本书围绕云时代安全面临的新形势、新问题、新挑战,全面阐述云安全建设的新思路、新技术、新方案,通过国内外先进的云安全技术研究,结合云计算应用的重点场景实践,从技术、方案、实践角度整体介绍云安全建设的方法路径。其中,围绕云安全重点技术场景,打造云安全技术能力框架,全面介绍组织的云安全技术建设路径。通过云安全评估,确保组织和云服务商将必要的安全控制集成到云环境中,验证云安全控制措施的有效性。在此基础上,随着组织从云计算到云原生应用的演进,推出先进云安全整体解决方案,并落地到5G和OT等典型应用场景中,
本书图文并茂、通俗易懂,详细讲解常用的算法知识,又融入了大量的竞赛实例和解题技巧,可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C++基础知识,涉及语法、数组、字符串、结构体和指针;第2章带读者感受算法之美,涉及算法复杂度、函数和递归;第3章讲解线性表的应用,涉及顺序表、链表、栈和队列,以及STL中的常用函数和容器;第4章讲解树的应用,涉及树、二叉树、二叉树遍历、哈夫曼树和二叉搜索树;第5章讲解图论基础,涉及图的存储和图的遍历;第6章带读者进行算法入门,涉及贪心算法和分治算法
本书主要涉及智能供应链优化领域的算法理论知识与行业实践案例,涵盖了供应链管理的基础内容,通过实际案例具象化介绍如何运用运筹优化算法解决企业遇到的供应链管理问题,并详细阐述了各个案例的问题产生背景、建模过程、算法设计、求解代码。其中,案例按照供应链规划、计划和执行三个维度组织,规划篇从点到线再到面,逐步讲述了供应链网络的设计过程;计划篇以商品为对象,按照其从入库、在库到出库的不同存在形式,分别描述了入库前的品类规划、在库时的库存管理、出库后的包裹计划;执行篇则聚焦于供应链组成要素的日常运营过程,讲
这是一本介绍软件交付过程的“科普小册子”。软件交付过程是指修改了一行源代码之后的一系列工作,直到包含这个改动的软件新版本发布上线。这需要多久?可能需要几秒,也可能需要数个星期甚至更长的时间。本书介绍在保证一定发布质量的前提下,如何加速这个过程,让它尽量快一点儿,同时让我们投入的精力尽量少一点儿。也就是说,本书介绍如何让软件交付变得更高效。软件工程、敏捷、精益、持续集成、持续交付、DevOps、云原生、研发效能、平台工程等,都对这个话题有所贡献。本书并不囿于上述某个特定的“门派”,而是介绍它们的关
本书通过22个经典案例,深入介绍了Stable Diffusion AI绘画的核心功能,随书赠送了112分钟教学视频+20个素材文件+134个效果文件+75组AI绘画提示词+152页PPT课件+电子教案,帮助大家从入门到精通Stable Diffusion,从新手成为AI商业设计高手!22个经典Stable Diffusion AI绘画案例,包括动漫插图、艺术插画、写实风景、人像摄影、视觉设计、电商产品、电商模特、建筑设计、室内设计、游戏设计、3D设计、服饰设计、玩具设计、汽车设计、影视
本书的主要内容包括:创建一个简单的集群,了解Kubernetes的基本工作原理。深入了解使用Kubernetes部署应用程序的细节。学习Kubernetes的专属对象,如守护进程集、作业、ConfigMap以及机密等。探索如何通过部署组织应用程序的整个生命周期。学习如何保护应用程序部署的安全。学习部署多集群应用程序,以及通过编程语言访问Kubernetes。
"SSM是当前使用广泛的Java Web开发框架。《Spring+Spring MVC+MyBatis从零开始学(视频教学版)(第3版)》由浅入深,详细讲解SSM(Spring 6.1.10、Spring MVC 6.1.10、MyBatis 3.5.16)框架的基础知识和应用,并结合大量的示例和综合案例,帮助读者快速理解SSM开发技术。《Spring+Spring MVC+MyBatis从零开始学(视频教学版)(第3版)》配套示例源码、PPT课件、教学大纲、教学视频。《Spring+S
本书系统地介绍了面向工业软件的数字工程(DE)与基于模型的系统工程(MBSE)的理论体系、方法论、核心技术和工程应用,讨论了 SysML 建模工具的实现技术,内容涵盖需求模型开发、MBSE 工具开发、执行模型与行为仿真、规则定义与自动语法校验等多个方面,详细阐释了支撑 MBSE 的关键技术,通过理论描述与工程案例的结合,帮助读者全面掌握 DE 和 MBSE 的知识体系,并获得参考与启发。
本书以简单、直观、形象的方式教授Git,让你对Git版本控制的工作原理建立深刻的感性认识。通过颜色、情景和实践练习,你定能信心满满,学会使用这个工具。本书循序渐进,你不会陷入未知术语或概念的困境。本书涵盖以下内容:下载Git,初始化本地仓库。把文件添加到暂存区域并进行提交。创建、切换和删除分支。合并和变基分支。使用远程仓库,包括克隆、推送、拉取和获取。使用拉取请求与他人协作。
近年来,在深度学习、大数据等革命性技术的推动下,人工智能领域迎来了又一个春天。在人工智能的研究中,既包括对于人类理性思维的模拟,还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域,但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本,该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息,因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20 余年的研究历史,凝聚成了多项研究任务和实用技术,已应用于舆