体知识、构件知识、算子知识和参数知识4种知识形式，构建了用于实现学习型智能优化方法的8类典型知识，以此辅助学习型智能优化方法高效地求解复杂优化问题。针对连续优化问题、离散优化问题（非对称旅行商问题、双层CARP优化问题、柔性作业车间调度问题）和实际工程问题（体系仿真优化问题、卫星地面站系统任务调度问题、多星任务规划问题），分别设计了若干种学习型智能优化算法，并对优化结果进行了分析和解释。 本书主要面向在运筹学领域研究智能优化方法的企业、高校与科研院所的研究人员，帮助读者了解学习型智能优化算法的基本原理与框架流程，提高读者对学习型智能优化算法的实践与应用能力，促进学习型智能优化算法的发展与完善。

计算机网络的出现与发展，深刻地改变着世界，每个人的生活和工作都与计算机网络密切相关。目前对于网络组建、网络应用及网络运维人员的需求量越来越大，随着物联网、大数据、人工智能等新技术热点的“井喷”，对于支撑它们的计算机网络又迎来了新的一轮变革。计算机行业从业者如何在信息化的浪潮中，把握机会，学习和掌握一项关键技能，为自己筹划未来，计算机网络技术无疑是很好的选择。《网络交换技术》较完整地叙述了数据通信原理、网络交换技术常用的协议及设备，将数据通信、计算网络的知识融合在一起，主要介绍了数据通信技术基础、交换技术（交换机）、安全技术（防火墙）等理论内容以及基于此基础之上的实训实践。在介绍理论知识的前提下，着重强调了应用能力的培养，使读者在学习的过程中，不仅掌握理论知识，而且具备实际的应用能力。通过学习《网络交换技术》，读者可以对数据通信和网络技术有一个全面的了解，掌握数据通信网络基础实验的实际配置与管理方法。《网络交换技术》内容完整、新颖、实用，适于作为计算机应用、计算机网络、电子与信息工程、通信等相关专业的大学教材或自学用书，也可作为以上相关专业的工程技术人员和管理人员自学用书或工具用书。

《微机原理与接口技术：嵌入式系统描述》内容全面、重点明确、表述简洁，注重将微机接口控制器的基本原理和实际操作相结合，突出软硬件设计中的计算思维模式。全书共12章，内容包括微机原理及基本概念、Cortex-M3处理器体系结构、ARM汇编、嵌入式系统开发基础、GPIO控制器、NVIC及EXTI中断控制器、定时器、USART总线、IIC总线、SPI总线、ADC以及低功耗控制，并配套基于STM32L15x系列的实验教程。《微机原理与接口技术：嵌入式系统描述》适合作为非计算机专业微机原理及接口技术的教材，也可作为计算机类嵌入式系统课程的参考教材。

《大数据智慧管理与分析之技术和实践：从数据仓库OLAP到NoSQL和NewSQL》分为两个部分，技术篇和实践应用篇。技术篇重点介绍大数据发展的特点和面临的挑战，讨论大数据智慧管理与分析技术——数据仓库和OLAP，介绍大数据、分布式、并行计算环境下，数据智慧管理技术的新发展——NoSQL数据库和NewSQL数据仓库，阐述了这两大类新技术的基本数据模型、系统架构和性能优势。实践应用篇分别从关系数据仓库建设与OLAP分析、基于Hive的数据仓库技术与OLAP应用、HBase大数据管理技术实践三个方面进行了详细地阐述，根据相关技术原理和应用需求，讨论了环境配置、建模、应用系统构建、OLAP。

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支持向量机是基于统计学习理论，以结构风险小化为原则的一种针对小样本情况的新型机器学习方法，具有结构简单、全局优解和泛化能力强等优点。支持向量机目前已成为机器学习领域解决分类问题和回归问题的有效工具。然而，在现实问题中，由于受到各种因素的影响，样本数据通常含有噪声和异常值，这些数据使支持向量机的学习能力受到影响，表现在对异常值较敏感、鲁棒性较差等。《支持向量机鲁棒性模型与算法研究》拟从损失函数的角度出发，应用优化理论与方法，研究具有鲁棒性的支持向量机改进模型与求解算法，使其能更有效地解决实际问题。