在本书之中会从零开始为读者详细地进行Spring开发框架的原理分析，并且通过一系列的案例讲解Spring开发应用的基础模型，并基于此模型进行不断的应用结构扩展，除了核心的IoC&DI、AOP技术之外，还讲解SpringJDBC、事务处理框架、SpringDataJPA、SpringCache以及常见的RabbitMQ消息组件于SpringAMQP服务整合。除了核心的技术实现之外，本书也针对当前Java面试中常见的问题进行了总结，同时通过功能管理的设计方式进行了Spring之中的核心源码解读，为后

本书先介绍了数字孪生的兴起与发展，给出了数字孪生的定义及功能架构；其次分析了数字孪生技术应用及产业发展态势；再次从供给侧与应用侧分析了我国数字孪生的发展现状，以及目前在技术、产业、应用方面面临的瓶颈；末尾介绍了产业供给侧解决方案、应用侧案例及第三届中国工业互联网大赛工业互联网数字孪生专业赛优秀案例。

本书系统介绍了人工晶体生长的基础理论和相图技术，在此基础上全面介绍了人工晶体生长主流技术如水溶液法、助熔剂法、水热法、焰熔法、提拉法和坩埚下降法等，详细介绍了上述人工晶体生长技术的基本原理、设备设计与构造、生长工艺以及它们的优缺点等。同时，作者结合自身多年科研工作成果积累，选择性介绍了几种重要的光电子晶体材料的生长技术。

深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架DeZero。DeZero是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow和Chainer等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。本书沿袭《深度学习入门：基于Python的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，

本书面向复杂不确定环境下可解释分类的需求，重点阐述作者提出的置信规则分类方法体系及其在实际工程中的应用。全书主要内容包括不可靠数据鲁棒置信规则分类、面向大数据的紧凑置信规则分类、数据与知识双驱动的复合置信规则分类、精确且可解释的置信关联规则分类、面向高维数据的置信关联规则分类、面向软标签数据的置信关联规则分类等方面的理论进展，以及在编队目标识别、多框架融合目标识别、多属性决策融合目标威胁评估等实际问题中的应用。

本书围绕世界主要国家应急管理体系与实践及对我国应急管理的启示开展研究。研究了北美洲（美国、加拿大）、欧洲（俄罗斯、德国、英国）、亚洲（日本、新加坡、印度）、大洋洲（澳大利亚）四大洲九个国家的应急管理体制、机制和法制，同时对各国主要城市的地震、飓风、火灾、水灾、冰雪、大规模停电等典型突发事件案例进行了分析，提出了各国应急管理体系与实践对我国的启示，并指出了我国与各国开展应急管理合作交流的方向。

本书概括了中国沉积学的发展历史，梳理了沉积学各分支学科的国内外研究动态，分析了中国的研究基础和特色优势，明确了中国沉积学的国际影响与地位，拟定了各分支学科的关键科学问题，剖析了中国沉积学教育和基地建设的现状与存在的问题。在此基础上，结合国际前沿、国家需求、地域特色和研究基础，凝练并提出了未来10年中国沉积学领域所要重点解决的核心科学问题。本书旨在为沉积学更好地发展奠定坚实的科学基础，促进沉积学在支撑解决国家重大需求、产生原创性基础研究成果等方面做出应有的贡献。

本书采用地球大数据技术收集我国在境外的重大工程空间信息，并相应编制带地理信息坐标的境外重大工程项目名录，建立境外重大工程空间数据库，把握境外各类重大工程项目的总体布局和发展态势，探索各类型重大工程项目的地球大数据监测方法，展示我国境外重大工程建设相关成果，力求为我国境外重大工程建设的监管、生态环境保护和投资决策提供有价值的科学信息支撑。

本书是一部系统介绍交流伺服系统分数阶控制的专著，主要介绍基于模型和基于数据的自适应控制方法，具体包括分数阶微积分理论及交流伺服系统的分数阶建模方法、交流伺服系统的分数阶控制器参数图形化整定方法、单电机伺服系统的分数阶自适应控制方法、多电机伺服系统的分数阶自适应控制方法、数据驱动分数阶控制方法、数据驱动自适应扰动抑制方法和数据驱动多性能指标优化方法。

本书通过分析新基建中各项关键技术与智能电网的相关性，阐述将5G、大数据、人工智能等技术应用于智能电网的方法。书中重点介绍新基建中相关技术及其在智能电网中的应用情况，包括5G、大数据、新能源汽车和充电桩、人工智能、特高压、工业互联网六个方面的内容。本书旨在为广大读者解读现阶段能源电力行业新基建与智能电网共同面临的挑战以及解决问题的技术。