近年來，人們對智慧家庭的期待和接受度越來越高，超高清電視、家庭網(wǎng)絡管理、智能家居等受到廣泛關注。本書圍繞智慧家庭體系，著重介紹超高清視頻的發(fā)展現(xiàn)狀和關鍵技術，面向未來的大視頻業(yè)務的發(fā)展趨勢，對IPTV超高清視頻技術平臺架構及其核心理念進行了介紹；同時，由網(wǎng)絡知識引出智慧家庭終端產品（包括超高清電視機、機頂盒、家庭網(wǎng)絡）

本書全面、系統(tǒng)地闡述了全球特別是中國物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀及趨勢，詳細介紹了物聯(lián)網(wǎng)感知的關鍵技術，并選取了物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)應用的重點領域，給出解決方案，介紹成功案例。全書共四個部分，包括物聯(lián)網(wǎng)感知技術與產業(yè)概述、物聯(lián)網(wǎng)感知技術詳解、物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)應用、物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)展望。本書可供物聯(lián)網(wǎng)產業(yè)相關政府部門、企業(yè)人員閱讀，也可供從事物聯(lián)網(wǎng)技

本書為云計算及相關技術的入門教材。本書從云計算的概念、技術與構架幾個方面入手，對云計算及相關技術進行較為細致的介紹，具體涉及云計算相關的處理技術（虛擬化技術）、通信技術（計算機網(wǎng)絡技術）和存儲技術（存儲及分布式存儲技術）；同時結合云典型應用案例介紹開源的云計算管理平臺項目OpenStack及被廣泛應用的容器技術；最后介

隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)、AI和數(shù)據(jù)挖掘等技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術和產品日新月異，云端數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為一種重要的數(shù)據(jù)庫類型。本書分8章來介紹數(shù)據(jù)庫技術，內容包括數(shù)據(jù)庫的發(fā)展史、數(shù)據(jù)庫基礎知識、SQL語法入門、SQL語法分類、數(shù)據(jù)庫安全基礎、數(shù)據(jù)庫開發(fā)環(huán)境、數(shù)據(jù)庫設計基礎和華為云端數(shù)據(jù)庫產品GaussDB數(shù)據(jù)庫的使用。

本書是《數(shù)據(jù)庫原理與技術——基于華為GaussDB》的配套實驗教材，內容圍繞理論教材的教學內容進行組織，采用GaussDB（forMySQL）數(shù)據(jù)庫作為實驗環(huán)境，精心設計了多個實驗。全書共分四部分，第一部分為基本知識點與習題解析，是針對教材8章的課后習題進行解析和補充。第二部分為實驗環(huán)境建設，是針對GaussDB（fo

《云計算平臺構建與5G網(wǎng)絡云化部署》從云計算產生的背景及概念談起，首先介紹了云計算涉及的關鍵技術和常見的部署模式，然后探討了云計算基礎設施的建設方案及其在各場景下的具體應用。5G網(wǎng)絡的商用進一步促進了云邊協(xié)同、云網(wǎng)協(xié)同，最后兩章分別介紹了邊緣計算的建設方案以及5G網(wǎng)絡的云化部署。 《云計算平臺構建與5G網(wǎng)絡云化部署》體

本書全面、系統(tǒng)、客觀地介紹了物聯(lián)網(wǎng)的頂層設計、核心技術和應用實戰(zhàn)等內容。作者創(chuàng)新性地提出了在我國物聯(lián)網(wǎng)建設與大發(fā)展中，構建我國物聯(lián)網(wǎng)體系架構運營平臺，在我國形成“物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)代信息服務業(yè)”與“物聯(lián)網(wǎng)終端產業(yè)集群”，各行各業(yè)誕生物聯(lián)網(wǎng)運營商的愿景。 本書根據(jù)作者近年來30余項物聯(lián)網(wǎng)相關發(fā)明專利和數(shù)十個物聯(lián)網(wǎng)工程實踐，展示了從

本書以物聯(lián)網(wǎng)與智慧廣電戰(zhàn)略為背景，系統(tǒng)地論述了物聯(lián)網(wǎng)與智慧廣電的緊密聯(lián)系。首先，本書介紹物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展現(xiàn)狀，之后著眼于智慧廣電戰(zhàn)略定位，闡述智慧廣電的新角色、新任務，并介紹了未來廣播電視網(wǎng)絡架構、業(yè)務生態(tài)，分析了廣電與物聯(lián)網(wǎng)的融合基礎和方向。其次，本書介紹了智慧廣電物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務典型應用及場景，包括智慧家庭生活、智慧城市

本書依托于物聯(lián)網(wǎng)框架的三個層次：終端層、網(wǎng)絡層、應用層，從物聯(lián)網(wǎng)的基礎內容開始，先大致介紹了不同的網(wǎng)絡方案、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)處理模塊、云平臺，然后基于掌控板、MQTT協(xié)議、OneNET平臺、樂為物聯(lián)平臺展示，詳細介紹了如何完成一個物聯(lián)網(wǎng)整體項目。本書內容完全是開源的。

本書共包含Python集成開發(fā)環(huán)境操作概述、課堂上機實驗指導、課程設計三個部分。其中，課堂上機實驗指導包括Python內置對象與結構化程序設計、函數(shù)、面向對象編程、字符串及文件操作、數(shù)據(jù)分析及可視化、Python爬蟲6個章節(jié)，每個章節(jié)可供學生課堂知識鞏固及上機練習使用。課程設計共包含資源環(huán)境、海洋科學、經(jīng)濟、政治、生活

本書是“十二五”普通高等教育本科***規(guī)劃教材《數(shù)字邏輯（第七版·立體化教材）》的配套教材。全書共九章：前七章分別對應主教材的各章內容，每章分為選擇題、填空題、分析題、設計題四部分，便于學生復習、掌握每章的知識點；第八章“教學實驗設計”涵蓋組合邏輯、時序邏輯、存儲邏輯、可編程邏輯等重點教學內容；第九章“課程綜合設計”，

現(xiàn)在很多人都已經(jīng)能夠利用Arduino制作非常有創(chuàng)意的作品了，但是對于Arduino具體是如何工作的，并不是真正理解。如果我們利用Tinkercad提供的電子電路仿真功能，能較好地理解Arduino是如何運行的。Tinkercad并不是只能展示編程的效果，它的編程及模擬程序運行的功能是建立在能夠模擬真實電路的情況下，本

單類分類廣泛地存在于入侵檢測、故障診斷等實際應用領域中，它能有效解決僅有一類樣本用于訓練分類器的問題和類別極端不平衡的問題。本書簡要介紹了四類常用的單類分類器，重點介紹了基于信息理論學習的單類分類特征提取、魯棒單類分類器和單類分類器集成，主要包括基于正則化相關熵的異常檢測特征提取、基于可縮放hinge損失函數(shù)的魯棒單類

數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)可視化已成為大數(shù)據(jù)研究的一門科學。本書的目的是為數(shù)據(jù)工程專業(yè)的課程學習提供基礎原理與操作實驗，不僅綜合了國內外書籍、網(wǎng)站的相關內容，也結合了具體的課程實踐和人才培養(yǎng)要求。全書共11章，內容包括數(shù)據(jù)及可視化基礎，數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展及分類，數(shù)據(jù)處理，視覺通道，數(shù)據(jù)可視化流程，數(shù)據(jù)可視化工具，時空、地理可視化，層

本書是作者在積累了長期從事數(shù)字邏輯教學工作經(jīng)驗的基礎上編寫的教材，具有簡明、易讀、實用等突出特點。為適應部分院校計算機類專業(yè)課程體系調整、學時壓縮，本書在電路的基礎上突出邏輯，使學生在未具備電路、模擬電子技術等傳統(tǒng)先修課程的情況下，也能夠順利地開展本課程的學習。全書共６章，主要內容包括數(shù)字邏輯基礎、邏輯代數(shù)基礎、組合邏

物聯(lián)網(wǎng)被稱為全球信息產業(yè)的第三次浪潮，自1999年概念被首次提出后，先后經(jīng)歷了局部物聯(lián)、開放物聯(lián)的階段，并開始走向智能物聯(lián)的新階段。本書在梳理相關背景、把握時代脈搏的前提下，詳細闡述智能物聯(lián)的概念和內涵，從智能感知、智能網(wǎng)絡、智能平臺三方面對智能物聯(lián)技術展開分析和研究，并對典型的智能物聯(lián)應用進行介紹。最后，從政策、技術

本書以Python為平臺，以將概念、實例和經(jīng)典應用相結合的方式，介紹如何利用Python實現(xiàn)人工智能。全書分為9章，內容包括：人工智能的基礎，人工智能背景下的科學計算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡，遷移學習，網(wǎng)絡爬蟲，智能數(shù)據(jù)分析，機器學習，智能模型分析，人工智能的應用。為了幫助讀者更好地掌握相關知識，書中每章節(jié)都通過理論與實例相結合

本書旨在為Linux系統(tǒng)管理員或相關從業(yè)者介紹基于RHEL8版本的系統(tǒng)管理知識。RHEL8是美國紅帽軟件公司于2019年5月發(fā)布的最新版本的Linux系統(tǒng)。本書主要從入門的角度為讀者介紹Linux系統(tǒng)管理的相關內容，同時對RHEL8中的最新特性，如yum4、stratis卷管理等加以詳細講解，讓讀者能夠及時把握最新技術

人工智能相比于人力而言具有低成本、高效率和全天候等巨大優(yōu)勢，但其發(fā)展往往不能全面滿足實際場景的旺盛需求。近年來人工智能與計算機視覺的結合日益緊密，基于深度學習研究計算機視覺成為一個新方向。深度學習的特點是層次化的特征提取、規(guī)模更大、數(shù)據(jù)更多、計算更復雜。本書從介紹計算機視覺的任務入手，總結從傳統(tǒng)手工提取特征方法到深度學

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