本书完整而详细地介绍了TCP/IP协议是如何实现的。书中给出了约500个图例，15000行实际操作的C代码，采用举例教学的方法帮助你掌握TCP/IP实现。本书不仅说明了插口API和协议族的关系以及主机实现与路由器实现的差别。还介绍了4.4BSD-Lite版的新的特点。本书适用于希望理解TCP/IP协议如何实现的人，包括编写网络应用程序的程序员以及利用TCP/IP维护计算机网络的系统管理员。

《基于语义的分布式服务与资源发现》围绕互联网中服务与资源之间的联系，构建了服务与资源的统一描述方法，提出了基于语义的分布式服务与资源一体化发现原型系统及相应的一体化注册与发现方法，在其中基于服务描述文件将QoS等级信息的服务查询引入服务查询过程中，配合带有QoS信息的服务匹配算法，从而为互联网用户提供了更为便利、一体的服务与资源处理机制。《基于语义的分布式服务与资源发现》阐述的内容为一体化可信网络与普适服务体系提供了服务与资源的统一描述与命名解决方案，以及从用户描述到服务表示的映射过程，以此为基础，为实现一体化搜索引擎提供了可行性。

合成孔径雷达（SAR）是一种典型的计算密集型嵌入式应用，并且在军事、经济和环境等领域有重要应用价值。《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》以SAR实时成像应用为例，探索面向高性能计算领域的多核架构设计方法，重点从架构设计与实现、应用加速设计以及应用映射等方面开展研究工作。针对高性能嵌入式应用对高计算能力的需求，《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》提出了基于“任务簇”的处理器体系架构模型，并根据该模型设计了一种嵌入式多核处理器架构。通过讨论单层结构和层次化结构片上网络（NOC）的通信性能与应用的通信特征间的关系，《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》还设计了一种双层混合结构的多核通信架构，并研究了通信架构中路由器类型的选择以及路由器体系结构的设计问题。快速傅里叶变换（FFT）是SAR成像应用中的主要运算任务。为加速FFT运算过程，《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》提出了一种高性能的并行FFT处理架构。针对多核芯片组协同工作问题，《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》提出了一种面向多核芯片组的任务映射算法，以及一种具有普适性的多核芯片通信方案。后在上述研究成果的基础上，设计了一款SAR实时成像嵌入式多核原型系统，验证了《嵌入式多核处理器设计与实现关键技术研究》的研究工作。

《信号与系统》介绍信号与线性系统分析的基本理论和基本方法。全书共分6章：信号与系统的基本概念；线性时不变系统；信号与系统的傅里叶分析；拉普拉斯变换；z变换；系统的状态变量分析。各章配有精选的例题、练习和习题，以利于教学和自学。《信号与系统》可作为普通高等学校电子信息类专业“信号与系统”课程的教材，也可供相关工程技术人员参考。

《控制网络技术（英文版）》是将计算机网络与工业控制网络相结合，针对现代工业企业各层次组网和优化问题，提出一揽子理论和实践的解决方案，培养能够适应未来发展需要的高层次、高水平本科毕业生。《控制网络技术（英文版）》的读者对象为高等本科和大专院校在读学生，授课教师以及广大工业企业、研究院所、工程公司的工程技术人员。

《电路分析与电子技术基础（3）：数字电路分析与设计》为《电路分析与电子技术基础》系列教材的第3册。全书内容参照高等学校电子电气基础课程教学指导分委员会制定的教学基本要求，将原“电路原理”“模拟电子技术基础”和“数字电子技术基础”课程中基本的知识点，有机地融合在一起，突出了工程背景与应用，强调基本原理与分析，使电气工程、自动化、电子信息工程、通信工程、生物医学工程与仪器、光电信息、机电一体化、计算机等涉电类专业的学生，能基本掌握电路原理与电子技术方面的基本知识与概念，并能为深入学习后续电类课程或相关专业课程奠定扎实的基础。《电路分析与电子技术基础（3）：数字电路分析与设计》由数字电路与系统基本概述、数字电路中的基本门电路、数字信号的存储、数字逻辑电路、数字信号的产生、信号转换电路、数字电路在单片机系统中的应用共7章组成。《电路分析与电子技术基础（3）：数字电路分析与设计》可作为普通高等学校电子信息类、电气类、自动化类等专业的基础课教材，也可作为非电专业电工电子课程教材使用，并可供从事电子和电气工程专业的工程技术人员参考。

《系统辨识与建模》系统地介绍了系统辨识的基本原理和应用方法，分析了各种方法的特点，探讨了Matlab软件对各类辨识方法的实现途径。全书共7章，主要内容包括：绪论、系统辨识的基本概念、随机过程简介、系统辨识的经典方法、小二乘参数辨识方法及应用、极大似然参数辨识方法、其他辨识方法。在理论分析的基础上，列举了许多的Matlab仿真程序，并进行了程序剖析，并给出一些应用实例和练习题。附录给出了学习本课程中用到的实验和Matlab系统辨识工具箱简介等。《系统辨识与建模》可以作为高等学校控制科学与工程、仪器科学与技术、控制工程等学科的研究生教材，也可作为自动化、测控技术与仪器及相关专业本科生教材，还可以供工程技术人员参考使用。

《基于云计算的大数据处理技术发展与应用》共八章，从概念到应用，由浅入深，全面深入的探析了基于云计算的大数据处理技术。结合云计算技术对大数据架构进行分析，并对大数据的发展和应用进行探索，根据大数据的巨量分析，进一步对机器学习和数据挖掘等领域进行研究，结合实际应用，从而让读者更好的了解云计算与大数据，对未来有更高的期待。

云时代是指计算时代，而云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展。当前，谷歌、阿里巴巴正在采用云计算搭建数据，大数据已发展成为一种新兴技术。尤其互联网、物联网、云计算的快速兴起，数据的爆炸式增长更加超乎人们的想象。据统计，预计到2020年，全球以电子形式存储的数据量将达到35ZB，比2016年全球存储量增长了30倍。总体来看，大数据具有数据体量大、数据类型繁多、要求处理速度快的特征，涵盖了从数据的海量存储、处理到应用等方面的技术，如海量分布式文件系统、并行计算框架、NoSQL数据库、实时流数据处理以及智能分析技术（模式识别、自然语言理解等）。《云时代的大数据技术与应用实践》以云时代为背景，研究大数据分析、大数据挖掘、大数据算法、大数据链接分析技术、大规模文件系统MapReduce、HDFS海量存储数据、HBase存储百科数据以及数据安全问题，希望为研究大数据的相关人员提供帮助，促进“大数据技术”未来的发展，为社会经济带来更大的利益。

《大数据时代Hadoop技术及应用分析》通过理论与实践结合，通过示例分析的形式介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后深入分析了MapReduce运行时环境的架构设计与实现原理，最后从实际应用的角度深入讲解了Hadoop的性能优化、安全机制等主题和内容。