《IDL程序设计与应用》以IDL 8.2为基础，系统介绍利用IDL进行程序设计的基础知识与程序设计方法。《IDL程序设计与应用》10章，主要讲述IDL概述、语法基础、面向过程的程序设计、面向对象的程序设计、输入与输出、高效程序设计、图形用户界面设计、图形图像程序设计、应用程序发布与部署和应用程序设计实践等内容。《IDL程序设计与应用》以面向过程的程序设计为切入点，从编写简单的程序开始，循序渐进，由面向过程到面向对象，逐步深入。

《并发模式与应用实践》详细阐释如何使用多线程、同步和函数式编程模式构建可扩展的应用程序，不仅涵盖基本的并发概念、常用的多线程、同步和函数式编程模式等技术，还深入探讨了不同的并发模型和并行算法及其在不同场景中的应用，此外提供了丰富的代码示例，可以帮助你快速掌握并有效利用并发模式以解决实际的开发问题。全书共7章，第1章概述并发编程，并介绍UNIX进程以及并发模式的管道和过滤器；第2章介绍一些关键的基本概念和Java内存模型的本质，你将了解共享状态模型中出现的竞争条件和问题；第3章介绍其他同步模式，涉及有界缓冲区、读写锁、计数信号量、倒计时锁、循环屏障、future任务等；第4章讨论线程池，涉及fork-join API、主动对象设计模式等主题；第5章介绍提高数据结构并发的各种策略，涉及无锁堆栈和队列、并发哈希算法、锁条纹设计模式等；第6章讨论函数式并发模式，并详细介绍future模式；第7章讨论actor模式和功能，涉及状态封装、become模式、基本的actor通信模式等。

本书从项目实践出发，手把手、心贴心地带领读者从零开始，一步一步地开发出功能相对完整的权限管理系统，从而深入掌握当前主流的Spring Boot + Spring Cloud + Vue前后端集成开发技术。 全书分为三篇共32章。第一篇为系统介绍篇，对系统的功能、架构和界面进行介绍，对系统的安装运行给出指南，对涉及的关键技术进行简单介绍。第二篇为后端实现篇，从数据库设计和搭建开发环境开始，全面细致地讲解权限管理系统的后端实现全过程。第三篇为前端实现篇，从搭建开发环境开始，全面细致地讲解权限管理系统的前端实现全过程。 本书适合前后端开发人员和全栈工程师阅读，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。

本书详细地讲解Java EE中Spring、Spring MVC和MyBatis三大框架（以下简称SSM）的基础知识和应用。本书由浅入深、循序渐进，在对知识点进行讲解时采用大量案例，可以更好地帮助读者学习和理解SSM的核心技术。本书重点章节对应提供了37个教学视频。 本书共16章，分为4部分。第一部分是Spring篇，涵盖Spring基础、Spring中的Bean、Spring AOP、Spring的数据库开发、Spring的事务管理。第二部分是MyBatis篇，涵盖初识MyBatis、MyBatis的核心配置、动态SQL、MyBatis的关联映射和MyBatis与Spring的整合。第三部分是Spring MVC篇，涵盖Spring MVC入门、Spring MVC数据绑定、JSON数据交互和RESTful支持、拦截器。第四部分是应用实战篇，包含SSM框架整合和完整的SSM实战案例。 本书内容精练、重点突出、实例丰富，是SSM框架技术学习者的必备参考书，同时非常适合大中专院校师生学习阅读，也可作为高等院校计算机专业的教材使用。

本书为生态智慧与生态实践丛书中的一本，国家科技部十二五科技支撑计划项目资助，由同济大学王云才、彭震伟老师编写，是风景园林学专业大地景观规划学科与城乡规划专业区域规划学科长期联合从事生态规划设计理论与实践研究的基础上完成的。

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本书为建筑信息模型（BIM）应用工程师专业技术技能培训考试（中级）的配套教材之一。全书共分三部分，第1部分为结构BIM概述，主要讲解BIM应用架构及结构BIM应用内容与流程。第2部分为Autodesk Revit 案例实操及应用，以Revit2019为主要操作平台，讲解项目准备、通用项目样板设置、结构样板设置及初模、中间模到终模的建立，以及图纸创建与输出内容。第3部讲解Bentley AECOsim案例实操及应用、Tekla及其他软件（PKPM、YJK、探索者、PDST、品茗、Navisworks）应用介绍。本书不仅可以作为建筑信息模型（BIM）专业技术技能培训考试用书，还可作为初学者进阶学习结构BIM知识的参考用书，以及从事结构专业的技术人员“充电”的参考书。

本书主要包含以下内容：1）混合现实的概念。2）靠前外混合现实硬件及解决方案介绍。3）Unity程序设计基础。4）HoloLens开发与案例制作。5）其他平台的混合现实应用开发。

本书作为数据挖掘和机器学习的读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。 本书以人工智能主流编程语言Python 3版作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Pyhton的基础语法开始，陆续介绍了NumPy数值计算、Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化、爬虫和Sklearn数据挖掘等内容。全书共涵盖16个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习本书内容，读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。 本书内容丰富，讲解由浅入深，特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读，还适合Python程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将本书作为兴趣读物或教材使用。

本书结合设计实例从面向对象的设计中精选出23个设计模式， 总结了面向对象设计中*有价值的经验， 并且用简洁可复用的形式表达出来。本书分类描述了一组设计良好、 表达清楚的软件设计模式， 这些模式在实用环境下特别有用。 本书适合大学计算机专业的学生、研究生及相关人员参考。