本书始终遵循“大道至简”之法则，仅保留必要的理论知识，以实战为主线来揭开iOS应用逆向与安全的神秘面纱。主要内容包括：环境搭建、Mach-O文件格式、ARM汇编、应用脱壳、运行时分析、静态分析、动态调试、iOS插件开发、Hook与注入、应用安全、协议安全等。本书涵盖了时下热门的iOS逆向技术，以及飘云阁论坛版主、信息安全领域一线软件安全专家和笔者自己的多年实战经验，是软件安全研究人员的一本秘籍。? 本书适合iOS爱好者、对iOS调试技术和对iOS应用协议分析感兴趣的读者、对iOS应用保护感兴趣的开发人员、从其他ping台转战iOSping台的逆向工程师、想提高实战技巧的iOS逆向工程师及计算机相关专业的师生阅读。?

Python 的丰富模块（module）以及广泛的应用范围，使 Python 成为当下重要的计算机语言之一， 本书尝试将所有常用模块与应用分门别类组织起来，相信只要读者遵循本书实例，可以轻松学会 Python 语法与应用，逐步向 Python 高手之路迈进，这也是撰写本书的目的。 本书以约 800 个程序实例讲解了：完整的 Python 语法，Python 的输入与输出，Python 的数据型态， 列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set），函数设计，类别设计，使用系统与外部模块（module）， 设计自己的模块（module），文件压缩与解压缩，程序除错与异常处理，文件读写与目录管理，正则表达 式（Regular Expression）与文字探勘，剪贴簿（clipboard）、Word、PDF 文件处理，Excel、CSV、Json 文 件处理，图表绘制，电子邮件与简讯，鼠标与键盘控制，人脸识别系统，QR code 制作，多任务与多线程， 动

本书主要介绍了金属切削仿真专用软件AdvantEdgeFEM的主要功能及其基本原理，包括二维/三维仿真工艺模型及其参数设置、材料模型的建立及其应用、网络参数及其重划参数设置、仿真结果的后处理等模块。可供相关研究开发人员学习AdvantEdgeFEM软件使用，或者作为其他切削数值仿真软件学习的参考书。

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本书是原谷歌面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。内容主要涉及面试流程解析，面试官的幕后决策及可能提出的问题，面试前的准备工作，对面试结果的处理，以及出自微软、苹果、谷歌等多家公司的189道编程面试题及详细解决方案。第6版修订了上一版中一些题目的解法，为各章新增了介绍性内容，加入了更多的算法策略，并增添了对所有题目的提示信息。

《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册，涵盖了Go语言的诸多关键特性，包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。章引导读者快速搭建开发环境，详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2～5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制，并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6～8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程，打通Go语言面向过程和面向对象编程之间的桥梁。第9～12章探讨Go语言的一些高级话题，包括并发、上下文、反射、泛型等。3～15章探讨Go语言的I/O、网络编程及RPC通信等编程场景。6～18章是Go语言的扩展话题，涵盖了内存管理、正则表达式和Go语言的汇编。9章和第20章重点探讨了Go语言在日常开发中的典型应用，主要介绍框架Gin的使用，以及如何利用Go语言

也许你听说过全栈工程师，他们善于设计系统架构，精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计，在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python 3及相关Web框架的学习和实践，你就可以成为这样的型人才。本书分为3篇：上篇是Python基础，带领初学者实践Python开发环境，掌握基本语法，同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础进行深入浅出的学习；中篇是Python框架，学习当前很流行的Python Web框架，即Django、Tornado、Flask和Twisted，达到对各种Python网络技术融会贯通的目的；下篇是Python框架实战，分别对4种框架进行项目实践，利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网络应用设计和开发人员的一本参考书。本书很好适合大中专院校师生学习和阅读，也可作

本书提供了23种经过验证的的、可视化、示例驱动的模式，涉及抽象类、多重继承、GUI编程和小部件、图形类、绘图和绘图、数学、数据库、Python装饰器、图像、线程、迭代器、创建可执行代码等，从而编写更加健壮、高效、可维护和优雅的Python代码，生成功能强大、灵活的程序。

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数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。 ??本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；很后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫