"本书按照普通高等院校计算机专业本科的教学要求，并根据“计算机组成原理”课程教学大纲及硕士研究生入学考试的要求编写而成。全书共分为7章： 第1章介绍了计算机组成原理的基本知识，具体包括计算机的由来和分类、计算机的组成和发展历程、计算机的性能指标和典型应用等； 第2章介绍了计算机运算的方法，包括数制与编码、定点数与浮点数的算术运算等； 第3章介绍了存储器相关的知识，包括存储器概述、主存储器、高速缓冲存储器和虚拟存储器等； 第4章介绍了指令系统，包括指令系统简介、指令格式、寻址方式、复杂指令集和精简

"本书讲解Java程序设计的基础知识及基本编程方法，包括Java开发环境的建立及运行机制、Java编程基础、面向对象程序设计、Java常用类、集合、文件与数据流、图形用户界面程序设计、多线程、网络编程等内容。本书内容丰富，语言简练易懂，知识讲解和典型案例演示相结合。
本书附有配套微视频、案例源代码、教学PPT、习题及参考答案等课程资源，可以作为计算机相关专业的基础教材，也可以作为使用Java语言的工程技术人员和科技工作者的参考书。
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"本书主要介绍应用密码学相关算法的原理、实现及应用，包括各类密码算法和协议设计的基本思想、
密码发展的脉络、密码算法的编程实现、常用的密码分析方法等内容。
全书共18章。第1章为密码学概述，第2章介绍密码学研究内容，第3~5章讲解古典密码、流密
码和分组密码，第6~10章讲解公钥密码系统、哈希函数、消息认证码、密钥管理和数字签名，第11章
讲解安全服务和安全机制，第12、13章讲解协议及其安全分析，第14章讲解安全多方计算，第15章
讲解比特币和区块链，第16、17

"本书共11章，第1～8章为数据结构相关知识的验证以及应用这些知识解决实际问题，内容包括顺序表、链表、栈、队列、二叉树、图、查找与排序；第9～11章为算法，分别利用贪心算法、回溯算法和动态规划算法解决实际问题。每章包括知识简介、实验目的、实验范例、实验任务、任务提示等内容。将理论和实践相结合，在实验中验证理论知识，使读者进一步掌握常用数据结构的基本概念及其不同的实现方法。将任务和实际问题相结合，培养读者分析问题与解决问题的能力，并提高对复杂数据结构和算法的理解水平。
本书可作为普通高校计算

本书共分6章，以交互设计的基本流程为主线将每章的主题进行有机的串联，主要内容包括交互设计概述、交互设计原理、用户体验、设计调研、用户分析、人物角色与场景剧本。本书内容丰富，具有很强的专业性和实用性，适合交互设计师、用户研究人员、视觉设计师等相关人员学习参考。

本书以Python 3.9为编程环境，从Python基础到扩展库，从编程到数据分析，逐步展开Python数据分析内容。本书首先简要介绍数据分析和可视化相关概念，并讲解Python基础知识； 然后按照数据分析的主要步骤，重点介绍数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化及机器学习建模过程相关的扩展库，包括BeautifulSoup4、NumPy、Matplotlib、Pandas、seaborn和sklearn等； 最后通过销售业客户价值数据分析案例演示相关理论和Python应用，将Python数据

大致内容：全书分为上、下册，共4篇19章，每篇有引言，扼要说明本篇的核心内容及整合情况；每章有学习目标，复习思考题、练习题。上册为1-12章，主要内容有：第一篇 建筑静力学基础，共4章，即力与力系的基本性质、结构的计算简图与受力图、平面体系的几何组成分析、平面力系的平衡条件；第二篇 静定结构的内力分析，共5章，即材料力学的基本概念、轴向拉压杆、受扭杆的内力与内力图、静定梁的内力与内力图、静定结构的内力与内力图、影响线及其应用；第三篇 杆件应力与强度、刚度和稳定性条件，共6章，即剪切与扭转杆的应力

大致内容：全书分为上、下册，共4篇19章，每篇有引言，扼要说明本篇的核心内容及整合情况；每章有学习目标，复习思考题、练习题。上册为1-12章，主要内容有：第一篇 建筑静力学基础，共4章，即力与力系的基本性质、结构的计算简图与受力图、平面体系的几何组成分析、平面力系的平衡条件；第二篇 静定结构的内力分析，共5章，即材料力学的基本概念、轴向拉压杆、受扭杆的内力与内力图、静定梁的内力与内力图、静定结构的内力与内力图、影响线及其应用；第三篇 杆件应力与强度、刚度和稳定性条件，共6章，即剪切与扭转杆的应力

"复杂网络涉及的知识非常广泛，有显著的跨学科、跨领域的特性。本书力求以通俗易懂的编写方式，为读者提供充足的复杂网络理论分析及大量的实例Python开源代码，同时增加对国内外**研究成果的介绍，为从事该领域研究的工作者提供有效的借鉴。本书的主要特点有： ①通俗易懂的概念原理解释分析；②生动形象的图形化分析；③大量开源实例Python代码；④**研究成果的引入；⑤思政教育的融入。
本书共16章。第1章主要介绍复杂网络的研究意义、历史及研究内容；第2～5章分别介绍复杂网络的基本概念、随机网络、小

"随着人工智能和数字技术的飞速发展，深度学习已成为现代技术革新的核心驱动力之一。从语音识别到自动驾驶，深度学习的应用正在不断改变人们的生活方式。然而，深度学习技术的复杂性和广泛性，使得初学者和实践者在理解与应用这些技术时面临诸多挑战。因此，本书对深度学习的基本理论、核心技术及实际应用进行了系统梳理，旨在帮助读者全面掌握这一领域的核心知识。
本书融合理论、技术与实践，旨在为深度学习爱好者、高等学校计算机科学与技术、人工智能、智能科学与技术等相关专业本科生、研究生以及工业界的专业人士提供一条系