《私有云存储系统搭建与应用》主要内容大致分为四个部分：第壹部分（第1～3章）介绍Swift存储系统，第二部分（第4、5章）介绍如何搭建基于Swift的私有化存储系统，第三部分（第6、7章）分析企业应用与存储系统的集成方案，第四部分（第8章）介绍应用集成的实例。 《私有云存储系统搭建与应用》的知识体系涵盖了Linux、对象存储、虚拟化、Java、HTTP通信、Web等技术，而这些技术所涉及的业务范围主要是两块：存储系统的运维以及存储系统与应用的集成。即本书的技术方向是企业在数据存储方面的基础设施建设，以及在此基础上实现企业应用与存储系统的集成。 《私有云存储系统搭建与应用》既适合有一定架构设计经验的架构师或项目经理（系统搭建及集成方案），也适合中高级Java程序员（API的实现及应用集成）。 书中代码可免费下载（扫描封底二维码）。

本书是一部系统解析操作系统原理及openEuler核心技术著作。为便于读者高效学习，本书结合openEuler中的实现代码，详细介绍了操作系统的基本原理和核心技术。全书共分为10章： 第1章操作系统概述，介绍了操作系统的基本概念、发展历史、基本功能、设计目标、发展趋势，以及openEuler简介; 第2章鲲鹏处理器，介绍了鲲鹏处理器的体系架构、CPU编程模型、CPU访存原理，以及鲲鹏处理器与openEuler; 第3章进程与线程，介绍了进程的概念、进程描述、进程控制、系统调用、进程切换机制及线程； 第4章CPU调度，介绍了调度性能指标、常见调度算法、多核调度策略及CFS调度器； 第5章内存管理，介绍了虚拟内存、分页机制、地址转换加速机制、多级页表及物理内存扩充机制； 第6章线程/进程间通信，介绍了互斥与锁、自旋锁、同步与信号量、共享内存、消息传递等机制及内存屏障技术； 第7章文件系统，介绍了文件系统的基本实现、I/O性能优化、崩溃一致性及虚拟文件系统； 第8章跨机器通信，介绍了TCP/IP协议栈、openEuler的网络子系统架构、网卡驱动程序、套接字、数据传输路径及新型网络加速技术； 第9章系统虚拟化，介绍了虚拟机监视器的基本概念和基本任务、基于Linux内核的虚拟机监视器及容器技术； 第10章openEuler智能调优——ATune，介绍了ATune的基本原理及其智能决策和自动调优两个核心模块的关键技术。 本书适合作为广大高校计算机专业操作系统课程的辅助教材，也可以作为操作系统内核开发者的自学参考用书。

中台是企业数字化转型的关键支撑系统，它将企业的业务能力和数据服务中心化、平台化、共享化、协同化，帮助在瞬息万变的市场中降低试错成本，提高创新效率，以数据驱动运营的方式谋求业绩增长，最终实现成功数字化转型的目标。 本书是国内领先的中台服务提供商云徙科技为近百家头部企业提供中台服务和数字化转型指导的经验总结。主要讲解了如下4个方面的内容： 第一，中台如何帮助企业让数字化转型落地，以及中台在资源整合、业务创新、数据闭环、应用移植、组织演进 5 个方面为企业带来的价值； 第二，业务中台、数据中台、技术平台这3大平台的建设内容、策略和方法； 第三，中台如何驱动新地产、新汽车、新直销、新零售、新渠道5大行业和领域实现数字化转型，给出了成熟的解决方案（实现目标、解决方案和实现路径）和成功案例； 第四，开创性地提出了“软件定义中台”的思想，通过对中台的进化历程和未来演进方向的阐述，帮助读者更深入地理解中台并明确未来的行动方向。 中台是企业数字化转型的技术底座，它将加速企业数字化转型的进程，让企业真正实现数据驱动运营，在实现业绩增长的同时打造极致的用户体验。

本书首先阐述了FPGA的基本原理和架构，其次介绍了FPGA的新功能、特点，以及如何解决工业应用中的问题。书中探讨了FPGA的设计方法，并结合机电一体化、机器人和能源系统应用案例与实践。

数据科学已经成为从数据中提取价值的基本工具，任何企业都可以将数据收集、存储和处理作为其业务的一部分。本书搭建了一个易于理解的概念框架，帮助读者掌握数据科学的基础知识，并在学习理论的过程中同步使用RapidMiner平台进行实践。书中将分享实用的数据分析方法，讨论如何揭示隐藏的模式和关系，无论你是新手还是专家，都能借助这些方法做出更好的决策和预测。本书非常适合商务用户、数据分析师、商务分析师、工程师和分析专家以及任何与数据打交道的人。

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阐述智能车间的大数据基本特点和应用框架，介绍大数据技术在智能车间中的多种典型应用场景：第1章论述大数据对智能制造的推动作用；第2章分析智能车间内的大数据资源；第3章介绍基于大数据的智能车间技术体系；第4至9章分别介绍设备智能维护、生产在线监控、产品智能设计、车间智能调度、产品质量控制、物料运输调度等大数据应用场景，并提供航空航天、汽车、钢铁、食品等典型行业中的大数据应用实例。

本书从实用角度出发，首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEP机制、调优与监控、实时数据同步解析，*后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。 本书适合有一定编程及大数据开发经验，有数据实时处理工作需求或者想要从事相关工作的读者阅读。

大数据引发的问题集中在个人隐私和数据保护领域，但大数据应用和算法决策对个人生活的影响同样涉及个人自治、非歧视以及言论自由等基本权利。作者从实践例证出发，建立了大数据的三阶段流程（获取阶段—分析阶段—应用阶段），检讨了《欧洲人权公约》和《欧盟基本权利宪章》中有关隐私和数据保护基本权利在大数据环境中的适用性和局限性，同时引介了欧洲人权法院和欧盟法院在判例法中对相关概念的进一步阐释与拓展，对《通用数据保护条例》的全面分析则呈现了欧盟数据保护法的蕞新进展以及在大数据环境下的缺陷与规范困境，在比较了修改数据保护法、借鉴其他部门法以及专门立法等不同解决方案各自的利弊之后，最终提出应对大数据问题必须采用整合不同解决方案的建议。作者力图打破部门法的门户之见，提倡在对抗大数据带来的负面影响时，不应固守隐私和数据保护法的既有范式，只有从更宏观的视角出发，采纳综合性方法，才能为个人权利和自由提供大数据时代所需的保护。本书对于深入理解大数据带来的现实问题、全面了解欧盟隐私和数据保护法律框架的价值基础和规范结构、客观评价其潜力与局限性具有重要参考意义，为对抗大数据的法律方案提供了新的选择。

本书从人们身边常见的整数讲起，逐步深入，介绍了数论、计数、图论、机器学习等领域的一些典型算法及其原理，尤其是算法背后的数学原理，可以让读者对这些算法有更深入的理解。　本书分为11章，涵盖的主要内容有整数的素因子分解、辗转相除、更相减损、扩展欧几里得算法和Karastuba算法； 密码体制和RSA体制的加密原理；递归与分治算法、动态编程技术、特征方程和特征根；算法复杂度分析、大O和大Θ的意义；穷举法、深度优先搜索、广度优先搜索、贪心策略；A？？搜索算法；遗传算法；网络流、增广路径大流算法；最小二乘法的原理、线性回归、非线性回归；基于正态分布的异常检测、局部异常因子算法；P/NP问题。本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，立足于详细解释算法的原理，尤其是算法背后的数学原理，适合于有一定 编程基础和算法基础的读者进阶阅读，也适合 Python程序员、Java程序员等其他编程爱好者阅读。