数据压缩已经成为信息革命的一门支撑技术，这场革命已经改变了我们的生活，而在此过程中，数据压缩也变得几乎无处不在。从MP3播放器到智能手机，再到数字电视和数字电影，数据压缩几乎成了所有信息技术的必备要素。
近年来，以大数据为标志的互联网技术高歌猛进。数据规模大、产生速度快、来源多样等特性，导致数据存储和处理都前所未有地复杂。《数据压缩导论（第4版）》作为迄今为止数据压缩领域最全面而深入的著作，多年来一直被业内人士奉为权威，一版再版。
最新版本主要介绍了以下内容。
详细介绍了当代压缩技术的理论基础，并辅以应用示例来解释相关概念（本书配套网站datacompression.unl.edu提供相关应用的实现技术和算法）；
深度剖析无损和有损压缩、霍夫曼编码、算术编码、词典编码技术、基于上下文的压缩算法、标量和矢量编码等内容；
深入探讨了新兴标准和已经建立的标准，包括JPEG 2000、JPEG-LS、MPEG-2、 H.264、 JBIG 2、ADPCM、LPC、CELP、 MELP和 iLBC；
增加了范式霍夫曼编码以及更多有关二进制算法编码的内容。

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作
数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析
模型适用性的评价方法以及结果的可视化
用图形实现变量关系的可视化
在给定置信度的前提下确定样本量
高级统计分析方法和高级绘图

本书是原谷歌资深面试官的经验之作，层层紧扣程序员面试的每一个环节，全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试，才能在面试中脱颖而出。第1～7 章主要涉及面试流程解析、面试官的幕后决策及可能提出的问题、面试前的准备工作、对面试结果的处理等内容；第8～9 章从数据结构、概念与算法、知识类问题和附加面试题4 个方面，为读者呈现了出自微软、苹果、谷歌等多家知名公司的150 道编程面试题，并针对每一道面试题目，分别给出了详细的解决方案。
本书适合程序开发和设计人员阅读。

本书从实践角度介绍安全漏洞，描述了作者在过去几年里怎样发现漏洞、怎样利用漏洞来攻击以及开发商如何修复漏洞，旨在为开发人员提醒，为漏洞研究领域的工作人员提供工作思路。