产品阈值的变化直接影响产品的性能和质量评价，本书提出渐变阈值的概念，详细阐述了阈值的渐变特性和竞争失效机理，给出了冲击阈值与性能退化阈值之间的数学关系。充分利用产品监测的退化数据，同时丰富现有的冲击类型，开展了渐变阈值下机械产品竞争失效的可靠性评估方法研究，解决了传统阈值为固定值或离散型分段函数下对产品可靠性高估的问题，进一步完善了产品可靠性评估理论体系。本书适合作为高校硕士研究生和博士研究生的专业教材，也可作为相关专业科研工作者的技术参考书。

本书根据著者多年Linux系统实战经验，以实用高效为原则，从走进Linux的世界、熟练使用Linux、玩转Shell脚本编程、掌握企业主流Web架构、部署常见的企业服务5个方面徐徐展开，详细讲解了Linux操作系统的安装、命令、权限和软件管理，数据库，防火墙，文本处理，Shell脚本编程，Web服务器架构以及常见的企业服务等内容，全书共23章，每一章都包含大量企业实战演示案例。本书内容源于企业实际工作需要，侧重于快速掌握Linux系统操作、提高系统操作效率以及解决在企业实战中常遇到的疑难问题，本

本书按知识谱系分为芯片设计、制造、封测、软件工具、材料装备、产业投资、企业运营，以及政策规划等十大类、近百个小专题。在知识全面覆盖产业链的同时，对芯片设计作为产业“龙头”、处理器作为芯片之“冠”、EDA作为设计之“笔”、光刻机作为装备之“巅”、鳍式场效应晶体管（FinFET）作为制造之“拱门”、科创板芯片概念等产业重点、技术卡点和社会热点，进行“庖丁解牛”式的融贯，达到化繁为简、以微知著地普及和传播芯片知识的目的。本书内容详细，兼具全面性和系统性、科学性和趣味性、开放性和可读性，可作为集成电路和

为保证电力系统安全、稳定运行，防止电力系统的稳定被破坏、电网解列、重大设备损坏及大面积停电事故出现，本书从电网调度运行的角度出发，分析近年来国外电网典型大停电事故的概况、发生原因，以及对我国电网发展、建设与运行的启示。本书可供电网公司各级调度人员、技术人员、管理人员学习和借鉴，也可作为相关专业的培训用书，还可作为电力系统、电气工程等相关专业师生的参考用书。

资深芯片验证专家刘斌（路桑）围绕目前芯片功能验证的主流方法—动态仿真面临的日常问题展开分析和讨论。根据验证工程师在仿真工作中容易遇到的技术疑难点，本书内容在逻辑上分为SystemVerilog疑难点、UVM疑难点和Testbench疑难点三部分。作者精心收集了上百个问题，给出翔实的参考用例，指导读者解决实际问题。在这本实践性很强的书中，作者期望能够将作者与诸多工程师基于常见问题的交流进行总结，以易读易用的组织结构呈现给读者，目的是帮助芯片验证工程师更有效地处理技术疑难点，加快芯片验证的调试过程。

《啊哈！算法揭秘》围绕程序设计典型算法，精心编织了一个场景，让读者通过本书学会优先搜索、深度优先搜索、迭代加深、并行算法、二分搜索等算法背后的原理，字符串、数组、栈和队列等基本计算机科学概念，学习如何修改搜索算法以适应不同的数据结构、如何在特定情况下选择的算法，以及何时应该使用基于常识的启发式算法，以加深对程序世界的理解。本书的每一章都会伴随情节引入一个新的算法概念，并在结尾处回顾总结本章内出现的专业知识。

本书全面总结了卫星通信网的组网控制和管理系统设计实现中的核心问题及技术方法，包括卫星通信网组网和控制的基本原理、组网控制系统的软硬件架构、管控信息的传输协议、管控系统的功能需求，以及组网控制中心的设计实现、灾难备份、安全防护和测试评估等内容。本书对卫星通信网组网控制系统的研制开发和建设运行具有重要的参考与应用价值，可以作为卫星通信网组网控制与运行管理技术人员的入门书，也可以作为组网控制系统设计开发人员的技术参考书，还可以作为卫星通信网建设与运维人员的业务拓展书。

本书从LaTeX的环境安装配置开始介绍，逐步带领读者了解LaTeX的使用语法和应用场景。本书重点介绍了LaTeX的文本排版，从文本排版出发，逐步了解图表的排版方式。根据LaTeX文档的类型差异，介绍了幻灯片的使用方法。在学习了基本文档类应用和语法规则之后，扩展了LaTeX的自定义命令和环境，提供了很多参考资料和学习网站，方便读者进一步探究。本书分为7章，涵盖的主要内容有LaTeX文本排版语法、数学公式排版方法、图表应用方法、幻灯片制作方法和定制LaTeX。其中文本排版是本书的核心内容，LaTeX

本书帮助我们使用语言的力量而不是意志力来增加自己的动力，克服在饮食方面的挣扎！本书解释了无意识的、不健康的自我对话（自我暗示）如何导致我们在饮食、健身和自我护理方面做出糟糕的决定，以及有意识的、聪明的自我对话如何促进食物、身体和心灵建立积极关系。

本书基于作者多年的研究成果，详细介绍了跨数据中心机器学习的训练系统设计和通信优化技术。本书面向多数据中心间的分布式机器学习系统，针对多数据中心间有限的传输带宽、动态异构资源，以及异构数据分布三重挑战，自底向上讨论梯度传输协议、流量传送调度、高效通信架构、压缩传输机制、同步优化算法、异构数据优化算法六个层次的优化技术，旨在提升分布式机器学习系统的训练效率和模型性能，突破跨数据中心机器学习的通信瓶颈和数据壁垒，实现多数据中心算力和数据资源的高效整合。本书可作为跨数据中心机器学习的参考资料，供人工智能