全书共8章，每一章的内容都干货十足： 第1章介首先绍了云原生PaaS平台如何重塑云计算以及它在数字化转型中的作用，然后对OpenShift做了宏观的介绍。 第2章从源代码的角度对OpenShift的设计哲学、架构设计和核心功能模块的实现原理进行了深入剖析。 第3章从工程实践的角度详细讲解了OpenShift集群的部署、运维和管理。 第4章重点讲解了基于OpenShift平台的云原生应用自动构建与部署。 第5章介绍如何在OpenShift上实现云原生DevOps工具链。 第6章主要讲解了Service Mesh技术，以及基于Istio的微服务在OpenShift上的云原生实践。 第7章重点阐述了Serverless技术，以及基于Knative的无服务器应用在OpenShift上的云原生实践。 第8章主要讲解了以Spark为核心的数据科学应用及其在OpenShift上的云原生实践。

全书共18章，分为四个部分：云端选型篇（第1~5章）主要从云平台-云产品-软件技术-系统技术-服务器配置五个方面系统性讲解在云端如何进行运维技术选型和运维架构规划；云端实践篇（第6~13章）是基于云端选型篇，在云端运维架构涉及相关常见技术的重要实践，也是本书中的重点篇幅；云端安全篇（第14~16章）通过黑客常见攻击案例，及结合云端安全防御方案，带您一起走进云端黑客攻防的世界；云端架构篇（第17~18章）结合前面云端选型篇-云端实践篇-云端安全篇相应实践经验，通过一个小型网站逐步演变到千万级架构的案例，讲解如何在云端构建千万级架构。

城市计算以城市大数据为背景，将城市中发生的所有活动和信息进行融合，涉及计算机、城市规划、交通、通信等多个领域，是智慧城市建设的核心、关键环节。本书囊括了智慧城市、城市计算及移动通信大数据等概念和理论的相关背景知识，详细阐释了结合移动通信数据进行城市计算的全部处理过程——从采集、预处理、分析挖掘直至构建相应大数据平台，对其中每个环节在工程实践中常用的相关工具和技术进行了讲解。此外，结合典型的基于真实移动通信大数据的城市计算应用实践案例，从数据处理、数据分析、系统展示等方面进行了详尽的技术性阐述，并对在实际项目实施过程中遇到的问题进行了诠释，从多个视角对基于移动通信大数据的城市计算的优势和成果进行了展示。后，在基于移动通信大数据的城市计算实践基础上，对城市计算在智慧城市中的应用发展进行了展望，对智慧城市、城市计算的未来进行了设想，并针对可能出现的问题及挑战进行了探讨。 本书适用于城市计算相关专业的本科生或研究生对相关领域知识的学习、学术或工程技术探索，也适用于业内希望使用相关技术进行开发工作的工程师，以及相关领域研究者借鉴和参考。

《云原生架构进阶实战》从云原生的核心思想和理念开始，重点讲述企业引入云原生架构的必要条件、企业如何准备云原生开发和部署环境，企业如何运维云原生架构，并在*后提供云原生相关案例，为企业展现云原生的实战场景和步骤，从而让企业对云原生架构有一个直观的感受。书中案例也为企业引入云原生架构提供了真实的样例。《云原生架构进阶实战》主要面向云原生和微服务开发人员、云原生架构运维人员以及相关管理者。

《多模式多尺度数据融合理论及其应用》首先针对一类不可重复测量的物理量，如时间、飞行器的位置、姿态及惯性参数等，建立多模式多尺度数据融合模型。该模型既考虑随机变量的长期特性和中期特性，也顾及随机变量的短期特性。然后，将多模式多尺度数据融合模型用于时间尺度的建立、精密定时、组合导航及飞行器姿态的测量，详细介绍相应的工程案例及实验结果。最后，从数学上证明多模式多尺度数据融合的原理，表明多模式多尺度数据融合结果优于经典的方法，可以抑制测量噪声，提高测量精度。

本书全面而详细地介绍了Word、Excel和PowerPoint的功能及其使用方法，还提供了丰富的应用案例。本书并非简单地堆砌Word、Excel、PowerPoint的功能，而是将其相同或相似的功能进行了高度整合，使读者可以在最短的时间内轻松掌握3个组件的大量相同或相似功能，并能举一反三。 本书共5个部分27章，内容包括Word、Excel、PowerPoint的界面环境、基本操作与自定义设置，以及Word、Excel、PowerPoint 3个组件在文档方面的通用操作；使用Word进行文档输入、编辑与排版的方法和技巧；使用Excel对数据进行处理、分析与展示的方法和技巧；使用PowerPoint设计与制作幻灯片，并进行放映与发布的方法和技巧；使用Word、Excel、PowerPoint协同工作完成复杂任务的方法和技巧。 本书内容系统全面，案例丰富，可操作性强，兼具技术性与实用性，适合所有学习和使用Word、Excel和PowerPoint的用户。本书既可作为Word、Excel和PowerPoint的自学宝典，又可作为案例应用的速查手册，还可作为各类院校职业技能的培训教材。

《大数据平台应用》是结合职业教育的实际情况而开发的云计算技术与应用专业系列教材之一，对云计算技术与应用专业、大数据技术与应用专业的学生及大数据初学者而言是一本不错的入门教程。《大数据平台应用》强调理论知识以够用为度，注重动手能力，在动手中逐渐掌握大数据相关技术。《大数据平台应用》内容包括感知大数据、环视Hadoop、部署Hadoop大数据平台、设计爬虫获取数据源、清洗数据与存储结构化、分析大数据、可视化大数据、平台化快速部署Hadoop等知识。《大数据平台应用》涵盖内容较为广泛，但注重点到为止，方便读者快速入门。《大数据平台应用》不仅可以作为高职高专、应用型本科相关专业的教材，也可以作为云计算培训及自学教材，还可以作为电子信息类专业教师及学生的参考书。

本书全面介绍了Hadoop生态系统中各个开源组件的理论知识和实践案例。全书分为上篇——Hadoop基础篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化一系列大数据应用生命周期中各阶段典型组件的理论知识、安装部署和实战使用。上篇为第1～8章，具体内容包括大数据概述、初识Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、统一资源管理和调度框架YARN、分布式协调框架ZooKeeper、分布式数据库HBase、数据仓库Hive；中篇为第9、10章，具体内容包括大数据迁移和采集工具、数据可视化；下篇为第11章，介绍了使用Hadoop平台完成用户画像项目的全过程。本书在Hadoop、HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive等重要章节安排了初级实践操作，以便读者更好地学习和掌握Hadoop关键技术。 本书内容翔实，案例丰富，既可作为高等院校大数据、计算机、人工智能等相关专业研究生、本科生的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考。 本书配套有《Hadoop大数据原理与应用实验教程》，同时可在西安电子科技大学出版社网站下载本书作者提供的相关资源。

《大数据分析方法项目实战》从多个方向对数据分析和典型的项目案例进行介绍，涉及数据分析的各个方面，主要包括数据分析应用场景、数据分析方法理论、数据分析方法；数据分析常用的工具和模块使用等知识。《大数据分析方法项目实战》知识点的讲解由浅入深，让读者全面、深入、透彻地理解数据分析是对各个分析模块和分析工具的使用，不仅能够保持整《大数据分析方法项目实战》的知识深度，还可以提高实际开发水平和项目能力。

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