C#是由C语言和C++演变而来的，是少有的互联网诞生之后才推出的简单易学且功能强大的编程语言，备受开发人员青睐。使用C#开发Web应用、移动应用、虚拟现实和云计算应用是当前的一个流行方向。本书介绍了C#概述，简单的C#程序设计，数据类型、运算符与表达式，结构化程序设计，数组、结构和枚举，面向对象程序设计，继承与接口，窗体可视化应用程序设计，文件和流，客户机/服务器编程访问数据等内容。本书理实结合，结构严谨，突出应用性。本书可作为普通高等院校、高等职业院校、软件学院和培训机构的教材，也可作为从事软

本书以国密算法为主线讲解密码学，突出公钥密码算法SM2、哈希算法SM3、对称密码算法SM4三大国产密码算法的具体应用实践；系统阐述欧拉定理、阿贝尔群、点加运算、倍点运算等相关密码学基础数学，重在培养读者应用数学理论解决密码学复杂工程问题的创新能力，帮助读者提高信息系统国密替代实践能力；通过豪密、祖冲之算法、网络安全法等内容支撑课程思政；具体讲解华为USG6530防火墙安全策略配置真实案例，支持网安设备国产化，提高读者网络安全正常运行的工程实践能力；第7章通过数字水印编程提高读者保护数字资源

《网络安全基础与实践》全面而深入地介绍了网络安全的基础知识、核心概念、关键技术和实践应用。内容涵盖了计算机网络的基本概念、发展历程，以及网络安全的基本概念、发展历程、相关技术等多个方面。本书通过对这些关键领域的详细阐述，为读者提供了一个全面的网络安全知识体系，帮助读者理解并掌握网络安全的基本原理和应用实践。
本书内容丰富，结构合理，思路清晰，从网络基础开始，逐一介绍了网络相关的基础理论，讨论网络攻击技术和网络防御技术。此外，本书还涵盖了密码技术应用、网络安全协议，以及渗透测试和后

本书包括网络异常检测与隐私保护的概念、目标、特征、发展历程、关键技术、典型应用、面临的挑战及其与网络安全的关系；相关算法理论基础，如深度学习理论、协同学习理论和生成对抗网络理论；核心技术基础，包括大数据分析技术、神经网络模型技术和加密保护技术。书中还介绍了异常流量检测、误植域名识别、恶意域名检测和隐私防护技术，结合实际案例展示了这些技术在应对网络安全威胁中的作用。

本书系统阐述了人工智能边缘计算在边缘端场景下的数字芯片设计与SoC系统集成设计。全书以“算法—芯片—系统”协同优化为主线，重点解析了轻量化深度神经网络的设计方法及其在硬件架构中的映射实现，内容涵盖卷积神经网络专用电路模块的设计原理、面向AI计算特征的数据存储架构优化策略，以及基于SoC的神经网络加速器集成技术。此外，基于软硬件协同设计方法论，本书深入探讨了如何通过量化实现算法轻量化，并保持硬件计算的准确性。在应用层面，结合人脸口罩识别和农作物病虫害识别的典型场景，解析了人工智能边缘计算芯片在功耗

数据结构是计算机学科各专业一门重要的专业基础课。本书包含全国硕士研究生招生考试计算机学科专业基础考试大纲数据结构部分的全部内容。本书系统地介绍了线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树、图等典型数据结构，以及递归、查找和排序的方法。本书理论叙述简洁准确、实践应用举例丰富完整，从而达到理论和实践密切结合的目的。本书采用C语言描述算法并提供了大量上机调试通过的程序实例。 本书内容丰富，难度适中，图文并茂，应用实例多，上机参考资料丰富。本书提供配套电子课件，可登录华信教育资源网注册后免费下载。

随着人工智能技术的飞速发展，我们正处于一个前所未有的数字化、智能化时代。在这个时代，掌握AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）技术已成为数字多媒体行业从业人员保持核心竞争力的关键。本书深入探讨数字多媒体作品创作的技巧与应用，不仅介绍数字多媒体的基础知识，还分别介绍使用Photoshop、Illustrator、Audition、Premiere、After Effects、剪映专业版、Animate、Cinema 4D、易

本书是清华大学计算机系列教材《数据结构（用面向对象方法与C 描述）》（第3版）的配套用书。基于加深基本知识理解、强化基本技能训练的要求，本书针对主教材各章精选的习题给出了参考答案。部分习题提供了多种可能的解答，帮助学生以不同思路来解决问题。
本书章节的编排与主教材的章节严格对应。每章的第一部分给出本章的复习要点，总结主要的知识点； 第二部分说明其重点和难点，引起学习者的注意；第三部分则提供了本章习题的参考答案；第四部分进一步扩展，针对将来工作中可能涉及的知识，兼顾考研，补充了一

本书共分为两篇, 第1篇介绍数据结构的基础理论, 第2篇给出数据结构的应用。第1篇基础理论包括第1章的基本概念, 第2-4章的线性表、树和图的三种逻辑结构以及它们分别对应的顺序和链式的两种物理结构。第2篇是数据结构的应用, 包括初阶和进阶两个应用, 都集中在第5章。初阶应用介绍的是排序、查找等内容, 进阶应用给出的是旅行商、外卖或快递等路径规划的人工智能算法。

《数据可视化技术》较全面地介绍了数据可视化技术及应用，分为数据可视化概论、数据可视化技术基础、数据可视化方法、可视化工具 D3基础、基本图形绘制、比例尺及坐标轴、图像动态效果的实现、可视化布局设计 8章，展现了行业新业态、新水平、新技术，旨在培养学生综合工程素养，提高学生解决复杂工程问题的能力。
本书参考了大量的大数据技术相关资料，强调大数据领域的专业知识与工程应用的紧密结合，内容选材新颖，配有大量的可视化应用代码。
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