具体描述
Visual Basic是一种近乎全能的可视化开发工具，它的效率极高。通过本书的学习，即使是初学者，也能在掌握VisualBasic6.0常用功能的基础上独立开发出具有实用价值的管理信息系统。
全书分15章，以大量的实例分别介绍VisualBasic6.0的墓本对象、可视化程序设计的基本方法和数据库应用。在较全面地介绍VisualBasic的特点、功能和应用的基础上，以数据库应用技术作为切入点，提高读者开发实用项目的能力。
本书可作为高职高专学生教材，亦可作为大学本科、成人教育应用型专业以及等级技术培训的教材和自学参考书。
电子信息技术前沿探索：面向物联网与云计算的系统构建与实践 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨当前信息技术领域中最具活力和变革性的两大核心——物联网（IoT）与云计算（Cloud Computing）——如何相互融合，共同构建下一代智能信息系统。我们摒弃传统技术的陈旧框架，聚焦于面向未来的架构设计、关键技术实现以及在实际业务场景中的落地应用。本书内容经过精心组织，从宏观概念到微观实现，层层递进，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：物联网（IoT）的深度解析与架构设计 本部分将物联网提升到系统工程的战略高度，深入剖析其复杂的多层架构，并重点探讨边缘智能与数据治理的挑战与机遇。 第一章：万物互联的理论基石与生态演进 本章首先阐明物联网的定义与边界，区分狭义的M2M与广义的IoT。我们将详细探讨支撑物联网的无线通信技术演进路线图，对比分析LPWAN（如LoRa, NB-IoT）的功耗与覆盖特性，以及5G在海量连接和低时延场景中的关键作用。重点讨论物联网的安全模型：从设备认证、数据加密到平台安全，构建一个可信赖的连接环境。此外，本章将剖析当前主流的IoT平台（如AWS IoT Core, Azure IoT Hub等）的架构模式及其核心服务集，为后续的平台选型和集成打下基础。 第二章：边缘计算（Edge Computing）的崛起与实践 面对海量数据和实时性需求，数据处理必须下沉至网络边缘。本章深入探讨边缘计算的必要性、架构范式（Fog Computing vs. Edge Computing）。我们将详细介绍边缘计算节点的资源受限环境下的软件栈设计，包括轻量级操作系统、容器化技术（如K3s, MicroK8s）在嵌入式设备上的部署策略。更重要的是，本章会提供实用的边缘智能部署指南，如何将训练好的机器学习模型（如TensorFlow Lite）高效地部署到边缘端，实现本地决策和反馈，大幅减少对云端的依赖。讨论如何设计弹性边缘架构，确保在网络中断时系统的自治能力。 第三章：物联网数据生命周期管理与质量控制 物联网产生的数据具有高并发、高维度、高异构性的特点。本章聚焦于如何高效地捕获、清洗、存储和分析这些“脏”数据。我们将对比分析时序数据库（如InfluxDB, TimescaleDB）在处理传感器数据流方面的优势，并介绍数据预处理的关键技术，如异常值检测、数据插值和时间同步。关于数据治理，本章将阐述数据湖（Data Lake）和数据仓库在IoT场景下的融合应用，以及如何利用流处理引擎（如Apache Kafka Streams, Flink）实现实时告警和业务洞察。 第二部分：云计算的深化应用与架构转型 本部分将云计算的关注点从基础资源虚拟化，转向构建高可用、高弹性、面向服务的现代应用架构。 第四章：云原生（Cloud Native）架构的核心原则 本章是理解现代应用部署范式的基石。我们将深入剖析云原生十二要素（The Twelve-Factor App）的精髓，并详细介绍容器化技术Docker和容器编排系统Kubernetes（K8s）在生产环境中的部署、伸缩和自我修复机制。内容将侧重于配置管理、服务发现、日志聚合（ELK/EFK Stack）以及分布式追踪（Jaeger/Zipkin）的实践方法。我们将指导读者如何将传统单体应用逐步解耦为微服务架构，并探讨服务网格（Service Mesh，如Istio）在管理复杂微服务间通信、安全和策略执行中的关键作用。 第五章：Serverless与函数即服务（FaaS）的潜力释放 Serverless架构代表了云计算的下一阶段抽象。本章将详细解析AWS Lambda、Azure Functions等FaaS平台的运行机制，包括冷启动优化、并发模型和成本效益分析。重点探讨如何利用Serverless构建事件驱动的后端系统，处理突发流量和异步任务。同时，本章也会探讨Serverless在IoT数据管道后端中的应用，例如，如何通过函数触发器直接处理消息队列中的新数据点，实现低延迟的响应。我们将讨论Serverless的局限性以及与传统容器化服务的混合部署策略。 第六章：云安全与合规性：从基础设施到应用层 安全是云计算和物联网融合的生命线。本章聚焦于DevSecOps的实践，确保安全左移。内容涵盖身份与访问管理（IAM）的最小权限原则在云环境中的实施，基础设施即代码（IaC）中的安全模板构建（使用Terraform/CloudFormation）。针对数据安全，本章深入讲解云端数据加密的最佳实践（静态加密与传输加密），以及密钥管理服务（KMS）的正确使用。此外，本章还会涉及合规性框架（如GDPR, HIPAA）在云环境下的映射和自动化审计工具的应用。 第三部分：物联网与云计算的深度融合：构建智能平台 本部分是全书的落脚点，探讨如何将边缘的实时能力与云端的强大分析和存储能力进行无缝集成，构建真正的智能系统。 第七章：混合云与跨云数据同步策略 在实际部署中，数据往往分散在本地数据中心、私有云和多个公有云之间。本章探讨混合云架构的连接模式，重点研究数据迁移、灾难恢复和工作负载迁移的策略。核心内容将是构建高效的云边同步机制，如何平衡数据驻留（Data Sovereignty）需求和全局数据分析的需求。我们将分析专用的数据同步网关和消息代理（如MQTT/AMQP的云端桥接）的实现细节。 第八章：利用云端AI赋能边缘设备 本章阐述“训练在云端，推理在边缘”的典型工作流。我们将详细演示如何利用云端海量数据和强大的GPU资源进行深度学习模型的训练、版本控制和优化。随后，重点讲解模型压缩（量化、剪枝）技术，以适应边缘设备的计算能力。内容将包含一个端到端的案例：如何在云端训练一个物体识别模型，并将其安全、可靠地部署到数百个远程传感器节点上，并通过云平台进行远程模型更新和监控。 第九章：构建可扩展的数字孪生（Digital Twin）系统 数字孪生是IoT与云计算融合的终极体现。本章将数字孪生定义为一组实时映射物理世界的虚拟模型。我们将探讨构建数字孪生所需的三大核心要素：物理世界的实时数据采集、云端的模型管理与仿真环境、以及可视化与交互界面。本章将指导读者如何使用先进的3D建模工具和时间序列数据，在云平台上构建高保真的数字孪生实例，并展示如何利用孪生体进行预测性维护、性能优化和“假设分析”（What-if Scenarios）。 结论：面向未来的系统工程师素养 本书最后总结了在当前的物联网与云计算交叉领域中，系统工程师需要具备的跨学科能力：从嵌入式编程的严谨性，到分布式系统的复杂性处理，再到数据科学的洞察力。我们强调持续学习和适应新的技术栈的重要性，为读者规划了面向未来技术栈的进阶学习路径。 本书结构严谨，技术选型紧跟行业前沿，旨在为希望在智能系统构建领域实现突破的读者提供一把实践的钥匙。
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