《软件定义网络原理与服务质量优化应用实践》围绕互联网中自适应路由服务定制化问题，将软件定义思想应用于路由服务动态编排，克服由网络软硬件垂直一体化设计导致路由配置难以灵活且快速地满足用户多样化及个性化通信需求的困难，从引入自适应思想的服务合成机制、网络功能及服务选择机制、网络功能及服务部署机制和融入市场因素（计算经济模型）的服务供给机制四个主要方面进行重点阐述。

本书由国际知名的软件工程专家伊恩·萨默维尔撰写，系统地介绍了软件产品工程化的基本思想、原理和方法。与同类书籍不同的是，本书重点关注与软件产品相关的工程化过程和技术，而不是传统的以过程为基础的项目驱动型软件工程技术。本书的核心内容包括软件产品、软件架构、敏捷软件工程、人物角色、场景、用户故事、基于云的软件、微服务架构、安全和隐私以及DevOps等。建议读者具有一定的Java或Python等面向对象语言的编程经验，在学习过程中注重从产品工程化的视角来理解软件工程技术，从而为开发高质量、高安全性、高可靠性的软件产品打好基础。

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《软件体系结构动态演化方法》对软件体系结构动态演化相关的技术进行了研究，其内容包括基于超图文法的软件体系结构动态演化、软件体系结构动态演化的约束和应用条件刻画、软件体系结构动态演化的冲突检测、基于关联矩阵的软件体系结构动态演化、基于偏序矩阵的软件体系结构动态演化、基于狼群算法的软件体系结构动态演化、基于信任的软件体系结构动态演化、软件体系结构演化的状态转移系统构建、软件体系结构动态演化的不变化和活性验证等。《软件体系结构动态演化方法》可供从事软件动态演化、软件体系结构动态演化研究与设计的学者、技术人员及相关专业的研究生参考使用。

软件测试是软件整个研发过程中重要的一个环节，同时也是软件质量保证主要、关键的手段之一。如何保证软件测试的质量，如何适应软件测试行业的技术需求，软件开发人员如何快速加入到软件测试行业，这些都是人们比较关心的问题，这也是《软件测试技术及应用研究》重点探讨的内容。《软件测试技术及应用研究》由浅入深地介绍测试各领域的专业知识，其中包含测试基础理论的全面解说，软件测试的各种设计方法等，《软件测试技术及应用研究》条理清晰，内容全面，针对性和实用性强，是一本值得学习研究的著作。

本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用（包括最佳实践），旨在帮助读者了解如何识别和提取信息，以提高预测准确率及优化结果。本书共10章，分别是机器学习—引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。本书适合想深入研究深度学习算法和技术的读者学习，也适合想探究如何从这项强大技术中学到更多知识的读者参考。

本书以设计计算机图形的形式，融汇Python编程的各种知识，如变量、循环、列表、函数、类、对象等，通过可视化的图形介绍Python编程算法，通过一个个富有吸引力的项目，帮助读者提高计算思维。书中使用的案例设计巧妙，融合了数学、艺术、英语、科学等多学科内容，非常适合学校、培训机构开展STEM教学。本书适合需要学习计算机编程的中小学生学习，也适合中小学教师开展Python教学实践。

本书是面向软件自动化测试方向的一门综合性实战教材，依据企业内部标准化软件测试流程，将主流的功能自动化测试工具UFT、性能自动化测试工具LoadRunner和测试管理工具ALM进行整合，针对定制的CRM软件执行功能测试和性能测试，使用ALM对整个测试流程进行管理。全书分为4章，第1章主要介绍本书中需要用到的软件测试基本理论；第2章主要介绍如何使用ALM对整个测试流程进行管理，并针对CRM系统的测试进行相应的初始化设置；第3章和第4章分别完成对CRM系统的功能测试和性能测试，并对测试的实施过程进行了详细讲解，使用ALM对功能测试和性能测试的流程进行控制和管理。本书可作为高等院校计算机专业软件测试方向应用型人才培养的参考教材，也可作为初级自动化测试工程师的自学参考用书。

本书是关于产品形态美度计算技术研究的专著，以产品形态为研究对象，依据审美认知规律，运用计算美学方法，采用理论分析、试验研究与数值模拟相结合的手段，研究产品形态审美与意象评价方法，探讨审美与意象认知的视觉机制，在此基础上应用进化算法模拟设计思维发展产品形态进化设计方法。全书共分七章，主要内容包括产品形态美度计算技术概述、产品形态审美评价的理论基础、产品形态审美综合评价的非线性信息动力学模型、产品形态主客观审美评价的不确定性推理模型、基于指标适度标准化的界面风格美综合评价模型、基于形态美度的产品形态多意象预测模型、基于审美评价与思维模拟的产品形态多峰优化设计等。本书内容力求精练，讲求实用，图文并茂，深入浅出。既注重理论深度，又有丰富的试验与仿真实例。本书可以作为高等院校工业设计、产品设计等专业研究生研究与教学参考用书，对从事人工智能与艺术设计跨界融合的专业技术人员也有一定的参考价值。

《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》讲解生动，清晰简明，介绍深度学习前沿的连接模型，讨论非常流行的算法和架构，分析深度学习和连接的有趣开放性研究问题。《深入浅出深度学习：从逻辑运算到人工智能》涉及卷积网络、LSTM、Word2vec、RBM、DBN、神经图灵机、记忆网络和编码机等概念，主题包括机器学习基础知识、深度学习的数学和计算知识、前馈神经网络、卷积神经网络、前馈神经网络的循环连接、自动编码机等。