本书会告诉你如何为组织设计合适的数据保护系统，以降低组织的成本和出现问题的可能性。系统管理员与网络管理员既要保护数据中心的物理机、虚拟机以及云平台中的设施，还要保护各种移动设备，此外还有Microsoft365、GoogleWorkspace与Salesforce等SaaS产品，以及由Kubernetes与容器工作负载创建的持久数据，这实在是一个相当繁杂的任务。为了帮助大家解决上述难题，本书提供了几种解决方案，以便你从中选出适合的方案。你将了解每种工作负载的独特要求，然后探索可用于保护这些数据源

本书以“智能协作机器人技术及应用”职业技能等级证书（中级）标准要求为依据，采用项目引领、任务驱动的编写方式，内容涵盖智能协作机器人系统的系统设计、系统编程、系统调试与优化、系统维护维修等工作领域的多个核心任务和技能。全书包含6个实训项目、15个具体工作任务，每个项目融入了素质教育元素，促进知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观的贯通统一。项目内容涵盖智能协作机器人系统相关机械与电气组件选型、机械与电气系统设计、机器人脚本与混合编程、工艺离线仿真应用、机器视觉编程与应用、综合系统编程与调试等内容

本书以Python编程语言为载体，以微课为媒介，从基本编程应用到综合项目设计逐级推进、衍化，通过221个实例详细介绍了Python编程语言的基础知识和语法操作规范，同时还剖析了18个综合应用案例，从而培养读者解决人工智能应用问题的编程能力，完成Python算法库的建构与应用，最终用程序来模拟或实现人类的学习行为。本书可以作为高职院校计算机类、自动化类、电子信息类、数字经济类等专业Python编程课程的参考教材，也可作为广大Python编程语言爱好者自学的参考书。

自从2021年起，NFT风靡全球，国内外市场可谓热闹非凡。推特创始人杰克·多西，将首条推文制作成NFT作品，5个单词拍卖出250万美元；加密艺术家比普尔推出NFT艺术品，拍卖出6935万美元的天价。随后，各国演员、球星、歌手，也纷纷发行NFT作品，就连耐克、阿迪达斯、古驰、爱马仕等品牌，也快马加鞭入局……人们不禁发问，NFT到底是什么？与区块链、元宇宙有什么关系？国内外的数字藏品有什么不同？对哪些行业领域有重大意义？如何发行、应用？又有什么风险？针对以上问题，我们特意出版了此书。本书不仅包含NF

《Go程序开发实战宝典》结合典型案例进行知识点讲解，内容通俗易懂、重点突出、实用性强，囊括Go语言的主要功能。全书共14章，前6章主要包括基础数据类型、循环控制、函数和指针、内置容器、字符串处理等；第7章主要讲解Go语言的面向对象编程，主要包括结构体、方法、接口、设计模式、反射等内容；第8~13章主要介绍服务端开发经常需要处理的问题，主要包括Go语言的编写规范、错误处理、异常处理、文件读写操作、JSON编码解码、网络编程、gRPC、并发编程、数据库编程、网络安全和测试等内容。此外，本书还对一些数

西蒙教授说，科学的目标在于让精妙复杂的东西变得简单易懂，却又不失其惊奇之处！本书作为人工智能领域的一本必读经典，对人工智能领域所涉及的各学科均做出了独到的分析。西蒙教授在思维和大脑的区分上投入颇多。他将大脑看作生理机能的一部分，就如计算机中的硬件，只是大脑中的思维是人的想法的呈现。他强调，人类和计算机中的硬件不同，但这并不会阻碍计算机思维能力的发展，从而阻碍其适应能力。本书堪称人工智能领域的开山之作，具体包括：（1）理解自然界和人工界；（2）经济理性：适应性技巧；（3）思维心理学：自然中的人工智

本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue2.x的开发基础，第3章为Vue2.x的组件开发，第4章为VueCLI开发完全指南，第5章为VueCLI项目实战，第6章为Vite+Vue3完全开发指南，第7章为Vue3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：Web前端发展史、Vue的诞生、Vue2.x基础指令、Vue2.x常用API、Vue2.x组件系统、Vue2.x组

这是一本面向零基础读者的Python程序开发入门书。全书以算法设计为主线，以大量生动有趣的项目案例为依托，以图表、动画、视频、实际操作等多种知识呈现的形式深入浅出地介绍了Python程序设计的基本知识和应用技巧。同时，书中还融入了精心设计的思政要素，力求达到传授知识、培养能力和塑造价值的有机融合。全书共8章。主要内容包括Python初步、简单程序设计、分支程序设计、循环程序设计、组合数据类型及其应用、函数及其应用、文件及其应用、使用第三方库等。本书结合作者多年的教学经验编写而成，提供了由教学名师

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度学习和PyTorch编程框架。本书可以作为理工科大学相关专业研