《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个

人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述了和平、合理发展 AI 技术的伦理思想，对 AI 技术可能引发的某些社会问题（如技术失业、两性平等）也做了剖析。

这是一本为编程初学者编写的可视化教程，能让每个对编程感兴趣的人轻松学会编写代码。 本书分为编程概述、可视化编程语言Scratch、Python语言与Web技术四部分，图文并茂地讲解了Scratch、Python、HTML、CSS、JavaScript等常用编程语言。书中包含若干个操作项目，旨在一步步教会初学者掌握和运用好每种语言，学会设计应用程序、制作游戏、建设网站等编程技能。 本书的编写人员既有资深的程序员，又有专业的编程教育人员。他们共同设计了分步骤讲解的操作教程，希望能为初学者铺就一条轻松有趣的 编程学习之路 。

这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、对强人工智能的期待、对人性的理解、对苦难的忍受，都值得我们深思 图灵的精神，属于全体人类。相信这本书必将激发读者们的想象力与好奇心，让每个人都能从中受益，阅读此书将是一次难得的精神升华之旅。

本书主要围绕达芬奇调色主题展开。系统讲解了达芬奇调色的软硬件搭配、基础操作、媒体管理、剪辑技巧、套底回批、色彩科学、色彩美学、一级调色、二级调色、节点调色、LUT详解、OFX特效、调色管理和输出交付等，并以案例形式对调色的技巧、经验和风格进行了演示与总结。书中案例涉及广告片调色、科幻短片调色和短片调色等，特别适合初学者循序渐进学习使用，不断提高。本书是中文版的达芬奇调色教学基础图书，中文菜单和中文界面更适合中国用户的使用习惯。讲解的调色理论简洁实用，调色案例贴近实战，可作为传媒和影视制作专业的达芬奇调色教材和课外参考书。随书下载（以网盘形式分享）包含学习所需的调色素材、达芬奇调色台操作手册及重点内容的教学录像，便于读者学习掌握达芬奇调色的技能和调色台的使用方法。本书不仅适合调

Kubernetes是由谷歌开源的容器集群管理系统，为容器化应用提供了资源调度、部署运行、服务发现、扩缩容等一整套功能。Kubernetes也是将 一切以服务（Service）为中心，一切围绕服务运转 作为指导思想的创新型产品，它的功能和架构设计自始至终地遵循了这一指导思想。构建在Kubernetes上的系统不仅可以独立运行在物理机、虚拟机集群或者企业私有云上，也可以被托管在公有云上。本书总计12章，分别讲解Kubernetes的基本概念、实践指南、核心原理、开发指南、网络与存储、运维指南、新特性演进等内容。全书图文并茂、内容丰富、由浅入深、讲解全面，并围绕在生产环境中可能出现的问题，给出了大量典型案例，比如安全配置方案、网络方案、共享存储方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，有很强的实战指导意义。本书的内容也随着Kubernetes的版本更新不断完善，

本书从软件基础知识讲解到完整案例剖析，全面深入地介绍了Unreal Engine 4的各种命令和工具的功能与使用方法，以及在项目开发中的具体应用。全书共分8章，分别介绍了Unreal Engine的基础知识和几个主要关卡编辑器，Blueprint（蓝图）的定义、蓝图的类型、蓝图的重要节点、蓝图编辑器的界面布局及蓝图节点的工作流程和方法，材质贴图的具体使用方法，Paint工具的使用方法和如何自定义地形材质，Procedural Nature Pack的功能和具体使用方法，SpeedTree和Substance Bitmap2Material两款第三方插件的功能及使用方法，以及《梦幻森林》和《元大都古建筑群落遗址复原》两个综合案例。本书内容全面、实用，讲解细致，从软件命令功能到使用方法再到行业应用都进行了详细介绍，适合Unreal Engine初级用户全面、深入地阅读学习，可作为游戏开发、虚拟现实开发相关行业从业人员的参

云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的服务模式。本书从技术角度聚焦于云计算技术的各个方面，通过回顾云计算技术发展历程探究现有云计算体系架构格局。结合实践经验与新兴技术，介绍云的核心架构、产品和技术。从基于商业软件的私有云到基于互联网的行业云再到人工智能、大数据和区块链等技术体系，全面介绍云技术现有格局和发展趋势。 本卷可协助读者全面了解云技术，提出公有云和行业云建设和应用指南。通过阅读本卷可获得以下三个方面的收益： 1、获取技术知识：读者可以从本卷中获取对云相关技术全面和深入的理解； 2、掌握未来方向：通过本卷阅读可以获取云的进一步发展方向并了解最新技术； 3、找到解决方案：可以从本卷中了解金融业行业云的发展趋势，优化自身

本书主要面向CTF入门者，融入了CTF比赛的方方面面，让读者可以进行系统性的学习。本书包括13章的内容，技术介绍分为线上赛和线下赛两部分。线上赛包括10章，涵盖Web、PWN、Reverse、APK、Misc、Crypto、区块链、代码审计。线下赛包括2章，分别为AWD和靶场渗透。第13章通过Nu1L战队成员的故事和联合战队管理等内容来分享CTF战队组建和管理、运营的经验。

本专著介绍了多源信息融合的基本概念以及多源信息融合理论赖以发展的基础理论，如统计推断与估计理论基础、智能计算与识别理论基础等；还介绍了目标跟踪理论、检测融合、估计融合、数据关联、异步信息融合和异类信息融合；也介绍了图像融合特别是遥感图像融合，智能交通中的信息融合，以及态势评估与威胁估计等内容。此外，本专著对大数据时代信息融合新的发展做了修订和补充。 本专著的特点是理论体系完整，材料取舍适当，适合从事多源信息融合理论研究和工程应用的专业技术人员参考，也可作为大学本科高年级学生、研究生特别是博士研究生的参考读物。

本书以软件逆向为切入点，讲述了软件安全领域相关的基础知识和技能。读者阅读本书后，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全编程、病毒分析等领域进行扩展。这些知识点的相互关联，将促使读者开阔思路，融会贯通，领悟更多的学习方法，提升自身的学习能力。本书适合安全技术相关工作者、对逆向调试技术感兴趣的人、对软件保护感兴趣的软件开发人员、相关专业在校学生及关注个人信息安全、计算机安全技术并想了解技术内幕的读者阅读。

不买新硬件的话，能实现应用程序性能的提升吗？答案是“可以的！”算法和数据结构的创新推动了应用程序性能的巨大进步。我们推荐你拿起这本书，去了解并掌握书中的这些高级算法和数据结构，相信会对你的开发工作有所裨益。 本书所涉及的算法可用于应对数据分析、机器学习和图计算相关的复杂编程挑战，是帮助你解决各种棘手问题的“锦囊妙计”，甚至能帮助你为需要自定义解决方案的项目设计数据结构。 要更好地掌握本书所涵盖的内容，你应有一定的编程经验，需要先掌握基本的算法和数据结构知识。 本书主要包括以下内容： 构建基本（常见）的数据结构； 配置算法，以提升应用程序的性能； 有效地存储和查询字符串； 使用MapReduce实现分布式聚类算法； 使用图和优化算法来解决物流问题。

《数据中心手册(精)》由来自7个国家的51位数据中心业内专家共同编写，中文版由国内24家企业、公司和大学的34位数据中心业内专家共同翻译并修订完成。内容涵盖了数据中心全生命周期的相关技术及运营管理策略，从数据中心规划、选址、设计、建设、测试、验收到运营和管理、灾难恢复，全面翔实，是作者及译者多年经验所得，是一本由来自全球不同国家、不同企业、不同专业领域的专家共同完成的数据中心领域的工具书。 本书可作为数据中心设计者、建设者、管理者和投资者的学习及参考材料，也可作为高校相关专业师生及其他人士了解数据中心行业的入门材料。

本书是C#领域中广受好评的经典著作。作为C#权威指南，本书深入解析了C# 12.0的类型别名、内联数组、默认Lambda表达式参数以及对许多主要语言构造的扩展支持。全书共24章，每章开头用“思维导图”指明要讨论的主题以及每个主题与整体的关系。在介绍相关知识点的同时结合了大量通俗易懂的实例，旨在帮助读者全面掌握C#语言，快速成为C#高级程序员。 本书适用于对C#感兴趣的各种层次的读者，无论是初学者还是资源开发人员，都可以从本书中获益。

互联网虽具有人际传播、组织传播、大众传播等多种属性，但本质属性是传播主体特别多元的群体聚集性传播。速聚速散的群集，形式酷似“快闪”，但绝不同于“快闪”背后的组织传播本质。时间碎片化与空间叠加且加速流动，赋予群聚传播生成条件，促使大众传播时代的离散社会，演变为互联网空间中常态化的社会聚集，即原本非常态的集合行为常态化了。多元主体聚散瞬间化、常态化的社会表达，既直逼话语权力和舆论角逐，又反映出虚、实社会结构的“共变共振”关系。群聚传播以表征符号映射社会结构冲突，用情绪发泄裹胁民意，激发真相难辨的网络狂欢，把个体事件、局部问题扩散演化为整体问题，转化为舆情海啸，不仅可以绑架个人、机构、企业、行业，甚至可以影响任何国家的外交政策乃至战争走向和国际格局。

本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法，系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理，梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法，阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分：基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果，计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法，真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材，也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学+编程+机器学习”绝对是**。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第2本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。 《矩阵力量：线性代数全彩图解+微课+Python编程》共25章内容，可以归纳为7大板块：向量、矩阵、