本书采用活页式、项目化的编写方式，可实现基于工作过程、项目教学的理念。全书包含3个项目，共16个任务。
本书涵盖了网络安全加固和渗透测试方面的实际内容，其中的3个项目即Windows系统安全、Linux系统安全和漏洞渗透测试分别对应了网络中的个人计算机安全加固、服务器安全加固和内容漏洞发现。本书内容深入浅出，学做结合，循序渐进，能够让读者轻松学习并掌握各个知识点。
本书的任务内容均来自企业工程实践，具有典型性、实用性、趣味性和可操作性。
本书可作为中等职业学校网络安全相关专业的教材，也

本书从系统的角度出发，结合龙芯处理器及Loongnix系统的相关实例，从软件和硬件两个方面对计算机系统进行由硬到软、自底向上的介绍，目的是帮助读者掌握完整的计算机系统层次结构，了解计算机相关技术概念，掌握计算机系统的相关知识。
本书分为基础部分与实践部分。基础部分主要介绍了计算机系统相关的基本概念、组合电路与时序电路、处理器体系结构、程序的加载与运行、数据的机器级表示和运算、层次化结构存储、异常控制流；实践部分则主要介绍了龙芯实验平台的软硬件环境、文件读写及加解密实验、二进制炸弹

本书共 16 章，所有内容均为掌握计算机视觉应用开发技术所需的基础图像处理知识。第 1 章为计算机视觉开发的环境介绍；第 2～8 章为图像处理基础知识，包括图像处理基础、图像运算、色彩空间转换、图像几何变换、图像滤波、图像梯度和图像的直方图处理；第 9～16 章为计算机视觉应用开发的相关内容，其中融合了计算机视觉应用“1+X”职业技能等级证书相关知识点，主要包括绘制图形、图像金字塔、图像特征检测算法、人脸检测与人脸识别、目标检测与识别、网络图像采集、图像数据标注、视频处理。本书可作为高职院校人工

本书共11章，分为三部分。部分(第1章至第5章)介绍了Python在计算机视觉中的图像基本操作、图像增强、形态学处理、局部图像特征提取、图像分割等方面的编程应用。第二部分(第6章至第8章)梳理了计算机视觉的相关基础理论，包括深度神经网络基础、卷积神经网络基础和PyTorch深度学习框架。第三部分(第9章至第11章)列举了Python在计算机视觉中的典型应用，即在图像分类、目标检测和语义分割中的应用。各章都附有相关的习题，可供自学练习，以便读者加深对本书所述内容的理解。

本书深

本书对二维、三维目标检测技术涉及的骨干网络及入门必备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、三维数据集和相关国际赛事，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

本书以“厚理论、重问题、强实践、广应用”为出发点撰写内容。本书基于射影几何和数学建模思想，介绍针孔摄像机模型和全景摄像机模型，解决了摄像机标定、三维重建等计算机视觉中的基本理论和典型问题，分析建模方法及其应用。本书分三篇：理论篇，从射影几何的角度介绍针孔摄像机、全景摄像机和三维重构的基础知识；实践篇，基于理论知识，通过数学建模的分析来解决摄像机标定、三维重建和计算机视觉方面的问题，本篇内容是本书的精华与核心；技术篇，介绍与实践篇相关的图像处理技术和数值技术。

本书以图解的方式通俗易懂的讲解计算机系统中各项技术的本质，包括编程语言的本质是什么、操作系统、进程线程协程等的本质是什么、到底什么是内存、什么是堆区栈区、内存分配等是怎么一回事、怎样从晶体管构建出CPU、I/O是如何实现的等等，从根源出发，一步步讲解一项技术到底是怎么来的，同时内容可视化——辅助大量精心设计的插图，几乎做到了平均一页有一图，把对技术的理解门槛降到最低。

本书按照工作任务顺序展开，专业知识与标准规范相结合，实践经验与实操规范相结合，职业技能与工作任务相结合，实训项目与技能鉴定相结合，循序渐进，层次清晰，图文并茂，好学易记。
本书依据中国电子学会发布的《数据中心基础设施运维与管理职业技能等级标准》和考核大纲编写。本书共12章，涵盖了数据中心概述、数据中心基础设施典型架构及基本要求、数据中心配电系统运行维护及应急、数据中心柴油发电机系统运行维护及应急、数据中心不间断电源系统运行维护及应急、数据中心水冷系统运行维护及应急、数据中心空调末端

本书系统地介绍了信息安全理论与技术所涉及的数论、代数、椭圆曲线等数学理论基础。内容包括数论基础，涉及整除、同余、次数与原根、二次剩余和素数检验与整数分解等内容；代数系统，涉及群、环、域的概念及其应用等内容；椭圆曲线，涉及椭圆曲线的预备知识，椭圆曲线，椭圆曲线上的离散对数等内容；离散对数等。书中每章末都配有适量习题，以供学生学习和复习巩固书中所学内容。

形式化方法是指有严格数学基础的软件和系统开发方法，支持软件与系统的规约、设计、验证与演化等活动。随着软件可信需求的不断增长，形式化方法的重要性和关注度日益提高。

本书共12章，第1章概述形式化方法，第2章介绍形式化方法发展早期的经典内容，其余部分共分3篇： 上篇（第3～5章）为系统建模篇，着重介绍迁移系统、有穷自动机、Petri网等基本计算模型； 中篇（第6和第7章）为形式规约篇，着重讨论时序逻辑及其在并发系统属性描述的应用； 下篇（第8～12章）为形式验证篇，着重介绍定理证明方法