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本书共分18章，内容主要包括PostgreSQL 11的安装与配置、数据库的基本操作、表的基本操作、数据类型和运算符、函数、数据的操作、索引、视图、触发器、事务和并发控制、用户管理、备份与还原、性能优化、高可用、负载均衡、数据复制、服务器配置与数据库监控、数据库内部结构等内容。本书注重实战操作，帮助读者循序渐进地掌握PostgreSQL 11中的各项管理技术。 本书共有400多个实例，还有大量的经典习题。随书赠送了近20小时培训班形式的视频教学录像，详细讲解了书中每一个知识点和每一个数据库操作的方法和技巧，同时还提供了本书所有例子的源代码，读者可以直接查看和调用。 本书适合PostgreSQL数据库初学者、PostgreSQL数据库开发人员和PostgreSQL数据库管理员，同时也能作为高等院校和培训学校相关专业师生的教学用书。

本书涉及很多平台、框架和类库等，主要有前端使用的Angular，后端使用的Spring Boot框架、Spring Security安全框架，数据库涉及MongoDB、Elasticsearch和Redis。此外，还会学习函数式编程、响应式编程（RxJS）、Redux等理念，Swagger、JaVers等工具及Rest、WebSocket、微服务等概念。一本书是无法深入这些技术细节的，这也不是本书的目标。希望通过本书，可以帮助读者开启一扇门，真正掌握这些让人眼花缭乱的编程语言、框架、平台、IDE等技术背后的编程思想。

内 容 简 介本书分为两篇，理论与实战并重、通俗易懂又不失专业。第1篇为区块链技术指南（第1～3章），主要讲解了区块链概念、区块链应用，以及比特币、以太坊、超级账本、EOS等主流区块链技术。通过第1篇的学习，读者可以全面理解主流区块链技术实现的原理，并了解区块链未来的发展趋势。第2篇为区块链开发实战（第4～5章），主要从区块链的基本技能开始学习，模拟真实区块链项目开发的过程，详细讲解了智能合约和DAPP的设计、开发以及部署的过程。通过第2篇的学习，读者可以掌握区块链开发的方法。本书适合对区块链感兴趣的人群，尤其适合希望学习区块链开发的技术人员阅读。

《C语言深度解剖（第3版）》由作者结合自身多年嵌入式C语言开发经验和平时讲解C语言的心得体会整理而成，其中有很多作者独特的见解或看法。由于并不是从头到尾讲解C语言的基础知识，所以该书并不适用于C语言零基础的读者，其内容要比一般的C语言图书深得多、细致得多，其中有很多问题是各大公司的面试或笔试题。第3版中新增加了部分C语言知识点的内容。《C语言深度解剖（第3版）》适合广大计算机系学生、初级程序员参考学习，也适合计算机系教师、中高级程序员参考使用。

本书以Python语言构建了程序设计基础课程的教学体系。本书在对程序设计核心方法的探讨上较其他Python书籍更为全面和深入。通过对本书内容的系统学习，读者将全面掌握用Python进行程序设计的基本能力。 \n本书共分为4章。第1章介绍了Python的基本语法和程序设计的一般方法，涵盖表达式、程序运行、内建类型、赋值、引用、流程控制结构、输入/输出、核心设计方法、算法性能描述、异常处理和程序调试等内容。第2章介绍了函数这一重要概念，涵盖函数基础、模块、包、作用域、栈帧、递归、类、成员方法、高阶函数、迭代器和生成器模式等内容。第3章通过Python的内建类型讲述了常见的数据结构，涵盖列表、链表、散列表和二叉树等内容，并介绍了deque链表块和OrderedDict有序字典两个案例，最后介绍了综合练习——寻路问题算法。第4章介绍了Python的面向对象特性，涵盖类、继承和多态等重要概念，并以一个综合练习——GUI程序设计PyQt结束全书。 \n本书讲解由浅入深，循序渐进，适合Python编程的自学人员和爱好者阅读，也适合作为高校理工科专业的Python教学用书，还适合作为IT培训机构的Python教学用书。 \n\n

如今企业数字化转型和“互联网+”已成为热门话题。那么，如何开展转型工作，让具体工作可以落到实处呢？由于数字化转型工作的复杂性，很多企业管理者感觉无从下手，市面上也十分缺乏相关的指引和资料。本书介绍的企业架构方法以及多个领先企业和行业数字化案例，可以使读者系统地掌握数字化转型的理论和落地方法，帮助企业完成生死攸关的转型变革。本书回答了“什么是数字经济，什么是数字化转型，什么是数字化转型的关键要素”等问题，并在转型方法方面介绍了数字化企业架构的业务架构、流程、组织、IT架构，详细阐述了金融、零售、医疗、物联网、AI、智能制造等方面*的商业模式和技术发展。本书打开了一扇新的数字化转型方法之门，是企业管理者、信息化从业者以及管理咨询服务机构、IT服务公司从业人员、大专院校师生很好的参考资料。

本书针对中老年人学用智能手机过程中会遇到的各种问题和疑虑，不但采用图文并茂的方式逐一进行解答，而且提供全程的语音和视频教学，让首次接触智能手机的中老年朋友也可以在短时间内用简洁的方式学会使用智能手机。本书涉及内容广泛，语言浅显易懂，不但适合中老年人阅读，为人子女也不妨买一本作为礼物送给父母，免得老人总为手机着急上火。

互联网产业正在从IT时代迈入DT时代（数据时代），同时互联网产业的繁荣也催生了黑灰产这样的群体。那么，在数据时代应该如何应对互联网业务安全威胁？机器学习技术在互联网业务安全领域的应用正是答案。本书首先从机器学习技术的原理入手，自成体系地介绍了机器学习的基础知识，从数学的角度揭示了算法模型背后的基本原理；然后介绍了互联网业务安全所涉及的重要业务场景，以及机器学习技术在这些场景中的应用实践；最后介绍了如何应用互联网技术栈来建设业务安全技术架构。作者根据多年的一线互联网公司从业经验给出了很多独到的见解，供读者参考。本书既适合机器学习从业者作为入门参考书，也适合互联网业务安全从业者学习黑灰产对抗手段，帮助他们做到知己知彼，了解如何应用机器学习技术来提高与黑灰产对抗的能力。

增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 \n本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 \n全书的内容由两条主线贯穿： \n技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 \n业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 \n本书的重点聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 \n\n全书共8章： \n第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要点等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； \n第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； \n第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； \n第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特点和使用技巧； \n第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重点领域，即如何应用数据分析做出优决策； \n第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。 \n\n