本书以通过FPGA实现简易神经网络的推理流程为主线，主要包含以下内容： 在TensorFlow学习框架下实现神经网络训练，保存训练好的权值和偏置；将TensorFlow框架下训练的神经网络使用OpenCL语言实现，并编译生成可执行文件和FPGA编程文件；将输入数据、权值、偏置等数据通过以太网口传输到FPGA开发板；在FPGA开发板上运行神经网络。本书的重点在于神经网络算法的OpenCL描述方法及FPGA实现流程。简易神经网络算法不仅可以让读者明白神经网络的工作原理及基本框架，还可以使用较少的OpenCL代码描述，易于分析神经网络算法与代码的对应关系，实现OpenCL语言的学习。本书以Ubuntu操作系统为运行环境，以***高的FPGA开发板DE10_nano为实现平台，该开发板尺寸较小，易于携带，方便管理，价格较低，适合批量购买以开展相关教学实验。本书面向电子信息、计算机、自动化等相关专业的本科生及研究生或FPGA开发人员。

pytest 是 Python 的第三方测试框架，可以实现软件测试各层次自动化。本书系统讲述pytest的主要技术及在各层次自动化测试的应用。 第1章介绍pytest框架。第2章讲解框架运行管理及对测试用例、断言的管理，运行管理中包括各种形式和层次的执行，展示框架的灵活性和全面性。第3章详细介绍框架的核心技术fixture，fixture使用依赖注入技术完成方法、类、文件级、会话级关联、数据关联和共享，可完美解决各种情况耦合和共享。第4章结合测试中最重要的数据驱动技术产生的参数化技术，并配合fixture技术实现一组代码多组数据的数据与代码分离技术。第5章系统讲解各种实用插件。第6~10章是实践，从单元自动化测试、接口自动化测试、Web端自动化测试及App自动化测试计划开始，讲解设计、实现到执行的全流程。第11章介绍BDD，让非技术人员也能参与测试的全过程。第12章介绍pytest一些相关配置。 本书可作为从事软件自动化测试的技术人员的参考书籍，也可作为高等院校，高职类软件工程中质量保证的参考书籍。

本书从实战出发，详细介绍了解密软件的开发过程。全书分为九章，第一章对整个系统的开发进行了需求分析与概述，介绍了系统开发的整体架构；第二章系统设计包含系统总体架构、服务端架构、客户端架构、系统物理架构；第三章介绍了系统运行的软硬件环境；第四章到第七章通过实例分别讲解数据库与数据表设计、创建项目、公共类设计、各类模块设计过程；第八章以单块GTX1080 GPU运算卡为例给出系统的解密运算类型及运算速度；第九章总结了系统支持的破解模式及其特点。本书实用性强，适用于对解密技术有一定基础的编程爱好者、相关专业方向的工程师作为软件开发的实战指南和参考工具书，应用型高校计算机相关专业、相关培训部门也可选择本书作为教材或参考书。

本书以业界开源性能测试工具JMeter为依托，结合真实的工作实践，用通俗易懂的语言层层深入讲解性能测试技能。全书共分为5章和6个附录，第1章讲解性能测试基础知识，包括性能测试的整体知识体系、必备基础知识和通用标准等；第2章讲解初级性能测试技能，包括JMeter九大核心组件的使用、测试脚本的编写等；第3章讲解中级性能测试技能，包括如何扩展JMeter的功能插件、搭建性能自动化和实时可视化平台等；第4章讲解高级性能测试技能，包括Dubbo的扩展测试、中间件的基准测试、JMeter源码的解析等；第5章通过实例剖析3种典型性能测试场景；附录部分扩展讲解实用性能知识，包括典型性能问题和解决方法、性能参数调优、问题定位和优化建议等。本书适合对性能测试有入门、进阶学习需求的测试人员，也适合对性能知识有学习需求的开发人员、运维人员等相关技术人员。

本书从软件结构的发展历史入手，通过一个简单的例子，描述了分布式架构的特性和存在的问题，并围绕这些问题展开了分析和实践。书中从为什么、是什么、怎么办这三个方面，分别讲解了分布式应用服务的拆分、分布式调用、分布式协同、分布式计算、分布式存储、分布式资源管理和调度、高性能与可用性以及指标与监控等内容，基本涵盖了分布式技术的要点。读者既可以按照逻辑联系从前往后看，也可以只阅读感兴趣的章节。

本书介绍了如何利用 Python 3 开发网络爬虫。本书为第 2 版，相比于第 1 版，为每个知识点的实战项目配备了针对性的练习平台，避免了案例过期的问题。另外，主要增加了异步爬虫、JavaScript 逆向、App 逆向、页面智能解析、深度学习识别验证码、Kubernetes 运维及部署等知识点，同时也对各个爬虫知识点涉及的请求、存储、解析、测试等工具进行了丰富和更新。 本书适合Python 程序员阅读。

本书使用数据科学领域中流行的编程语言之一——Python 来进行数据的基本处理与可视化、数据获取、数据分析、数据挖掘、文本挖掘和深度学习，旨在帮助读者掌握从事数据科学工作的必备技能。全书共 9 章，主要内容包括数据科学概述、Python 基础知识、Python 数据科学常用库、Python 数据获取、Python 数据分析、Python 数据挖掘、Python 文本挖掘、深度学习基础和深度学习应用。本书可作为普通高等院校数据科学与大数据技术、大数据应用与管理等专业相关课程的教材，也可作为数据分析从业人员的参考书。

本书以 MATLAB为仿真环境，系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进的控制方法。本书凝聚 了作者多年来从事控制系统教学和科研工作的经验，同时融入了国内外同行近年来取得的z新成果。 本书在第3版的基础上增加和修改了部分内容。全书共分14章，包括欠驱动系统滑模控制、基于 观测器和解耦算法的欠驱动系统滑模控制、控制输入受限或输出受限条件下的滑模控制、挠性系统和 奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械 手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于z优轨迹规划的滑模控制、基于传感器和执 行器容错的滑模控制、基于事件驱动的滑模控制、主辅电机的协调跟踪滑模控制和具有控制输入延迟 的滑模控制。每种控制方法都通过 MATLAB仿真程序进行了仿真分析。 本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据需要选择学习。本书可作为普通高等学校自 动化、电气工程、机械工程、仪器仪表、计算机应用等专业的教学参考书，也适用于从事生产过程自动化、 计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读。

主要内容●　化失败为机遇●　通过文化推动变革●　打破知识孤岛●　解决中层管理人员的地盘之争

本书通过描述一家大型互联网企业和一家大型传统银行的DevSecOps转型的过程，帮助读者浅显易懂并且有代入感地了解如何将DevSecOps在企业内部落地和实践。基于各类行业特点的DevSecOps实施与落地方法，是本书的主要技术要点。