本書以通俗易懂的語言、翔實的示例、新穎的內容詮釋了Java這門“安全性”“動態(tài)性”“可移植性”的計算機語言。全書分為5部分，第1部分(任務1和任務2)介紹Java語言和Java基礎語法；第2部分(任務3-任務5)介紹Java語言用類與對象實現(xiàn)抽象與封裝的方法、面向對象的繼承性與多態(tài)性、應用抽象類與接口編程等內容；第3部

本書中，你將學習“創(chuàng)新天才”的思維過程與習慣，創(chuàng)造性解決問題的7個維度，以及如何將這些維度應用于軟件開發(fā)等實用技術。通過本書，你將學習：軟件工程中打造創(chuàng)造力的7個維度；對創(chuàng)造力的科學理解及其如何轉化為編程工具；可操作的建議和思維練習，這將使你成為一個更好的程序員；創(chuàng)新的溝通技巧，幫助你在團隊中更有效地工作；創(chuàng)造性地解決

本書以實際應用案例出發(fā)，結合作者團隊在數(shù)據(jù)安全領域的科研實踐，闡述數(shù)據(jù)安全的基礎知識和技術框架，并分析了數(shù)據(jù)所面臨的安全風險。本書以數(shù)據(jù)的生命周期為主線，分別介紹了數(shù)據(jù)采集安全技術、數(shù)據(jù)存儲安全技術、數(shù)據(jù)共享與使用安全技術以及數(shù)據(jù)安全審計技術；并且介紹了基于機器學習、區(qū)塊鏈等新型技術為代表的數(shù)據(jù)安全新技術。本書結合前述

本書全面介紹工業(yè)機器人編程與系統(tǒng)集成的技術與方法。全書共分5個模塊，包括：工業(yè)機器人編程基礎、ABB工業(yè)機器人I/O配置與應用、ABB工業(yè)機器人示教編程、ABB工業(yè)機器人總線與網(wǎng)絡通信、ABB工業(yè)機器人與外圍設備系統(tǒng)集成，每一個模塊均配有較為詳細的圖文內容。

本書是《EasyRL：強化學習教程》的配套實踐教程。本書將在第一版的基礎上以更加嚴謹?shù)娘L格深入淺出地介紹馬爾可夫決策過程、蒙特卡羅方法、時序差分方法、Sarsa、Q-learning等傳統(tǒng)強化學習算法，以及策略梯度、近端策略優(yōu)化、深度Q網(wǎng)絡、深度確定性策略梯度等常見深度強化學習算法的基本概念和方法，并以大量生動有趣的例

全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學習的基礎理論、MindSpore總體架構和編程基礎。第二部分由第3-8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的使用方法，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理和移動端AI框架MindSporeLite。第三部分

本書概要介紹了信息網(wǎng)絡概念內涵、發(fā)展歷程，梳理分析了人工智能發(fā)展歷程及其在信息網(wǎng)絡中的應用，提出了IIN的基本內涵、科學問題、典型特征和能力愿景，設計了IIN的網(wǎng)絡架構并闡釋其基本機理，從網(wǎng)絡認知理論與模型、網(wǎng)絡知識體系與構建方法、多維標識與尋址體系、交互語言體系、內生安全體系等5個方面，研究了IIN核心理論方法與關鍵

從“數(shù)據(jù)”視角出發(fā)，詳細梳理人工智能系統(tǒng)存在的安全風險及防御問題。按照由訓練、識別、部署三個階段組成的人工智能系統(tǒng)運行生命周期，分別介紹人工智能安全的定義、研究目標、安全威脅、防御策略及研究現(xiàn)狀，重點圍繞后門攻擊、對抗性攻擊、隱私保護、傳感欺騙、系統(tǒng)合法使用等常見安全問題，分別從理論與實踐的角度進行詳細的探討、分析和說

隨著海道測量技術的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術在淺海水域應用日趨廣泛，SDB技術較傳統(tǒng)海道測量可以實現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時可應用于聲學測量手段無法獲取的水域，在海圖尚未標明的水域尤其有效，可以在聲學測量之前提高其安全性。國際海道測量組織IHO《衛(wèi)星測深實踐指南(B-13)》提供了關于SDB技術的

本書是主教材《數(shù)據(jù)結構》的配套教材。全書分為兩篇：第一篇為習題與實驗，共9章，每章基本都由學習指導、習題、實驗等內容組成，其中實驗部分主要由驗證性實驗和設計性實驗組成；第二篇為實訓案例，共12個兼具綜合性、設計性的實訓案例，并提供程序的源代碼。附錄A共17套數(shù)據(jù)結構模擬試卷。本書的最大特點是將實驗進行分層，適合不同層次