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"《大数据平台搭建与维护》以大数据平台项目场景和工作任务驱动的方式搭建逻辑架构，以大数据平台搭建与维护具体任务活动及工作步骤为核心构建内容体系，全书以工作手册的形式进行编写。《大数据平台搭建与维护》共包括6个项目，介绍了Linux系统的安装与配置、Hadoop HDFS 高可用集群搭建、Hadoop YARN高可用集群搭建与维护、HBase高可用集群搭建与操作、Hive数据仓库工具搭建与操作、某电商推荐系统大数据平台搭建案例等内容。《大数据平台搭建与维护》注重工匠精神的培养及工作任务实施过程中的

"本书是一本全面深入的深度学习实践指导书，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的系统性知识。

本书第1章从基础开始，介绍了PyTorch工具，涵盖了数据的加载与预处理，以及基础网络构建和训练流程。 第2章深入图像分类，探讨了CNN架构、数据增强技术，以及模型优化和部署策略。 第3章转向创造性图像应用，包括风格迁移、Deep Dream、GAN和超分辨率技术，并讨论了CycleGAN的应用。 第4章专注于视觉系统，讲解了目标检测、语义分割以及相关网络结构。 第5章和第6章分别探讨了循环

"本书共13章。第1章阐述网络安全的基本概念，第2章阐述网络安全的数学基础，第3~6章阐述密码学的理论与技术，第7~8章阐述密码协议及其形式化安全性分析，第9章阐述公钥基础设施与数字证书，第10章阐述网络加密与密钥管理，第11章阐述网络边界安全防护技术，第12章阐述无线网络安全，第13章介绍网络安全新进展。
　　本书基本概念清晰，表述深入浅出，知识体系和知识点完整，理论与实践相结合。每章后面都附有精心编排的思考题。书后列出了大量参考文献，为读者提供了深入研究相关专题的途径和资料。为方便师生

机器学习是人工智能领域的重要组成部分，其深度和广度都在持续扩展。本书不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍，而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式，帮助读者理解机器学习的基本原理，掌握常用的方法，并能够在实际问题中应用这些技术。本书共10章，可分为两部分。第一部分主要介绍机器学习的背景知识，包括其定义、应用领域、发展历程等。这部分旨在为读者提供一个全面的视角，从而了解机器学习的概貌。第二部分则侧重于技术的讨论，包括各种经典和常用的机器学习方法的具体实现和应

"本书系统介绍群体智能的基本概念、主要方法与算法及其典型应用，首先简要介绍了有关群体智能的基本概念、研究现状与未来发展以及一般**化问题及典型方法；其次重点介绍了三种典型的群体智能优化算法——粒子群优化、蚁群优化和烟花算法；然后介绍了多种新型群体智能优化算法和基于群体的进化计算方法，这些覆盖了更为广泛的新型方法；之后专门介绍了基于图形处理器（GPU）的群体智能优化算法的并行实现，以此加速群体优化算法并促进群体智能优化算法在广泛实际领域中的应用；接着还介绍了群体智能算法的一些典型应用实例；最后介绍

本书共8个模块，内容包括初识计算机网络、数据通信技术、计算机网络体系结构、局域网技术、网络互联技术、广域网技术、Internet基础与应用、计算机网络安全。为了让读者更好地巩固所学知识，及时地检验学习效果，每个模块都配备了丰富的技能实践和模块练习。

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"随着“电子数据”时代的到来，电子数据已经在新修订的相关法律法规中被明确列为一种独立的证据类型，被誉为新一代“证据之王”。这凸显了电子数据（尤其是在数字取证技术的帮助下）对于打击网络犯罪、获取犯罪证据的重要性。
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"　　本书以Hadoop 及其周边框架为主线，介绍了整个Hadoop 生态系统主流的大数据组件以及平台运维。本书从零开始逐一讲解大数据体系中的各种技术，通过丰富的实战案例阐述重点、难点知识，为初学者进入大数据领域打好基础。书中各个项目设计合理，在每个项目开头设置导读，首先介绍知识点，然后紧跟实践操作，最后在每个项目末尾通过课后练习帮助读者巩固所学知识。
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