计算机信息安全问题是一个综合性的问题，其涉及理论、技术、应用和管理等多方面。本书对计算机信息安全体系的各部分做了完整的介绍，主要内容包括计算机信息安全技术概述、密码技术、信息认证技术、计算机病毒、网络攻击与防范技术、防火墙技术、入侵检测技术、操作系统安全、数据备份与恢复技术、软件保护技术、虚拟专用网技术、电子商务安全、网络安全检测与评估。

本书理论与实践相结合，深度融合信息安全研究的基础知识与核心内容，充分反映计算机安全领域的前沿技术和成果。本书每章都配有相应习题，并提供了8个实验

本书以CentOS7为蓝本，分3篇介绍了Linux操作系统的使用和配置。操作基础篇介绍了Linux的基础知识、Linux系统的安装、Shell和字符操作界面的使用；系统与安全篇依次介绍了账户管理、权限管理、进程管理、本地存储管理、网络配置、网络工具、RPM包管理、基础架构服务、系统日常维护、服务器安全和防火墙、Shell脚本编程；网络服务篇依次介绍了DHCP和DNS服务、FTP和NFS服务、Samba服务、基于Apache的WWW服务、LAMP动态网站环境部署以及Tomcat服务、基于

本书从实用角度出发，围绕Linux 操作系统和Hadoop 集群部署，从虚拟机安装入手，结合典型项目和案例，较为全面地介绍了大数据开发技术平台Hadoop 及其生态系统的相关知识。主要内容包括大数据技术中的Hadoop 集群部署、HDFS、MapReduce、Hive、HBase和Sqoop 等。全书所有知识点都结合具体的编程示例讲解，重要知识点配有视频讲解。
本书可作为高等职业院校大数据技术、软件技术、计算机网络技术、人工智能技术等专业的教材，也可作为大数据爱好者的参考书，同时也可作为企

本书面向华为设备，以一个真实的企业网搭建项目贯穿全书，共分四篇。第一篇为教学项目准备，通过引入教学项目，引导学生了解课程目标，提高学生的学习兴趣；第二篇为教学项目实施，紧紧围绕引入的教学项目，按照一般网络项目实施的工作流程，从企业总部内网搭建，到企业内外网路由连通，再到企业网络安全控制，直至无线网络配置4大步，分成11个项目，分别是登录与管理交换机、实现VLAN间通信、防止二层环路、内外网连接、添加静态路由、配置动态路由、接入广域网、控制子网间的访问、转换网络地址、建立安全隧道、无线局域网搭建，

本书共8章，第1章主要介绍我国信息技术课程的发展历程，第2章对英、日、韩、芬四国的信息技术课程进行介绍，第3章和第4章分别阐释了我国当前信息技术课程的目标体系和内容构成，第5章至第8章主要介绍信息技术课程的教学设计、学业评价、教师专业发展和数字化教学工具等关键要素，并对优秀教学实践案例进行分析。本书可作为高校教育技术学、计算机科学与技术（师范类）等专业本科生、研究生的教材，也可供中小学信息技术教师学习、参考。

本书对数据库系统的概念、原理、技术和方法进行系统、全面的阐述。本书共14章，内容包括数据库概述、关系数据库、关系数据库标准语言SQL、关系数据库编程、关系数据库安全和保护、关系数据库的规范化理论、关系数据库设计、NoSQL数据库、分布式数据库HBase、文档数据库MongoDB等。

本书围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计，将深度学习技术与实际应用相结合，旨在帮助读者全面了解深度学习的基本原理、常用模型和优化算法，并深入探讨在目标检测、图像识别、自然语言处理、风格迁移等领域的应用案例。本书共6个项目、15个任务，主要内容包括使用TensorFlow实现服装图像分类、使用TensorFlow实现文本分类、使用迁移学习实现肺部X光检测、基于Flask的模型应用与部署——猫狗识别、神经网络的语言处理——五言古诗生成、使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移。

本书分为7个项目，项目1Photoshop概述，包括Photoshop的几种启动和退出方式；项目2图像文件的基本操作，包括图像文件的打开、保存和调整方法；项目3工具的使用，包括常用工具的使用技巧；项目4浮动控制面板，包括图层的使用技巧和蒙版的处理技巧；项目5平面与美学艺术，包括平面构成方法；项目6数码图像的处理，包括几种数码图像的处理方法；项目7案例实战，包括平面设计几种常用典型案例的制作技巧。

《Photoshop 2023图像处理标准教程（全彩版）》以循序渐进的方式详细讲解了 Photoshop 在图像基本操作、图像编辑、色彩调整、选区、绘画、图像修饰、路径、图层文字、蒙版、通道、滤镜、动作等方面的核心功能和应用技巧。全书内容共分为 15 章，第 1 章介绍图像处理的相关知识；第 2 ～ 14 章介绍 Photoshop 软件的核心功能，并配有大量实用的练习实例，让读者在轻松的学习中快速掌握该软件的使用技巧，同时达到对软件知识学以致用的目的；第 15 章主要讲解 Photoshop

本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰，内容简明通俗。除了侧重于理论推导，本书还提供了许多便于读者理解的例子，以及大量被实践证明有效的算法技巧，旨在帮助读者进一步了解强化学习领域的相关知识，提升其现实中的工程能力。本书可作为高等院校数学、计算机、人工智能等相关专业的强化学习教材，但需