本书以帮助云原生从业技术人员建立云原生安全的整体视野为目的，通过梳理整个云原生的流程和技术结构，阐述如何以应用安全为抓手，将安全性内建到应用的流程、架构以及平台之中，从而获得一整套完善的云原生应用安全方案。同时书中对云原生安全开源方案进行了汇总，有针对性地对当前的热点行业，包括金融、交通、制造业的不同特点和安全诉求以及安全应对方案进行了简要说明。本书内容环环相扣，便于读者通过阅读建立自己的知识体系结构。 本书适用于对云原生安全技术有兴趣的技术开发者、维护者，以及对于云计算和分布式系统有兴趣的相关技术从业人员，也可以作为政企信息部门技术和管理人员进行业务系统云化改造方案设计而参考资料。

本书聚焦于中国大数据产业、大数据技术和大数据应用及大数据知识资源的发展情况，详细介绍了大数据各领域取得的进展与应用，梳理了大数据技术为中国企业带来的机遇与挑战，阐述了大数据技术应用的趋势，分析了中国大数据产业、大数据技术、大数据知识资源的热点与现状，并对中国大数据产业发展进行了展望与建议，有助于读者对大数据技术、大数据产业与大数据应用的了解，加深对大数据经营与管理的认知，对于促进数据价值高效释放具有深刻意义。

本书全面系统地介绍了Excel 2019和Excel 365数据透视表的技术特点和应用方法，深入揭示数据透视表的原理，并配 合大量典型实用的应用实例，帮助读者全面掌握Excel 2019和Excel 365数据透视表技术。本书共 19 章，分别介绍创建数据透视表，整理好 Excel 数据源，改变数据透视表的布局，刷新数据透视表，数据透视表的格式设置，在数据透视表中排序和筛选，数据透视表的切片器，数据透视表的日程表，数据透视表的项目组合，在数据透视表中执行计算，利用多样的数据源创建数据透视表，利用 Power Query 进行数据清洗，用 Power Pivot 建立数据模型，利用 Power Map 创建 3D 地图可视化数据，Power BI Desktop 入门，数据透视表与 VBA，智能数据分析可视化看板，数据透视表常见问题答疑解惑，数据透视表打印技术，Excel 常用 SQL语句解释等内容。本书适用于各个层次的 Excel 用户，既可以作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。

本书汇集了让很多人办公中烦恼和受挫折的各种问题的解决办法，以及日常工作中必须掌握的Word操作技巧。通过大幅缩短Word的操作时间，提升工作效率，并直观地展示工作成果。准备学习Word进行文档制作；感觉Word很难，不知道如何开始学习；使用Word软件，但制作不出好的文档；偶尔会犯简单的Word操作失误；使用Word进行办公效率不是那么高；正在自己摸索着使用Word；想要更熟练使用Word；想要使用Word制作更加美观、精致的文档；想在工作中脱颖而出。

本书以通俗易懂的语言、翔实生动的案例全面介绍了Office 2021办公软件的使用方法和技巧。全书共分12章，内容涵盖了Word办公文档基础编排，Word办公文档图文混排，Word办公文档样式模板，在Excel表格中输入和编辑数据，运用公式与函数计算数据，在Excel表格中整理和分析数据，应用图表和数据透视表，编辑幻灯片内容，幻灯片动画设计，设计交互式PPT，放映和发布PPT，三组件融合办公处理等，力求为读者带来良好的学习体验。与书中内容同步的案例操作二维码教学视频可供读者随时扫码学习。本书具有很强的实用性和可操作性，可以作为初学者的自学用书，也可以作为人力资源管理人员、商务及财务办公管理人员的**参考书，还可作为高等院校的教材。本书配套的电子课件、实例源文件、扩展教学视频可以到http：//www.tupwk.com.cn/downpage网站下载，也可以扫描前言中的二维码获取。扫描前言中的视频二维码可以直接观看教学视频。

本书采用“任务驱动，理论实践一体”的编写模式，将整个知识体系贯串穿于完成任务的全过程，并在教学内容选取、教学方法运用、教学环节设计、训练任务设置、教学资源配置等方面力求创新，做到基本知识系统化、技能训练任务化、教学资源多样化。本书遵循学习者的认知规律和技能掌握规律，搭建模块化结构。全书分为6个模块，分别为使用与维护计算机、使用与配置Windows 10、操作与应用Word 2016、操作与应用Excel 2016、操作与应用PowerPoint 2016、应用互联网技术与认知新一代信息技术。本书可作为高等职业院校各专业“大学计算机应用基础”课程的教材，也可作为计算机培训教材及自学参考书。

《Excel 高效办公——数据处理与分析（案例版）》根据现代企业决策和管理工作的主要特点，从实际应用出发，以不同行业或岗位为主线，以解决问题为导向，介绍Excel数据处理与分析常用方法和技能。全书共10章，包括数据分析引言、人力资源数据分析、生产数据分析、销售数据分析、财务数据分析、投资决策分析、电商数据分析、在线教育数据分析、短视频运营数据分析、利用Power BI 进行数据分析等内容。本书不仅通过实例讲解数据分析技能，还将良好的Excel使用习惯、规范的数据分析思维、清晰的视觉设计思路等贯穿于讲解之中。

《分布式智能算法及在大数据中的应用》 主要包括智能算法技术与大数据概述；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式杂交水稻算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ 的随机奇异值分解算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式水波优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式关联规则挖掘算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式飞蛾扑火优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式蚁狮算法等内容。本书既可以作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可以作为科研人员的参考书，同时还可以作为研究生、博士生及教师写论文的参考书。

本书共6章。每章都专门针对大数据应用中的一个特定问题，首先对该问题进行深入的解释，然后介绍可用于有效解决该问题的数据结构和算法。 第1章简要概述了概率数据结构中广泛使用的散列函数和散列表。第2章专门介绍近似成员查询，这是概率数据结构*著名的用例之一。第3章讨论了用来辅助估算元素基数的概率数据结构。第4章和第5章讨论流式场景下与频数和排序相关的重要指标的计算。第6章包含用于解决相似性问题的数据结构和算法，尤其是近邻搜索问题。

本书与《财务管理学》相配套，在章节设置、知识体系、例题选用等方面与《财务管理学》一致。本书介绍的财务管理Excel模型涉及货币时间价值的计算、内部长期投资决策、证券投资分析与决策、资本成本与资本结构、筹资预测与决策分析、流动资产管理、利润管理、财务报表分析与预测及其应用等方面的技能。这些模型均具有较强的实用性，可用于高效地解决多种不同的财务管理问题。学生通过运用Excel进行财务管理实训的全过程，将运用Excel进行财务管理的理论内容与实训内容融合，了解Excel的基本知识和方法，掌握利用Excel工具建立财务分析模型的设计方法和过程，掌握利用Excel工具建立筹资、投资决策模型并进行分析的方法，学会利用Excel进行财务综合分析，达到熟练掌握Excel在财务管理中的应用技能的基本要求，最终形成能适应财务管理岗位的Excel工作能力。