本书系统全面地讲述了信息安全的基本概述、基础理论和相关技术。全书共11章，在注重知识的系统性、宽泛性和前沿性的同时详细讲述了数论基础、密码学基础理论、安全保障模型与体系、安全认证技术、访问控制技术、安全风险评估、安全应急处理，安全集成、安全运维以及云原生安全。本书知识脉络清晰，讲解深入浅出，内容新颖全面，覆盖了当前在信息安全领域的主要研究内容，有助于读者学习信息安全技术的基本理论。
本书既可作为高等院校信息安全或网络空间安全专业的基础教材，也可以作为数学、计算机科学与工程、信息与通信工程专

本书是关于Python程序设计的基础课程教材。全书共十一章，主要内容包括程序设计基础、数据的计算机表示与操作、结构化程序设计、函数、面向对象程序设计、程序设计中的常用算法、文件、数据分析与可视化、用户界面设计、程序设计综合案例和实验。为了便于教学，本书提供课程教学质量标准、教材配套PPT、微视频、源代码、习题和难点解析等教学资源。全书站在科学高度，提炼教学内容，以精练的语言讲述程序设计方法，通过丰富的示例引导读者进行深度探索，内容新颖，特色鲜明。

本书是《微型计算机原理及应用》（第3版·微课视频版）（李云主编）的配套例题、习题与实验教材，在内容的安排上注重系统性、先进性和实用性，并有效提高读者的系统设计和创新能力。

本书的例题与习题涵盖了主教材中11章的内容，覆盖面较广、题型灵活多样、难度适宜，并针对主教材相应章节的关键知识点进行讲解，内容深入浅出，使读者进一步巩固理论知识。实验部分包括软件编程实验与硬件实验，每个软件编程实验均提供参考流程及参考程序；而硬件实验按照分层思想设计了基础实验和提高实验，每个实

本书以?N腾AI处理器为核心，循序渐进地展开嵌入式系统应用开发技术的讲解，涵盖嵌入式系统概述、ARMv8处理器架构、Linux系统、硬件接口、系统总线、嵌入式AI等内容。 本书基于?N腾Atlas 200开发板设计层进式实验内容，从系统启动卡制作、代码编译等验证性实验，到综合外部接口、传感器等提高性实验，再到目标检测、语义分割等设计性AI实验，应有尽有。读者可以通过本书获知嵌入式综合应用的编写方法、嵌入式软件的开发流程和技巧。 本书可以作为高等院校嵌入式系统相关课程的本科生或者研究生的教材，也适

本书主要以Intel 8086微处理器为基础，以MASM 5.0为上机实验环境，系统阐述微型计算机的基本组成、工作原理，汇编语言程序设计方法以及微机接口技术。全书共分为9章，内容主要包括微型计算机系统概述、80x86微处理器、寻址方式与指令系统、汇编语言程序设计、存储器技术、总线技术、输入/输出技术、中断技术和可编程接口芯片。
本书是微课版教材，以插入二维码的纸质教材为载体，提供配套的PPT教案、试题库与试题答案、测试题、Proteus仿真案例、课后习题答案、书中实例的源程序代码

“文明”是人类经过教化后达到的一种状态，代表着社会的进步。自人类社会发端以来，人类文明就进入了一个漫长的演进过程。从原始文明、农业文明、工业文明到数字文明，每一次新文明的诞生都代表着文明形态的重塑和社会的变更。数字文明是一种基于大数据、云计算、物联网、区块链等新一代技术，以高科技为主要特征的文明，其核心是网络化、信息化与智能化的深度融合。它在提高生产力水平、丰富物质供给的同时，也塑造了一个全新的人类文明形态。 “大数据导论”是一门知识性和应用性都很强的课程。本书针对各专业大学生的大数据通识教育需

主要内容包括，大数据技术概述（或背景知识），Scala基础知识，Spark基础，RDD编程，Spark SQL开发，Spark Streaming / Structured Streaming编程，MLLib 机器学习编程等基础内容。 主要作为本科生数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业必修或选修课程教科书，或作为相关工程技术人员的参考书。 本教材基于Spark 3.3.x等新版本所带来的开发方式、方法的变化，从工业、服务业等行业实际应用开发的角度，介绍Spark开发的基础知识，开发过

Spark是业界主流的大数据计算框架。本书通过一系列大数据应用案例和实践项目贯穿始终，使用Python详细阐述了 Spark 大数据环境的搭建、Spark RDD 离线数据计算、Spark SQL 离线数据处理、Spark Streaming实时数据计算等一系列常见的大数据处理问题，并在此基础上对Spark的核心概念及技术原理进行了详细分析，最后以两个综合案例分别展示了Spark离线数据处理和实时数据处理的具体应用与部署。本书践行“做中学”的设计理念，内容编排符合学习与认知规律，从简单细小案例入

本书以大数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，按照“概念和原理讲解、案例分析、能力拓展——Python 软件应用”的层次进行阐述，深入浅出地介绍大数据分析与挖掘的重要内容。全书共 11 章，第 1 章作为全书的绪论，介绍了大数据分析与挖掘的基本概念、行业应用等；第2 章介绍了 Python 的安装、编程基础以及常用的数据分析工具；第 3 章介绍了数据的类型、质量和相似度与相异度；第 4 章介绍了数据探索的常用方法，包括质量分析、描述性统计分析、可视化分析和多维数据分析；第 5 章介绍了

《数据治理——理论、方法与实践》关注以数据为关键要素的数字经济时代背景下的数据治理问题，分为 8 章。第 1 、2 章以数据治 理基础概念作为铺垫，重点对数据、数据治理以及数据治理体系所涵盖的内容进行全面梳理，明晰数据治理的现状、趋势，并进行国内外数据治理理念与体系的比较；第3～ 7章是数据治理核心问题探讨， 重点对数据开放、数据交易、数据安全等核心内容进行系统阐述，明确数字经济背景下的数据治理过程中的痛点、难点问题，以及未来发展的核心方向；第 8 章是数据治理实践应用，深入企业数据治理层面了解