本书以数据要素化治理的理论方法与工程实践为主线，内容按照概念篇、原理篇和工程篇依次展开。概念篇在对数据、数据要素相关概念及其演进过程进行系统梳理的基础上，首次对 数据要素 数据要素化 进行了明确定义，并基于传统生产要素市场化配置规律，提出数据要素化治理的基本思路。在原理篇，定义了数据元件作为连接数据供需两端的 中间态 和数据要素交易流通的标的物，进而构建基于数据元件的数据要素流通模型、数据要素化安全模型以及数据要素化治理系统模型。在工程篇，详细阐述了制度体系、技术体系和市场体系 三位一体 的解决方案，并进行实践案例剖析，验证数据要素化治理模型及三大体系的可行性、有效性及可复制性。
计算机软件界大的变迁是从串行编程转向并行编程。其中，CUDA取得了巨大的进展。本书特别针对CUDA学习者而写。在保证程序正确性前提下，侧重于程序性能的调优。对于没有CUDA或者并行编程的任何经验的读者随着本书的深入，将越来越可以胜任CUDA的编程工作，帮助你从不知晓并行编程的程序员成长为能够全方位发掘CUDA潜力的专家。对已经熟悉并行编程概念和CUDA的程序员，本书包含丰富的学习材料，专设章节详细讨论GPU的体系结构，包括新的费米和开普勒硬件，以及如何将它们的效能发挥到极致。任何可以编写C或C++的程序员都可以在经过几个小时的简单训练后编写CUDA程序。通过本书的完整学习，你将从仅能得到数倍程序加速的CUDA编程新手成长为数十倍加速的高手。
本书是为单片机相关课程教学而编写的教材。全书共分为17章，主要内容包括： 单片机和嵌入式系统基础知识，STC单片机硬件知识，STC单片机软件开发环境，数值表示及转换，STC单片机架构，STC单片机CPU指令系统，STC单片机汇编语言编程模型，STC单片机C语言编程模型，STC单片机时钟、复位和电源模式原理及实现，STC单片机比较器原理及实现，STC单片机计数器和定时器原理及实现，STC单片机异步串行收发器原理及实现，STC单片机ADC原理及实现，STC单片机增强型PWM发生器原理及实现，STC单片机SPI原理及实现，STC单片机CCP/PCA/PWM模块原理及实现，RTX51操作系统原理及实现。针对国内高校单片机课程教学中普遍存在的理论讲解不透彻、实践教学不系统的缺点，本书从器件、汇编语言、C语言和操作系统四个角度对STC新一代单片机进行了全方位的解读，将单片机课程中的各个知
《非线性信息处理技术》系统地反映了有关基于混沌及分形理论的非线性信息处理技术。《非线性信息处理技术》在吸收国外著名大学同类课程先进教学体系的基础上，结合作者多年的研究生及本科生高年级课程教学与实践体会，以非线性系统观测数据处理方法为主线，构建了内容新颖且理论联系实际的非线性信息处理技术教材体系。 《非线性信息处理技术》共分9章，前4章主要介绍了传统的混沌及分形时间序列分析方法，第5章介绍了相空间吸引子形态特征提取方法，第6章从多尺度角度介绍了非线性系统微观及宏观结构特征提取方法，第7章介绍了复杂性测度分析方法，第8章介绍了非线性时间序列复杂网络分析方法，第9章介绍了混沌吸引子不稳定周期轨道探寻方法。 《非线性信息处理技术》为研究生及本科高年级学生进入非线性信息处理技术领域、
这本书讲述了从公元前25000年到现如今仍在快速发展的计算机科学技术相关历史事件、伟大人物、重要发明及技术变革。作者Rachel Ignotofsky以她广受欢迎的独特绘画风格和对科技知识的深刻了解，为读者带来一部别具一格的计算机技术发展史。书中主题内容包括科普知识、历史脉络、发明故事、名人小传。
本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些 流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中 好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。
本书从内网渗透测试红队的角度，由浅入深，全面、系统地讨论了常见的内网攻击手段和相应的防御方法，力求语言通俗易懂、示例简单明了，以便读者领会。同时，本书结合具体案例进行讲解，可以让读者身临其境，快速了解和掌握主流的内网渗透测试技巧。 阅读本书不要求读者具备渗透测试的相关背景知识。如果读者有相关经验，会对理解本书内容有一定帮助。本书可作为大专院校网络安全专业的教材。
这是一本以计算机领域重要奖项——图灵奖为切入点，系统展现计算机科学发展的科普漫画。本书深度挖掘了图灵奖获得者的生平事迹、奋斗经历和科研成果，生动有趣地介绍了计算机技术的发展进程及相关知识，娓娓讲述了图灵奖获得者们的动人故事。从这些计算机领域扛鼎之士的经历中，读者将重新认识“计算机科学与人工智能之父”艾伦·图灵、“博弈论之父”约翰·冯·诺依曼、“信息论之父”克劳德·香农等诸多执牛耳者。书中囊括了科学知识、科研故事、科技成果等元素，勾勒出以图灵奖获得者为代表的计算机科学家群像，为读者提供了多样的阅读选择和层次丰富的知识体验。这是一本讲述计算机领域科学家故事的科普读物， 是讲述计算机发展历程的科学简史。
本书主要介绍和探讨计算机视觉的一系列核心主题，包括相机成像，图像处理、分析和感知，三维重建等。首先介绍了相机模型、成像过程以及图像的颜色模型、照射模型、渲染模型等；然后系统性地介绍了图像滤波、特征提取、图像和视频感知与理解等多种任务，不仅详细讲解了各任务中的经典方法，还全面地介绍了前沿的基于深度学习的方法； 介绍了三维重建中涉及的几何原理、重建步骤以及基于深度学习的新方法。 本书针对每一个核心问题单独成章，并着重讲解基本概念。通过大量的彩图，帮助读者理解问题。适合作为本科及研究生的计算机视觉和数字图像处理课程的教材，并且可以作为深度学习课程的参考书。同时，也可供对计算机视觉感兴趣的相关专业人士参考。
Jetpack Compose是谷歌推出的全新Android UI开发框架，它采用 为 的声明式开发思想，极大地提升了应用界面的开发效率。 Compose颠覆性的设计理念使得其学习曲线较为陡峭，因此本书对知识点进行了系统全面的整理和编排。全书共分11章，从写 行Hello World到实现一个全功能的产品级项目，帮助读者规划出了从入门到精通的*佳学习路径。除了对知识点细致的讲解之外，书中还穿插了大量源码示例和*佳实践，帮助读者及时巩固所学的内容，真正达到学以致用。本书适合Jetpack Compose初学者阅读，同时书中的很多经验总结，对于已经有一定基础的开发者也同样具有参考价值。
《存储器工艺与器件技术》根据中国科学院大学“存储器工艺与器件技术”课程讲义整理而来。在撰写的过程中，该书以中国科学院大学办学方针为指导，“科教融合、育人为本、协同创新、服务国家”，明确了注重基础知识建
本书是模拟CMOS集成电路设计方面的经典教材，介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计，着重讲解该技术的最新进展和设计实例，从MOSFET器件的基本物理特性开始，逐章分析CMOS放大单元电路、差分放大
《精通机器学习算法》将数学理论与实例相结合，这些实例以 的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍 复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、 半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、 聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、 提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和 策略估计算法。 本书适合深入了解复杂机器学习算法、模型校准，以及改善训练模型预测效果的数据科学专业人员和机器学习工程师。
本书是作者Steven M. Kay关于统计信号处理三卷书中的最后一卷，该卷建立了覆盖前两卷的综合性理论，在设计解决实际问题的优良算法方面帮助读者开发直观和专业的方法。本书首先评述开发信号处理算法的方
《计算机常用工具软件基础教程(第2版)(微课版)》以通俗易懂的语言、翔实生动的操作案例、精挑细选的实用技巧，全面介绍了计算机常用工具软件的操作方法，主要内容包括计算机工具软件概述、文件管理与阅读、图像浏览与编辑处理、娱乐视听工具软件、语言翻译工具软件、网上浏览与通信、即时聊天软件、文件下载与传输工具、系统维护与测试工具、网络云办公、数字音视频工具软件、动画制作工具软件、电脑安全与防护应用、移动设备应用软件等方面的知识、技巧及应用案例。 《计算机常用工具软件基础教程(第2版)(微课版)》结构清晰、图文并茂，以实战演练的方式介绍知识点，让读者一看就懂，一学就会，学有所成。本书面向学习电脑的初、中级用户，适合无基础又想快速掌握电脑应用与操作经验的读者，更加适合广大电脑爱好者及各行各业人员作为自
本书全面系统地阐述了多抽样率信号处理的理论、方法和应用。全书共12章，第1～4章为基础理论部分，主要包括抽样率转换基础、多抽样率系统的网络结构与高效实现、两通道滤波器组、M通道滤波器组；第5～8章为扩
本书是一本全面、深入解析与算法竞赛有关的数据结构、算法，代码的计算机教材。 本书包括十个专题：基础数据结构、基本算法、搜索、 数据结构、动态规划、数论和线性代数、组合数学、计算几何、字符串和图论。本书覆盖了 大多数算法竞赛考点。 本书解析了算法竞赛考核的数据结构、算法；组织了每个知识点的理论解析和经典例题；给出了筒洁、精要的模板代码；通过明快清晰的文字、透彻的图解，实现了较好的易读性。 本书的读者对象是参加算法竞赛的中学生和大学生、准备面试IT企业算法题的求职者、需要提高算法能力的开发人员，以及对计算机算法有兴趣的广大科技工作者。
本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门 的计算机视觉算法进行全面的介绍。本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关 赛事，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理，AlexNet、VGG、ResNet、DarkNet、CSP-DarkNet等经典骨干网络的设计原理，以及PointNet、GCN等三维计算机视觉神经网络。此外，本书通过设计巧妙且具体的案例，让读者稳步建立扎实的编程能力，包括数据集的制作和解析、神经网络模型设计能力和开销估算、损失函数的设计、神经网络的动态模式和静态模式的训练方法和过程控制、神经网络的边缘计算模型量化、神经网络的云计算部署。完成本书的学习，读者可以继续阅读与本书紧密衔接的《深入理解计算机视觉：在边
本书介绍Kafka的技术原理和应用技巧。内容包括如何安装和配置Kafka、如何使用Kafka API、Kafka的设计原则和可靠性保证，以及Kafka的一些架构细节，如复制协议、控制器和存储层。本书列举了一些 流行的Kafka应用场景，比如基于事件驱动的微服务系统的消息总线、流式处理应用程序和大规模数据管道。通过学习本书，你不仅能够深入理解这项大数据核心技术，还能够将所学知识付诸实践，在生产环境中 好地运行Kafka，并基于它构建稳健的高性能应用程序。
TMS320x28335系列DSP提供的外设资源是主要针对控制领域设计的,因此采用该系列DSP处理器实现运动控制、电源控制时更能够发挥其特性。本书在介绍TMS320x28335系列DSP原理和应用的基础上,详细介绍了基于模型的软硬件设计方法,空间矢量脉宽调制技术以及永磁同步电动机、步进电动机、交流感应电动机、无刷直流电动机的控制实现方法。本书在介绍控制系统基本原理的基础上,给出了基于DSP的实现方法和相关程序,为读者掌握相关理论和实现方法提供了方便。 本书可以作为大学本科生和研究生学习 数字信号处理器原理与应用 相关课程的教材,也可以作为数字信号处理器应用开发人员的参考书。
《轻松玩转DSP 基于TMS320F2833x》系统解析了DSP内部模块之间的耦合关系，详细阐述了DSP操作的盲点及误区，并给出了作者对于这款DSP的独特理解。本书注重工程应用，从基础模块、数字电源、数字锁相环、数字滤波器、电机控制、APF控制多个角度分析了数字化实现方式。本书给出的程序不仅调试通过而且其基本思想均应用于目前主流产品中，具有较高的参考和实用价值，读者可以通过扫描书中二维码或从微信公众号 DSP万花筒 获取。 《轻松玩转DSP 基于TMS320F2833x》可作为初、中级读者学习使用TMS320F2833x DSP的教材，也可为自动化、电气工程及电子信息工程等相关专业的DSP应用开发人员提供参考。
本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习实战案例（含可运行程序），涉及图像去雾、答题卡识别、图像分割、肝脏影像辅助分割系统、人脸二维码编解码系统、英文印刷体字符识别、图像融合、全景图像拼接、图像压缩和重建、视频处理工具、运动目标检测、路面裂缝检测识别系统、车流量计数、三维网格模型特征点提取、数字水印、图像水印、辅助自动驾驶、汽车目标检测、手写数字识别、以图搜图、验证码识别、图像生成、影像识别、物体识别、图像校正、时间序列分析、交通目标检测、智能问答等，还讲解了深度神经网络的拆分、编辑、重构等多项重要技术及应用，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及应用方面。 工欲善其事，必先利其器。本书对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富、生动的案
