本书系统地讲述了信息安全测评相关的理论基础、测试评估工具,重点讲述了风险评估、网络安全等级保护、商用密码应用与安全性评估、渗透测试的相关技术、基本要求和作业方法。全书共5章,包括信息安全测评概述、信息安全测评基础、信息安全测评工具、信息安全测评方法、信息安全测评实战案例。本书旨在帮助读者在具备一定的信息安全理论的基础上,通过“测评工具+技术+作业方法”的知识结构,系统地掌握信息安全测评的知识体系、测评方法、工具和技能,提高从业人员的信息安全测试评估能力和业务水平,使读者能有效地实施信息系统工程项
数据中心低压供配电系统运维以培养实践能力和职业能力为目标,围绕数据中心低压供配电设备的正确维护与保养方法、用电负荷与配电系统的可靠性、各种低压配电系统的方案以及数据中心分级对电源的要求进行了系统论述。全书共分16章,主要内容包括概述、电工基础知识、电击及现场救护、低压配电系统接地形式、防电击技术、电气防火与防爆、防雷和防静电、常用电气仪表及测量、电工安全用具与安全标志、电工常用工具、低压电器及其成套开关设备、异步电动机、电力电容器、照明装置、电气线路和临时用电等专业知识,并配有常见安全隐患排查和
本书从身份和访问控制管理(IAM)的定义和价值入手,提出了企业安全架构从原有基于边界的防护演变到以身份为中心的动态访问控制,深入分析了身份治理IGA应该具备多种技术能力(包括身份认证、特权访问、权限控制、目录服务、API安全、风险和行为分析及密码技术),并结合相关标准协议和实践详细描述各种技术应用的场景讲解;最后对身份管理未来的技术和业务发展方向做了前瞻性研究。本书从政府对法律法规的要求,企业的安全需求增长和数字化转型的趋势,描述了IAM如何为企业降本增效,提高用户体验,为业务赋能。本书可以作为
《推荐系统实战宝典》主要围绕推荐系统进行讲解,全面介绍了掌握推荐系统技术所需要学习的算法及步骤。书中描述了基于点击率评估、RBM的推荐,基于标签的推荐,基于用户行为、内容、模型、流行度、邻域、图的推荐,以及基于上下文的推荐,还有使用自然语言处理或者矩阵分解的推荐,包括算法原理的介绍,对于每一种推荐方式也做了细粒度的分析及场景化的应用。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。除此之外,本书还会涉及一些基础算法及数学知识,并且包括对于推荐算法的一些模型评估以及校验的描述。阅读本书可以帮助读者学
本书从原理出发,系统性地介绍了分布式系统和算法,而非介绍如何使用某种分布式框架。本书首先介绍了分布式系统是如何被建模的,以及分布式算法是如何被描述的,然后从基础的链路抽象开始逐步增加复杂度,最终将复杂的共识抽象以简单的方式呈现在读者面前。通过阅读本书,读者不仅可以掌握常用的分布式算法,还可以学到分布式算法的证明方法及适用条件,为自行设计分布式系统和算法打下坚实的基础。本书适合分布式领域的初学者及相关从业者阅读参考。
《TensorFlow2.x高级计算机视觉》详细阐述了与TensorFlow高级计算机视觉相关的基本解决方案,主要包括计算机视觉和TensorFlow基础知识,局部二值模式和内容识别,使用OpenCV和CNN进行面部检测,图像深度学习,神经网络架构和模型,迁移学习和视觉搜索,YOLO和对象检测,语义分割和神经风格迁移,使用多任务深度学习进行动作识别,使用R-CNN、SSD和R-FCN进行对象检测,通过CPU/GPU优化在边缘设备上进行深度学习,用于计算机视觉的云计算平台等内容。此外,本书还提供了
本书由2017年图灵奖的两位得主撰写,是计算机体系结构领域的经典教材,每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容,并更新了所有实例,使全书更加与时俱进,满足学生和读者的新需求。
本书以OpenCV-Python(thePythonAPIforOpenCV)为工具,以案例为载体,系统介绍了计算机视觉从入门到深度学习的相关知识点。本书从基础知识、基础案例、机器学习、深度学习和人脸识别5个方面对计算机视觉的相关知识点进行了全面、系统、深入的介绍。书中共介绍了40余个经典的计算机视觉案例,其中既有图像加密、指纹识别、车牌识别、缺陷检测等基于传统技术的计算机视觉经典案例,也有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、风格迁移、姿势识别等基于深度学习的计算机视觉案例,还有表情识别、驾
本书沿袭“程序员的数学”系列平易近人的风格,用简练的语言和丰富的示例向程序员介绍了编程中所需的图论基础知识。内容包括最小生成树、最短路径问题、欧拉回路、哈密顿圈、图着色、最大流问题和匹配问题等。本书并未枯燥地讲解理论,而是通过大量代入了具体数值的示例,引导读者理解图论中的概念和定理。在讲解图算法时还详细拆分了算法的执行步骤,以便读者加深理解。
内容提要随着人工智能技术的发展,我们已经进入人工智能时代。在人工智能研究的各个领域,适合中小学生学习和理解的内容主要包括:语音识别、TTS语音合成、计算机视觉与图像处理等,这些内容侧重让学生体验人工智能的应用,尤其是同一技术在不同场景下的应用,感受人工智能对生活的影响。本书以智能感知为主要研究对象,以计算机视觉与图像处理作为课程的主体内容。通过学习传感器的用法,让读者感受人工智能的魅力,激发他们的学习兴趣。读者通过对人工智能开发板的学习,初步了解和掌握人工智能的入门知识。读者在学习人工智能的同时