本书由CCF组织富有程序设计教学经验的钻石教练编写。通过详实的例题，循序渐进地介绍中学生计算机程序设计的各种知识及其应用，内容包括树及其应用、二叉树及其应用、集合与并查集、图及其应用、二分图及其应用、散列表及其应用、排序及其应用、基础算法及其应用、动态程序设计、数学在程序设计中的应用等，旨在普及计算机科学教育，培养中学生的计算思维能力。
随着数据存储技术、网络技术和云计算技术的快速发展, 数据正以前所未有的速度在不断地增长和积累。在各种实际应用中, 需要处理的数据量越来越大。 而样例选择就是从包括冗余或噪声的海量数据中选择重要数据的技术, 是机器学习的重要数据预处理步骤, 对后续学习算法的训练及性能有很大的影响. 在机器学习中, 样例选择有两种场景：一是主动学习场景, 二是监督学习场景. 《机器学习中的样例选择》结合作者及研究团队近年来关于样例选择的研究成果, 系统介绍了两种场景下样例选择的理论和方法以及两种场景下样例选择之间的区别与联系。另外，《机器学习中的样例选择》内容涵还盖了样例选择的最新研究进展。
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式设计内容，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及流式数据的基础知识、Flink的简介及发展历史、Flink的系统架构及Flink API介绍、Flink的集群部署模式、Flink流式API的基本应用、Flink时间和窗口API的应用、Flink高级应用、Flink Table和SQL的应用、Flink CEP的应用、Kafka集群的安装和常用操作，以及Flink、Flume和Kafka的集成方式。 本书适合需要使用Flink进行大数据处理的程序员、架构师和产品经理作为技术参考手册和培训资料，也可作为高校本科生和研究生的教材。
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本书是一本旨在审视交互设计理论并推进其发展的专业书籍。本书既没有重点讲述网站或特定产品的设计，也没有深入探讨设计的各要素的美学或情感价值，而是深入探究了设计中科技、形式与人三者之间的语义关联——交互。本书重点阐释了对交互设计领域的新理解和洞察，以及人与科技之间的联系。作者通过引人入胜的内容实现对设计师的教化，帮助设计师教化商业人士，同时确立交互设计在商业领域中的地位。本书不但探讨了经济局面的变化、互联性的增强和全球化的科技普及如何影响针对人类行为的设计活动和设计本身，而且还对交互设计的定义进行了阐释，主要覆盖三个方面：其一，交互设计领域各个知识层面；其二，交互设计作为“以人为本”的学科所包含的基本概念；其三，交互设计师在实践当中获得的经验和采用的方法与手段。本书讨论了（设计
