随着社会数字化和信息化的程度越来越高，数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下，机器学习技术正被广泛应用在各个领域，充分发挥数据的价值。与此同时，在对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约，大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模，隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的原理、方法和应用，主要介绍机器学习和隐私保护技术的基础知识，并讲解隐私保护机器学习的应用，包括隐私求交、安全多方计算、线性模型、树模型、神经网络。同时本书还介绍隐私保护机器学习的具体应用场景，深入讲解其技术原理。

DNS(域名系统)是Inter中的一项核心服务，用于实现IP地址和域名之间的相互映射，能够使人们方便地访问Inter。BIND(Berkeley Inter Name Domain)则是Inter上使用最广泛的源码开放的DNS服务器软件。 《DNS与BIND(第5版)》是DNS与BIND的指南，共17章，分别介绍了DNS的发展动机、概念、运行机制；BIND的安装、配置、维护；使用MX记录来发送邮件；子域的划分；对域名服务器的保护；DNS安全扩展和事务；常用的DNS调试工具和排错技术；理解调试输出；以及进行DNS编程等知识。《DNS与BIND(第5版)》最后的5个附录还对DNS的消息格式、BIND中的重要功能、在Linux上编译和安装BIND、Inter中的域，以及BIND名称服务器和解析器的配置，进行了讲解。 《DNS与BIND(第5版)》适合各个水平的BIND系统管理员和网络管理员阅读，也适合打算进行BIND编程的程序开发人员，以及想要深入理解DNS工作原理的用户

工业互联网是制造强国和网络强国建设的重要基石。为探索我国工业互联网发展可行路径，全面了解我国工业互联网发展的现状和特征，系统解析工业互联网产业链发展全景图，我们编纂了《工业互联网创新实践》一书，主要围绕“工业互联网是什么、为什么、怎么建、如何应用”这条主线，从工业互联网的内涵、体系构成、生态体系建设、发展现状、产业链全景图、市场发展前景、创新发展路径、典型应用场景等方面进行解析，为我国工业互联网平台建设和应用推广提供了一个很好的借鉴。本书可作为政府、企业、科研单位、高校等社会各界理解工业互联网、建设和应用工业互联网平台、构建工业互联网生态体系的重要参考书。

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