本书基于OpenStack Kilo版讲述了部署相关的内容，是作者多年实践经验的总结。书中不仅对上一版进行了全面修订，还增加了桌面虚拟化、Neutron与SDN、分布式存储、Swift对象存储、Hadoop弹性集群、Heat与Ceilometer组件、Docker、VMware与OpenStack镜像互转等新内容。

电脑的使用离不开汉字的输入。20世纪80年代初王永民先生发明的王码五笔字型输入法是一种完全按照汉字字形进行编码的输入法，具有输入速度快、重码率低、可以按词组输入、无须辨音、不受方言限制等优点。它既是专业打字人员的首选，也是普通用户最推崇的键盘汉字输入法。虽然王码五笔字型输入法具有方便易用的特点，但在实际操作中也是非常注重实践性和经验性的，用户必须熟练掌握基本的口诀以及大量汉字的拆分方法才能正确使用。即使是使用熟练的用户，也会经常遇到一些尚未掌握拆分方式的单字、词及词组，本书的编写目的就是为读者提供方便实用的案头工具书，减少汉字输入过程中的麻烦。为满足广大读者的需求，本书内容基于王码五笔86版和98版编写而成，包括最常用的7000余个汉字及拼音、拆分字根、相关常用词组及词组的86版五笔编码等内容。版式借用《新华字典》的编排方式，一目了然、方便易用。本字典词汇量大、检索快捷、体积小巧、携带方便，适合不

由中国科协主办，中国密码学会承办的“大数据时代的隐私保护的挑战与思考”学术沙龙经过两天的热烈讨论，取得了良好的效果，收获颇丰。目前即将出版的这个册子，就是根据大家的发言和讨论内容整理而成，供更多人参考。围绕“大数据时代隐私保护的挑战与思考”这一主题，此次沙龙活动安排了28 个主题发言，内容涉及大数据对网络安全带来的挑战、适用于大数据安全的密码学技术、大数据的隐私保护关键技术、大数据应用中的安全和隐私问题等。与会代表按照沙龙管理办法，严格控制发言时间，言简意赅，切中主题，深入讨论。通过报告和讨论，系统总结和梳理了大数据时代的信息安全与隐私保护问题，深入分析和研讨了大数据时代隐私保护发展前景及存在的问题。与会专家一致认为，大数据时代的到来对隐私保护问题提出了前所未有的挑战，需要大力加强大数据安全技术的研究和应用，为敏感信息的传输、存储、发布和使用保驾护航。

书中第1章首先通过介绍Spark的生态系统和RDD编程模型，使读者能够快速的对Spark技术的生态环境以及对Spark的RDD编程模型有个非常直观的了解。第2章，首先介绍了Spark应用的两种部署模式；然后在应用部署模式基础上，开始Spark实战的案例与解析，通过提供一个完整的基础案例，使读者了解一个Spark应用的大致处理流程；接着对实战中的重点部分，结合源码分析、监控日志分析等深入解析了Spark运行机制、DAG图等关键内容；后给出Spark开发者常用的应用程序构建案例与分析，以及调试环境搭建的案例与应用调试的案例。第3章重点针对SparkSQL子模块进行实战，首先概要分析了Spark1.3版本中引入的DataFrame，然后基于DataFrame编程模型给出一个完整的基础案例与解析，接着也是针对实战中的难度、重点部分，给予了更丰富的案例与深入地分析，后，重点关注Spark1.3版本中DataFrame当前支持的各种数据源，并给出各种数据源基础上的案例与分析，数据源包括各种结构化数据文件、Hive表、外部数据库或现有的RDD。第4章针对流处理进行实战，首先分析流处理中的关键点和难度，并通过实例进行深入解析。然后针对各种数据源的情景，给出由浅入深的实战案例与解析，并结合部分源码，分析流处理的性能调优等，并给出实例与分析。第5章针对著名的分布式内存存储系统Tachyon进行实战，并对实战案例进行分析，内容包括从Tachyon集群部署的案例与分析、Tachyon集群配置的案例与分析等，后关注Tachyon对Spark应用的性能调优的影响，给出实战案例及其深入解析。第6章通过大约30个动手实践的案例循序渐进地展示SparkGraphX框架方方面面的功能和使用方法，并对SparkGraphX的源码进行解析，并用综合实战案例巩固知识；第7章从快速入门机器学习开始，详细解析MLlib框架，通过对线性回归、聚类、协同过滤的算法解析、源码解析和案例实战，循序渐进地揭秘MLLib，后通过对MLlib中BasicStatics、朴素贝叶斯算法、决策树的解析和实战，进一步提升掌握Spark机器学习的技能。

本书是“疑难千寻千解”丛书之一，为读者展示了在Word 2013的各类操作中，解决疑难问题的实战技巧。本书共15章，包含216个疑难案例，每个疑难案例都包含一种或多种解决方案，并融入一个或多个知识点讲解，贴近实际，深入浅出。在解决问题的同时，引导读者学习Word的原理和相关应用技巧。本书适合各个层次的Word用户，既可以作为初学者的入门教材，又可作为中、高级用户的参考手册。书中的案例多数来源于各行业中的实际案例，读者可以直接应用于实际工作中。阅读本书，不但可以帮助读者快速提高文档处理能力和工作效率，还可以让读者通晓其思路和原理。

云计算落地已成事实。从前几年的概念普及，到如今越来越多的企业将业务迁移至云上，云计算正在改变整个社会的信息资源使用观念和方式。云计算还在不断成长，技术细节也在不断变化之中。对于使用者而言，能够基于自身的业务、技术和组织需求等各方面情况，选择正确的云服务模式，是成功使用云计算最关键的技术决策之一。本书共有十六章，作者有意避开了那些产品或供应商相关的细节，侧重于架构师及架构涉及各方应当解决的各种挑战，或者说，如何以适当的解决方案来解决业务问题；通过对具体问题的分析和案例讲解，向读者提供了大量可供参考的设计决策，并对所有云架构中都必须应对的重点领域进行了强调说明。对每一个开始为其云计算方案进行供应商选择和进入开发流程的决策者来说，本书都是必读之作。

本书共14章，分三个部分：基础篇、实战篇、高级篇。基础篇介绍了数据挖掘、Hadoop大数据的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得大数据项目挖掘分析经验，同时快速领悟看似难懂的大数据分析与挖掘理论知识。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助TipDM-HB大数据挖掘建模平台，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

近年来，互联网的快速发展、新应用的不断出现、网络带宽的不断提高和网络数据流的急剧增加给互联网数据分析研究带来了技术挑战，互联网数据挖掘和分类对于网络计费、流量工程、网络安全等领域具有广泛应用价值。《互联网大数据挖掘与分类》主要针对互联网大数据挖掘与分类问题，系统介绍了作者在互联网数据分析处理方面的理论及实践的研究成果，主要介绍两个互联网大数据的挖掘和分类平台：基于hadoop集群网络被动测量数据分析平台和基于覆盖网的主动测量网络故障诊断平台，同时《互联网大数据挖掘与分类》分别探讨了基于这两个平台的超点抽样检测方法、并行长持续时间流检测方法、面向MapReduce的大流识别方法、基于信息熵灵敏度的异常检测方法、HTTP流量的页面关联、网络流的分类方法等六个方面的互联网大数据挖掘和分类问题。《互联网大数据挖掘与分类》的内容对深入研究互联网数据测量和分析方法具有重要的借鉴意义，为网络安全和网络管理，特别是校园网的管理提供了参考。《互联网大数据挖掘与分类》可供计算机科学、信息科学、网络工程及流量工程等学科的科研人员、大学教师和相关专业的研究生和本科生，以及从事计算机网络管理领域、网络工程及网络安全保护的技术人员阅读参考。

《高等学校应用型本科“十三五”规划教材：云计算导论》主要介绍了云计算的基本概念与基本特征、技术原理，以及云计算在现实生活中的应用领域，云计算的安全和未来面临的问题。《高等学校应用型本科“十三五”规划教材：云计算导论》首先对云计算、云服务等基本概念进行了细致讲解，从云计算的实现上，分析了当今主流的云计算技术及云管理平台，并针对不同的云计算模式，结合具体的实例进行分析；其次，从安全的角度对云计算中可能出现的问题进行了分析，并且给出了对应的防护策略和方法；最后，对云计算的发展与面临的问题进行了展望，简单描绘了云计算的未来前景。

《大数据技术及其应用》系统详细地阐述了与大数据相关的概念、理论、技术及应用。主要内容包括：大数据相关概念，云计算与大数据，面向大数据的数据分析工具，数据库、数据仓库与数据挖掘，数据集成、中间件与数据压缩，非关系型数据库技术及应用．信息检索与主题模型相关技术及应用，可视化技术及应用等内容。《大数据技术及其应用》可作为信息管理与信息系统、电子商务、计算机应用、软件工程等高年级本科相关专业的教科书，同时也可以作为管理科学与工程、计算机应用及软件工程、工业工程等相关学科研究生的教科书或参考资料。