本书总结汇总了系统运维管理相关知识经验，针对当前运维工作所涉及的主流知识经验进行归纳与演绎，并捎带一些进阶提高。希望带给读者一种思路和视野。本身涉猎内容广泛，有管理流程知识、也有专业技术知识；有运维常识，也有开发介绍；既有软件论述、也有硬件介绍；既有系统常用知识、也有云计算虚拟化等专项内容。限于本人学识及篇幅，文章内容有简有繁，详略相济。本书有意从实践出发，以避免真大空的理论，但考虑授人以鱼不如授人以渔，所以理论知识也是必备的。

　　本书介绍计算模型理论，包括计算的对象、本质、定义、分类、表达、逻辑和机械实现方法，以及计算模型的典型应用。全书共分为6章。第1章介绍计算的对象和本质，将离散变量作为图灵计算（离散变量计算）的对象，将其逻辑确定性和机械能行可计算性作为图灵计算的本质；第2章介绍可计算函数——递归函数；第3章介绍计算机的数学原理；第4章介绍语言的计算；第5章介绍判定问题的可计算性；第6章介绍计算模型的典型应用。本书是计算理论（计算模型、形式语言与自动机）、计算机科学技术史、逻辑学、语言学、数学、哲学的交叉研究，也是通过浅显易懂的讲解方式进行计算机核心理论教学的尝试。作者力图为计算机相关人员提供一个计算的本质特征的“灵魂”描述及其通俗解释，以使得计算机软硬件的所有任务、过程，特别是软件的表达与执行归结为数学原理和逻辑本质。本书适合作为高等院校计算机、通信、自动化、软件工程、信息管理、数理逻辑与数学基础、生成转换语言学等专业本科生和研究生的教材。同时，由于本书内容深入浅出，能够被仅具有基本数学知识的人读懂，因此也可供对计算机理论感兴趣的广大科技工作者参考。

　　计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，目前已经广泛应用于智能驾驶、机器人、生物识别等众多领域。本书对计算机视觉特征描述子的性质进行了分类，并给出了计算机视觉处理流程的一般性框架。同时，本书也对目前较新的计算机视觉技术进行了介绍，这些技术包括3D深度感知方法、稀疏编码、卷积神经网络、深度学习等。本书针对的读者为从事计算机视觉的工程技术人员、研究人员等。读者可根据不同的应用，利用本书提供的知识来选择合适的特征描述子。本书将按各种鲁棒性属性来理解各类计算机视觉的特征描述子，读者在阅读本书时要具备一定的图像处理的基础知识。

《数据库理论研究方法解析》共分十三章。主要内容包括：哲学的方法论原理、科学分析问题、选择课题的原则、选题的禁忌、课题的选择方法和提出科学假设的方法、系统思维划分产生命题、对象目标逆向推理划分策…

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