《计算机网络（第4版）》全书按照网络协议模型（物理层、数据链路层、介质访问控制子层、网络层、传输层和应用层），自下而上系统地介绍了计算机网络的基本原理，并给出了大量实例。在讲述各网络层的同时，还融合进了近年来迅速发展起来的各种网络技术，如Internet、SONET、A DSL、CDMA、WLAN和蓝牙等。另外，针对当前计算机网络的发展现状以及计算机安全的重要性，本书用了一整章的篇幅对计算机安全进行了深入讨论。

本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikitlearn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。

《人工智能：一种现代的方法（第3版）》是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。

《人工智能：一种现代的方法（第3版）》的最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。

本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。

本书是著名作者Tanenbaum关于分布式系统的最新力作，是分布式系统的权威教材。本书分成了两大部分。第2～9章讨论的是分布式系统的的原理、概念和技术，包括通信、进程、命名、同步化、一致性和复制、容错性以及安全性等，而分布式应用的开发方法（即范型）在第10～13章中进行了讨论。但是，与前一版不同的是，我们没有在讨论范型的章节中完整地介绍每个案例研究，而是通过一个有代表性的案例来解释原理。这种介绍方法使得我们不仅精简了素材，而且可以使得读者在阅读和学习时更愉快些。全书结构清晰，内容全面经典，系统性与先进性并茂。

本书适用对象广泛，不仅可以作为学习分布式计算机的本科生和研究生的教材，对于从事分布式计算研究和工程应用的科技人员和工程技术人员来说，本书也是一本优秀的读物。

《数据库云平台理论与实践》作为计算机、网络工程、信息管理院校研究生的高端教材，适合具有一定计算机基础知识的读者学习，也可作为数据分析师、系统架构师的数据库、云技术培训教材，以及各企事业组织实施信息化建设、流程再造、大数据的生态系统构建和信息化基础知识训练的参考书。

全书以零基础的读者自学完成一个中文分词系统作为目标。从Java基础语法开始，然后到文本处理相关的数据结构和算法，*后实现文本切分和词性标注。本书是少有的介绍业界热门的Java开发中文分词的书籍。本书选取相关领域的经典内容深入理解和挖掘，也综合了实践性强的创新想法。适用于对软件开发感兴趣的青少年或者大学生。