本書注重零基礎讀者實現(xiàn)Python從入門到精通，加強讀者基于數(shù)據(jù)分析而常用的編程基礎，并通過數(shù)據(jù)分析、機器學習和可視化的內(nèi)容，增強了讀者對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘的能力。全書共8章，主要內(nèi)容包括Python開發(fā)環(huán)境搭建與編碼規(guī)范，數(shù)據(jù)類型、運算符與內(nèi)置函數(shù)，列表、元組、字典、集合與字符串，選擇結(jié)構、循環(huán)結(jié)構、函數(shù)定義與使用，

喜歡研究《三十六計》的人很多，喜歡研究網(wǎng)絡安全的人卻很少。但在當今這個黑客威脅長存的時代，每個人都該懂些網(wǎng)絡安全知識，否則就可能淪為黑客的獵物。本書意在讓喜歡研究《三十六計》的人都能輕松掌握網(wǎng)絡安全的基本常識，從而保護自己作為合法網(wǎng)民的基本權益。具體來說，本書通過深入淺出的語言和網(wǎng)絡安全的案例技巧，風趣幽默地逐一講述了

“數(shù)據(jù)恢復技術”是高職信息安全技術應用專業(yè)的核心課程。本書以當前的主要存儲介質(zhì)（硬盤）為對象，詳細講述了數(shù)據(jù)丟失的各種情況及其對應的數(shù)據(jù)恢復方法，包括硬盤結(jié)構及應用、磁盤分區(qū)表恢復、FAT分區(qū)數(shù)據(jù)恢復、NTFS分區(qū)數(shù)據(jù)恢復、其他數(shù)據(jù)恢復工具的應用、數(shù)據(jù)庫修復、硬盤故障維修、磁盤陣列數(shù)據(jù)恢復等內(nèi)容，涵蓋了目前主流數(shù)據(jù)恢復

本書采用自頂向下方法并輔以面向編程的方式，基于現(xiàn)代可編程GPU的WebGL2.0著色器編程，綜合利用HTML5、JavaScript和GLSL(OpenGLES3.0)，開發(fā)可以在各種瀏覽器中運行的三維圖形應用程序，同時系統(tǒng)地介紹了現(xiàn)代計算機圖形學的核心概念、原理和方法。本書是作者多年教學與科研的結(jié)晶，涵蓋了交互式圖形

本書根據(jù)高職高專教學特點，針對新專業(yè)教學標準要求，面向信息安全工程師崗位，以計算機病毒原理分析與防治為主線，結(jié)合國內(nèi)知名計算機病毒防治企業(yè)——三六零數(shù)字安全科技集團有限公司的實戰(zhàn)經(jīng)驗和技術，按工業(yè)和信息化部“十四五”規(guī)劃教材的要求，精心選擇最新病毒樣本和防病毒技術作為本書內(nèi)容。本書共分為12章，主要涵蓋認識計算機病毒、

本書以RockyLinux8.6操作系統(tǒng)為基礎，按照"項目-任務”的編寫方式，以崗位技能為導向，將理論與實踐相結(jié)合，力求做到理論夠用、依托實踐、深入淺出。本書共12個項目、29個任務，主要介紹了安裝與配置RockyLinux8.6操作系統(tǒng)、文件系統(tǒng)與磁盤管理、軟件包管理、配置常規(guī)網(wǎng)絡和使用遠程服務、系統(tǒng)與進程管理、用戶

本教材從編程的角度“解剖”了深度學習的底層技術，通過介紹使用Python庫實現(xiàn)經(jīng)典的深度學習框架的過程，逐步向讀者呈現(xiàn)深度學習的本質(zhì)；用典型示例深入剖析深度學習在計算機視覺和自然語言處理方面的應用，同時介紹這些示例的TensorFlow實現(xiàn)，并在配套代碼中給出相應的飛槳實現(xiàn)，以便讀者深刻理解深度學習框架的技術細節(jié)；通過

本書主要用于信息技術基礎教學配套的教材，共包括計算機系統(tǒng)、WPS長文檔管理、WPS表格數(shù)據(jù)計算、WPS演示文稿制作、新一代信息技術、信息素養(yǎng)共6篇22個項目，全面翔實地介紹了計算機硬軟件系統(tǒng)、長文檔編輯、排版美化、演示文稿編輯、演示文稿合成、動畫制作、數(shù)據(jù)管理、公式函數(shù)、排序、篩選、分類匯總、透視圖表、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、

Python語言不僅語法簡潔、優(yōu)雅、清晰，而且存在大量的第三方庫，因此很適合作為程序設計入門語言進行學習，對學科交叉應用也很有幫助。本書在第1版的基礎上修訂而成，介紹Python語言程序設計的基礎知識，并以Python語言作為實現(xiàn)工具，介紹程序設計的基本思想和方法，培養(yǎng)學生利用Python語言解決各類實際問題的開發(fā)能力

本書是作者在物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺等企業(yè)合作項目及國家級項目中多年實踐的結(jié)晶。本書首先對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術體系進行了系統(tǒng)歸納，闡述了物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下感知數(shù)據(jù)的特性、數(shù)據(jù)模型、事務模型及調(diào)度處理方法等核心概念與關鍵技術，并對物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲、管理、計算及分析的基本概念與關鍵技術進行了剖析；其次介紹了物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)管理與應用的感知數(shù)據(jù)庫