本书共分为10章。第1章为概述，第2章为数据表示与逻辑基础，第3章为计算机硬件，第4章为操作系统，第5章为算法基础，第6章为语言、程序和软件，第7章为数据库，第8章为网络，第9章为高级主题，第10章为信息社会。本书可以作为高等学校各专业学生“大学计算机基础”及相关课程的教材。

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本书共13章，前12章系统地介绍了计算机网络基础知识、数据通信技术、计算机网络体系结构与协议、局域网、网络互连技术、Internet基础知识、Internet接入技术、Internet的应用、移动IP与下一代Internet、网络操作系统、网络安全以及云计算与物联网，最后1章为实验部分。为了让读者能够及时地检查学习效果，巩固所学知识，每章最后还附有丰富的习题。

本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优

这是一本指导读者如何在实践中让RocketMQ实现低延迟、高并发、高可用、高可靠的著作。作者是RocketMQ官方认定的“优秀布道师”和技术专家，持续在RocketMQ领域深耕。本书从源码的角度分析了RocketMQ的技术架构和实现原理，第1版获得了良好的口碑，是RocketMQ领域的标志性作品，第2版做了较大幅度的更新。ApacheRocketMQ创始人/LinuxOpenMessaging

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本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书

程序员作为一个职业、也作为一个群体，正逐渐从幕后走向前台，并以他们自己的能力加速改变着世界，也改变着人们生活的方方面面。然而，对于程序员，特别是年轻程序员们来说，如何理解自己的职业与发展，如何看待自己的工作与生活，这些问题往往比那些摆在面前的技术难题更让他们难以解答。这本书从一个成熟程序员、一名IT管理者的角度，以杂记的形式为大家分享关于国内程序员职业生涯、个人发展、编程中的实践与认知乃至自学设计

本书针对计算机相关专业对数学课程的需求编写而成，共分为6章，详细讲述了包括算法基础、向量与矩阵、图形变换的矩阵方法、线性方程组、图与网络分析、树、MATLAB入门等内容。本书在内容的选取上遵循“应用导向，必需够用”的原则，以计算机图形变换实现、Google网站排名算法、网络分析中的最短路算法、最小连接算法、数据挖掘中的决策树算法等为应用背景，重点介绍了工科学科中不可缺少的数学工具——向量、矩阵和

《Tomcat内核设计剖析》是深入剖析TomcatWeb服务器运行机制的quanwei图书，共分为22章。Tomcat内核设计剖析从Web服务器相关的基础知识及原理开始逐渐深入Tomcat内部设计，比如涵盖了HTTP协议、Socket通信及服务器模型等bibei的基础知识。另外还包括Servlet规范，这些都是深入Tomcat必不可少的知识。然后介绍了Tomcat的启动与关闭过程，接着从整体预

本书是即学即用的用户心理学手册，其内容基于大受欢迎的网站LawsofUX。该网站是用户体验设计圈内的一些知名媒体推荐设计师学习的网站。作者将设计师需要了解的心理学知识总结为各种UX定律，包括雅各布定律、菲茨定律、希克定律、米勒定律、波斯特尔定律、峰终法则、美学易用性效应、冯·雷斯托夫效应、特斯勒定律，以及多尔蒂阈值。此外，作者为每个UX定律设计了简约而又让人印象深刻的图形，大大增强了这些UX定律的

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本书根据应用型本科大学计算机课程的基本要求，并结合近年来大学信息技术课程教学中的实践经验编写而成。本书立足于基础理论知识与实际应用能力的有机结合，按照教学大纲要求全面把握内容的深度与广度，符合应用型大学培养人才的要求。本书的主要内容包括计算机网络基础知识、多媒体技术基础知识、音频处理技术、计算机图形图像技术、动画技术和视频处理技术。各章后面均配有习题，以帮助读者理解和掌握相关内容。本书层次清晰

本书基于真实数据集，全面系统地阐述现代计算机视觉实用技术、方法和实践，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：第一部分（第1~3章）介绍神经网络和PyTorch的基础知识，以及如何使用PyTorch构建并训练神经网络，包括输入数据缩放、批归一化、超参数调整等；第二部分（第4~10章）介绍如何使用卷积神经网络、迁移学习等技术解决更复杂的视觉相关问题，包括图像分类、目标检测和图像分割等；第三部分（

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