本书被誉为“对美国软件业影响**的一本书”，是软件管理领域的传奇经典。全书从管理人力资源、创建健康的办公环境、雇用并留用正确的人、形成高效团队、改造企业文化和快乐工作等多个角度阐释了如何思考和管理软件开发过程中的**问题――人（而不是技术），从而高效地管理项目和团队。

由于LAMP（Linux+Apache Web+MySQL+PHP）都是开源软件，而且Linux发行版中提供这些软件的安装包以及默认的配置，因此LAMP称为搭建网站的一个整体解决方案，同样，LNMP（用Nginx替代Apache Web）方案也很流行。目前这两个方案是互联网上非常流行的电子商务基础框架系统。《LAMP+LNMP网站架构与运维实战》共12章，内容包括LAMP环境搭建、使用WordPress搭建博客站点、深入Linux、深入MySQL数据库、深入PHP编程、SSL让网站更安全、LAMP安全管理、计划任务和作业调度、Nginx入门、深入Nginx、LAMP和LNMP性能监控、Zabbix全方位监控服务。《LAMP+LNMP网站架构与运维实战》结构清晰、易教易学、实例丰富、可操作性强，对易混淆和实用性强的内容进行了重点提示和讲解。该书适合Linux系统管理人员、MySQL+PHP开发人员阅读，可以作为高等院校、中职学校和培训机构计算机相关专业的师生教学参考。

本书梳理了安全多方计算协议的基础知识、常见设计方案和新的研究进展，兼备了理论与实践，是该领域的入门读物。

《可信工业控制网络系统性能属性测度研究》以可信计算和可信网络理论为基础，针对工业控制网络的特点构建可信工业控制网络理论架构，兼顾控制和网络的综合协同研究策略，重点研究工业控制网络的安全性、可生存性和可控性等重要属性。针对工业控制网络系统的特点，将可信工业控制网络系统的可信属性分为安全性、可生存性和可控性；提出多态有奖Markov安全性度量方法，可定量度量其可用性、可靠性和单位时间内失败次数；建立了一种连续时间Markov可生存性定量测试模型，引入通用生成函数和层次分析法降低了模型计算复杂度，解决了模型的“状态爆炸”问题；同时也天然的形成了不同层次之间的量化信任链，为解决可信工业控制网络系统的可生存性定量度量问题提供了一种方案。针对可信工业网络控制系统，提出了基于输出性能的可控性判别方法。针对可信工业网络平台，提出了基于复杂网络的可控性度量方法。针对可控性优化问题，提出了基于Markov决策过程的可控性优化模型和基于强化学习的可控性优化模型。

本书是一本入门级的STK学习教材，是在《掌握与精通STK》的基础上，重点对STK 在航天领域中应用较为广泛的专业模块进行整理归纳，涵盖卫星专业分析工具、轨道机动与轨道设计模块、覆盖分析模块、关联分析模块、光电红外模块、雷达模块、导弹任务分析工具、太空环境及其效应模块、任务规划模块、轨道确定模块共10个模块。 本书既可供从事航天任务仿真的工程技术人员和科研人员使用，也可作为高等院校航天、导弹系统建模与仿真等相关专业的高年级本科生、研究生的教材。

本书旨在帮助老年朋友快捷、充分地使用智能手机，帮助老年人实现老有所乐、老有所为的美好愿望。本书以手机使用较为广泛的、微信等应用为例，从真实的操作环境出发，以图文并茂的方式讲解手机软件安装、注册、登录及手机多功能应用的操作方法，并针对老年人的行为习惯及智能手机使用特点进行优化解读，在功能较复杂之处还配有相对应的提示信息，让老年人学习更加轻松。涵盖网络安全知识，防止老年人在使用智能手机过程中上当受骗。 本书适合老年人自学使用，子女可选择本书作为礼物送给父母学习。

本书在讲述机器视觉基本原理和基本概念的基础上，重点介绍了机器视觉系统的构成以及机器视觉技术在实际生产中的应用，有较强的参考价值。本书具体内容包括：数字图像基础、HALCON功能及应用、图像预处理、图像分割、特征提取、图像的形态学处理、图像模板匹配、3D视觉、综合项目案例分析等。 本书可作为高等学校自动化类、机电类、电子信息类、计算机类相关专业的教学参考书，也可作为工程技术人员加深理解机器视觉及其应用技术的参考用书。

这是一本从基础、原理、实战、拓展4个维度系统讲解联邦学习的著作。 作者是人工智能领域的资深专家，现任某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人，这本书不仅得到了中外院士的联合推荐，而且得到了来自清华大学、华中科技大学、百度、蚂蚁集团、同盾科技等学术界和企业界的专家的一致推荐。 全书共9章，分为4个部分。 第1部分 基础（第1~2章） 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容，帮助读者建立对联邦学习的感性认知。 第二部分 原理（第3~5章） 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术，为读者进行联邦学习实践打好理论基础。 第三部分 实战（第6~7章） 主要讲解了PySyft、TFF、CrypTen等主流联邦学习开源框架的部署实践，并给出了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等领域的具体解决方案。 第四部分 拓展（第8~9章） 概述了联邦学习的形态、联邦学习系统架构、当前面临的挑战等，并探讨了联邦学习的发展前景和趋势。

本书是一本面向产品经理的、具备启发性和实践性的读物，全书分为五章：产品观、有效的产品设计过程、产品市场分析、产品的宏观设计、产品详细设计，围绕如何打造好产品这一核心主题，介绍了设计面向企业和个人的互联网产品需要掌握的一整套知识体系。本书内容源自资深产品经理的实践总结，包含大量关于产品设计的真知灼见，以及众多企业实践案例的剖析，对从事产品设计和产品运营的产品经理来说极具借鉴意义，特别适合作为产品经理的入门培训教程或自学读物。

图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。