本書內容已經外聘專家審讀審核通過后同意安排出版。區塊鏈是一個分散的記錄，存儲在許多沒有中央控制或權限的設備上。這個共享數據庫的副本經常相互協調，記錄被加密編碼以使它們不可更改。其結果是一種既透明又可公開訪問的數據庫，而且不可能篡改或改變歷史數據記錄。最初因比特幣等加密貨幣而受到追捧的區塊鏈平臺，最近的Ethereum和Hyperledger等區塊鏈平臺為不可變的公共和私人數字記錄管理開啟了新的應用。本書首先介紹區塊鏈的基本原理，講述如何創建自己的去中心化應用程序。你將親身體驗以太坊區塊
本書全面介紹區塊鏈發展歷史及密碼學在區塊鏈中應用研究成果。全書共6章,第1章介紹密碼學與區塊鏈原理,第2章介紹區塊鏈技術架構與發展,第3章介紹哈希函數及其在區塊鏈中的應用,第4章數字簽名及其在區塊鏈中的應用,第5章介紹密碼協議及其在區塊鏈中的應用，第6章介紹區塊鏈中高級密碼學原語與協議。本書不僅包括密碼學的實用算法與協議,同時也覆蓋了適合區塊鏈應用的密碼學的最新研究成果,是首本關于區塊鏈中所采用密碼學方法與技術的系統性著作，力求使讀者通過本書的學習了解本領域最新的發展方向。
隨著ChatGPT的橫空出世，AI和深度學習成了人們熱議的焦點。那么，深度學習究竟是什么？它又能為我們做些什么呢？本書旨在解答這些疑惑的同時帶領讀者體驗深度學習。本書以山羊博士和雙葉同學的教學漫畫情境為引，以對話和圖解為主要展現形式，生動地講解深度學習的原理，同時借助免費的在線演示教育平臺TensorFlowPlayground，以直觀的可視化方式展示人工神經網絡的學習過程，并循序漸進地講解深度學習的方法，最后帶領讀者使用Python完成對各類圖像數據的深度學習。
機器學習和數據分析都離不開數據。互聯網上有著海量的數據，利用Python能夠高效地進行數據收集與分析——數據抓取。本書面向數據抓取初學者，以山羊博士和雙葉同學的教學漫畫情境為引，以對話和圖解為主要展現形式，在《Python一級：從零開始學編程》的基礎上，從爬取公開數據開始，循序漸進地講解HTML解析、表格數據讀取、開放數據分析，以及如何利用WebAPI高效收集數據。
理論分析、實驗觀察和計算模擬是科學研究的三大手段，科學與工程計算在科學研究，經濟建設和社會發展中發揮著不可替代的作用，正因為此，高性能計算成為世界各國激烈競爭的戰略高地。過去30余年，中國的高性能計算走過了一條艱辛的發展之路。在人才和經費匱乏的條件下，中國的科技工作者奮發圖強，埋頭苦干，一步一個腳印，從跟蹤、并跑、走向交替領先，取得了令世人矚目的進步。編纂本書的目的，就是要記錄過去30余年中國高性能計算所走過的不平凡的道路，給后人留下有益的啟迪。 本書分為系統篇、算法與軟件篇、應用篇和產業化篇四
Python是Web開發和數據分析等領域非常流行的編程語言。隨著人工智能時代的到來，越來越多的人開始學習Python編程。 本書面向Python初學者，以山羊博士和雙葉同學的教學漫畫情境為引，以對話和圖解為主要展現形式，從簡單的Python程序開始，循序漸進地講解Python基礎知識、基本語法和編程樣例。此外，本書還為初學者特意準備了查找和排除錯誤的相關知識。
本書面向具備Python一級能力的初學者，基于虛構人物形象山羊博士和二葉草的教學現場，帶領讀者體驗Python桌面應用程序開發。本書內容以教學對話和場景插圖呈現，講解桌面應用程序的概念、開發必備知識，以及如何創建應用程序、如何進行應用桌面應用程序和游戲應用程序開發。本書可作為以PAAT全國青少年編程能力等級考試、中國自動化學會青少年人工智能核心素養為代表的各類Python編程能力認定的參考書，也可供Python初學者自學入門。
本書面向具備Python一二級能力的初學者，基于虛構人物形象山羊博士和二葉草的教學現場，帶領讀者體驗Python機器學習的樂趣。本書內容以教學對話和場景插圖呈現，講解機器學習的概念、人工智能的基礎知識，以及典型例程的開發流程與具體實現。本書可作為以PAAT全國青少年編程能力等級考試、中國自動化學會青少年人工智能核心素養為代表的各類Python編程能力認定的參考書，也可供Python初學者自學入門。
本書主要以游戲地圖為探討對象，以游戲地圖的維度、交互性、敘事探索性和文化傳播性來探究虛擬空間的特點、本質及對現實物理世界的啟示，發掘其對地圖理論的擴展，從而完善 ICT時代地圖學的知識和理論，促進地圖學的發展。全書共八章，按照游戲地圖的背景、游戲地圖定義、游戲地圖的表現形式和類別、游戲地圖的虛與實、游戲地圖的時空觀、游戲地圖的空間導航和引路、游戲地圖的敘事分析、游戲地圖的文化傳播功能的先后順序來構建全書框架。
本書從大數據和網絡教育相結合的角度，介紹教育大數據分析和智能教育服務的相關理論、方法和技術，重點介紹大數據分析框架、智能服務系統架構、復雜事件處理機制、基于教育大數據的學習者學習行為模型及學習伙伴推薦方法、網絡協作學習方法等，有助于讀者對基于大數據的教育智能化相關技術有較為全面的理解和把握。
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