射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)近年來(lái)取得了飛速的發(fā)展，在各領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，和人們的生產(chǎn)與生活息息相關(guān)。本書(shū)主要介紹與RFID技術(shù)相關(guān)的原理及應(yīng)用，共10章。第1章幫助讀者初步了解RFID技術(shù)的基本概念；第2～6章介紹RFID技術(shù)的基礎(chǔ)理論和標(biāo)準(zhǔn)；第7～9章通過(guò)對(duì)典型芯片的介紹，分析并討論在125kHz、13.56MHz與微波應(yīng)用下閱讀器、應(yīng)答器和天線的設(shè)計(jì)，同時(shí)提供軟、硬件實(shí)現(xiàn)的方法；第10章在EPC編碼的基礎(chǔ)上介紹物

本書(shū)是工業(yè)和信息化部“十二五”規(guī)劃教材，是國(guó)家級(jí)優(yōu)秀教學(xué)團(tuán)隊(duì)的教學(xué)成果，全書(shū)共9章，內(nèi)容包括：緒論、計(jì)算機(jī)中信息的表示與運(yùn)算、處理器、控制器、總線技術(shù)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、8086/8088匯編語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)外部設(shè)備、輸入/輸出接口。圖靈機(jī)模型、數(shù)制及其轉(zhuǎn)換、相聯(lián)存儲(chǔ)器等內(nèi)容以附錄形式給出，涵蓋計(jì)算機(jī)組成與匯編程序設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容。本書(shū)的內(nèi)容深度適宜，與技術(shù)發(fā)展保持同步；行文流暢，深入淺出，文理兼容；例題涵蓋2009年到2

圖像信息是人類(lèi)獲得外界信息的主要來(lái)源，據(jù)統(tǒng)計(jì)，大約有70%的信息是通過(guò)人眼獲得的，而人眼獲得的信息大部分是圖像信息。在近代科學(xué)研究、軍事技術(shù)、工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)、生物、天文、地理、氣象等領(lǐng)域，人們?cè)絹?lái)越多地利用圖像信息來(lái)認(rèn)識(shí)和判斷事物，解決問(wèn)題。人們的目的不僅僅是獲得圖像信息，更重要的是對(duì)信息進(jìn)行處理，在大量復(fù)雜的圖像信息中提取人們所需要的信息。因此，從這個(gè)意義上講，圖像信息的處理往往比圖像信息的獲取更為重要。隨著計(jì)算機(jī)

本書(shū)介紹開(kāi)源WebGIS的基本原理與技術(shù)方法，選擇了重要且技術(shù)成熟的開(kāi)源GIS工具，包括MapServer、MapProxy、Leaflet等，并在第13章以自主開(kāi)發(fā)的GISLite作為應(yīng)用案例。作為應(yīng)用方面的著作，本書(shū)對(duì)WebGIS技術(shù)體系進(jìn)行了相對(duì)全面的介紹。書(shū)中內(nèi)容側(cè)重WebGIS地圖發(fā)布與服務(wù)，從服務(wù)器的配置、發(fā)布到應(yīng)用進(jìn)行系統(tǒng)說(shuō)明。并將技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范進(jìn)行融會(huì)貫通，在介紹技術(shù)的過(guò)程中與OGC、OSGeo等開(kāi)

本書(shū)采用技術(shù)分析與場(chǎng)景描述相結(jié)合的模式，圍繞物聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)和安全防控等方面進(jìn)行系統(tǒng)的介紹。本書(shū)主要包括物聯(lián)網(wǎng)概述、物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)知識(shí)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)、場(chǎng)景角度的IoT安全、技術(shù)角度的IoT安全、物聯(lián)網(wǎng)流量安全、區(qū)塊鏈與物聯(lián)網(wǎng)安全七部分內(nèi)容。

本書(shū)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)講起，逐步深入到Python進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)，通過(guò)對(duì)各種實(shí)用的第三方庫(kù)進(jìn)行詳細(xì)講解與實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，讓讀者不但能夠更加深入地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且能夠簡(jiǎn)單高效地搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即使沒(méi)有專(zhuān)業(yè)背景知識(shí)也能輕松入門(mén)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 本書(shū)分為11章，涵蓋的主要內(nèi)容有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)，計(jì)算機(jī)程序的特點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，搭建Python環(huán)境，Python基礎(chǔ)知識(shí)，深度學(xué)習(xí)框架PyTorch基礎(chǔ)知識(shí)，NumPy

本書(shū)是作者在近年來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論研究的基礎(chǔ)上撰寫(xiě)的,重點(diǎn)介紹了作者在該領(lǐng)域研究的成果,詳細(xì)討論了有關(guān)的概念、方法和相關(guān)算法.《BR》全書(shū)共六章,主要包括屬性圖的定義及其擴(kuò)展,概率屬性圖、粗糙屬性圖和S-粗糙屬性圖的定義、基本性質(zhì)及應(yīng)用;加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)及鏈接預(yù)測(cè)方法;符號(hào)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn);復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)集對(duì)建模理論及在社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的應(yīng)用;社會(huì)影響力傳播模型,基于偏好的、基于負(fù)面?zhèn)鞑サ摹⒒诔杀究刂频挠?/p>

《大數(shù)據(jù)處理：從采集到可視化》共分為9章，章數(shù)據(jù)采集，主要介紹了大數(shù)據(jù)的概念、類(lèi)型及其特征，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)采集方法；第2章數(shù)據(jù)清洗，主要討論數(shù)據(jù)質(zhì)量的維度，數(shù)據(jù)可能存在的質(zhì)量問(wèn)題，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗方法；第3章數(shù)據(jù)ETL，重點(diǎn)介紹了MGO方法；第4章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，主要介紹了大數(shù)據(jù)時(shí)代的一些主流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)和相關(guān)技術(shù)；第5章回歸算法，主要介紹了線性回歸、決策樹(shù)回歸、隨機(jī)森林回歸等，并介紹了其實(shí)現(xiàn)的主要步驟以及相應(yīng)的Python語(yǔ)言

本書(shū)由一線資深軟件工程師結(jié)合多年P(guān)ython開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)傾力編撰，集Django架站、案例實(shí)踐、前瞻技術(shù)于一體，是一本精通DjangWeb開(kāi)發(fā)的技術(shù)總結(jié)。全書(shū)以Python3.7和Django2.2版本實(shí)現(xiàn)，從網(wǎng)站開(kāi)發(fā)入門(mén)開(kāi)始，逐步深入講述Django框架的各功能要點(diǎn)，每個(gè)功能要點(diǎn)從源碼角度分析，并在源碼的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自定義的功能開(kāi)發(fā)。還介紹了Django的第三方功能應(yīng)用，如DRF框架開(kāi)發(fā)API接口、生成網(wǎng)站驗(yàn)證碼、站內(nèi)搜

本書(shū)詳細(xì)講解了JavaWeb開(kāi)發(fā)中JSP、Servlet以及Ajax技術(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)際應(yīng)用，同時(shí)介紹了Struts2框架以及SpringMVC框架的基礎(chǔ)知識(shí)。為了讓讀者做到“學(xué)中做，做中學(xué)”，本書(shū)配備了相應(yīng)的實(shí)踐環(huán)節(jié)。全書(shū)共分15章，內(nèi)容包括Web前端基礎(chǔ)、JavaWeb開(kāi)發(fā)環(huán)境的構(gòu)建、JSP語(yǔ)法、JSP內(nèi)置對(duì)象、JSP與JavaBean、JavaServlet基礎(chǔ)、會(huì)話跟蹤技術(shù)、過(guò)濾器與監(jiān)聽(tīng)器、EL與JSTL、文