文本简化是人工智能尤其是自然语言处理方向的一个重要研究领域。《自动文本简化》作为该领域的专业书籍，内容上尽可能覆盖文本简化领域各种主流的研究方法和相关资源。《自动文本简化》共9章，包括三个主要部分：第1～4章主要介绍文本简化的研究概况、背景知识、文本可读性评估和词语简化方法；第5～7章详细讨论句子分割、统计文本简化和神经文本简化方法；第8、9章着重介绍深度学习在文本简化研究和应用中的进展以及汉语文本简化的研究。

图数据库是NoSQL类数据库的又一大典型代表，在国内图数据库属于新兴事物，其优异的复杂关系解决方案引起了国内众多大型互联网公司及IT开发者的关注，而Neo4j是目前图形化数据库中最为出色、最为成熟的产品。本书的第一版书名是《Neo4j**指南》，发行量超过13000册，本书在第一版的基础上补充完善了Neo4j的新特性、新功能。本书基于Neo4j 4.4版本编写，共分10章，涵盖基本概念、基础入门、查询语言、程序开发技术、管理运维、集群技术、应用案例、高级应用、配置设置、内建过程、GDS、Fabric等内容。本书内容涉及Neo4j的大部分知识，既可以作为Neo4j初学者的入门教材，也可以作为相关行业Neo4j技术专家的参考手册。

本书旨在培养学生的Java Web框架技术实践创新和工程能力，为广大读者提供一本Java Web框架知识综合学习和积累项目开发经验的书。 全书理论联系实际，引进以项目为驱动的教学模式，详细系统地讲解Struts2、Hibernate5和Spring5框架技术，将项目开发贯穿整个知识体系。全书共分11章，内容包括Struts2框架技术入门、Struts2核心组件详解、Struts2的高级组件、基于Struts2的个人信息管理系统项目实训、Hibernate5框架技术入门、Hibernate5核心组件详解、Hibernate5的高级组件、基于Struts2 Hibernate5的教务管理系统项目实训、Spring5框架技术入门、Spring5的AOP框架、基于Struts2 Hibernate5 Spring5的校园论坛BBS项目实训。通过30多个小项目和3个大项目的开发实践，使读者能够掌握基本理论知识，并锻炼读者的科学思维能力和综合应用能力。 本书可作为普通高等院校的Java Web框架技术教材，也可作为Java工程师培训教材或作为Java工程师的参考书。

主要内容 ● 编写命令行应用程序 ● 编写HTTP服务和客户端 ● 使用gRPC编写RPC应用程序 ● 为网络客户端和服务器编写中间件 ● 在云对象存储和SQL数据库中存储数据 ● 使用惯用的技术测试应用程序 ● 为应用程序增加可观察性 ● 管理应用程序的配置数据

本书为Web渗透测试知识普及与技术推广教材，不仅能为Web渗透测试技术的初学者提供全面、实用的技术和理论基础知识，而且能有效培养和提高读者的Web安全防护能力。本书所有案例均在实验环境下进行，并配套示例源码、PPT课件、教学大纲、习题答案、作者答疑服务。本书共分12章，通过DVWA、Pikachu等靶场以及在线CTF实战演练平台，分析Web漏洞原理，掌握漏洞利用方法，并结合CTF实战演练，使读者能够充分掌握Web渗透测试技术。本书重点介绍SQL注入、XSS、CSRF、SSRF、RCE、文件上传、文件包含、暴力破解、反序列化、Web框架、CMS等常见的Web漏洞及其防御手段。本书适合Web渗透测试初学者、Web应用开发人员、Web应用系统设计人员、Web应用安全测试人员，可以作为企事业单位网络安全从业人员的技术参考用书，也可以作为应用型本科、高职高专网络空间安全、信息安全类专业的教材。

数据结构与算法是计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业非常重要的一门专业基础和核心课程。本书内容全面，通俗易懂，所选案例典型，结构清晰，重点难点突出，所有算法均采用Python实现，示例可直接运行。本书配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、作者QQ群答疑服务。本书共分8章，内容包括数据结构与算法概述，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树和二叉树，图，查找，排序。本书适合Python数据结构与算法的初学者、Python软件开发人员，可作为备考计算机专业研究生和软考人员学习数据结构与算法的参考书，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据等相关专业学生学习数据结构与算法的教材。

本书将C++标准的新版本应用于设计模式的实现。除了介绍传统的设计模式之外，本书还充实了对现代C++开发人员有用的新的设计模式和方法。本书融合了作者多年的研究和实践经验，从C++新特性的角度展示了如何将设计模式化繁为简，并以诙谐风趣的语言阐述各个设计模式的优缺点和应用场景。本书将提供一些现代C++技术案例，展示如何利用C++的新特性（比如，协程、模块等）将一些难题化繁为简。本书所有示例程序都可以直接投入生产环境，不过，为了便于阅读，部分示例程序做了适当的简化。通过阅读本书，你将学会： *如何使用创建型设计模式，比如构造器模式、工厂模式、原型模式和单例模式。 *如何实现结构型设计模式，比如适配器模式、桥接模式、装饰器模式、外观模式等。 *如何开发行为型设计模式，比如职责链模式、命令模式、迭代器模式、中介者模式等。

《AI编译器开发指南》结合专用AI加速器和GPGPU两类芯片架构，系统介绍了AI编译器的基本框架和开发流程，着重论述了在AI编译器开发过程中，针对这两类架构需要重点考虑的实现方法。全书共分为7章，内容涵盖了以TVM为代表的开源AI编译器实现分析和定制化方法，以及GPGPU编译器后端相关设计方法。在介绍AI编译器一般原理的同时，书中通过对开源编译器项目的源代码分析，使读者能通过实例对AI编译器开发过程有更直观的认识。 《AI编译器开发指南》填补了AI编译器开发类书籍的空白，可作为从事AI软硬件设计、开发人员的参考用书，也可作为普通高等院校智能科学与技术、计算机科学与技术等专业的本科生和研究生的教辅书籍。

《开放环境下的度量学习研究》由南京大学人工智能学院副研究员叶翰嘉撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点，提出针对或利用度量学习特性的具体算法，从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。《开放环境下的度量学习研究》共七章：第1章 绪论，主要介绍了度量学习、开放环境的特点、开放环境的研究进展以及全书的概要。第2章 度量学习研究进展，首先介绍了监督学习和度量学习；然后讲解了三种度量学习的相关算法，包括全局度量学习方法、多度量学习方法、高效度量学习方法；*后介绍了开放环境下度量学习的研究思路。第3章 开放环境下度量学习的样本复杂度分析，首先展示了现有的度量学习理论结果，然后提出了基于函数性质的度量学习样本复杂度的改进方案，以及基于度量重用的度量学习样本复杂度的改进方案。第4章 基于度量学习和语义映射的异构模型修正，首先介绍了相关工作；其次介绍了基于度量语义映射的模型重用框架REFORM；然后介绍了实现模型重用框架REFORM的具体方法，包括自适应尺度的REFORM实现方法、学习变换的REFORM实现方法；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第5章 多语义环境下的多度量学习方法探究，首先介绍了多度量学习方法的相关工作；其次介绍了考虑多语义的多度量学习方法；然后介绍了多度量自适应选择框架；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第6章 考虑噪声影响的开放环境鲁棒度量学习，首先介绍了相关工作；然后介绍了考虑样本扰动的鲁棒度量学习DRIFT；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第7章 总结与展望，总结了全书的研究内容，并对未来的研究方向和研究工作做出了展望。

ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》适合数据工程师使用和参考。