Python

在機械工程領域，測試技術是保證工程質量的基礎。本書中對工程領域的智能測試原理和實踐方面應用進行研究和探討，涉及基礎理論、硬件基礎、控制策略和軟件編程。書稿分兩大部分：第一部分測試基礎理論和硬件基礎，第二部分控制系統設計和實現。第一部分具體包括信號理論、測試系統特性、傳感器、工程實例等內容；第二部分包具體括控制系統設計、C語言和Python語言編程、機器學習等內容。

本書分為兩篇：第1篇為基礎篇，依次介紹了Abaqus/CAE各個功能模塊中的常見問題、解決方法、注意事項和實用分析技巧；第2篇為提高篇，介紹了INP文件、多步驟分析、非線性分析、接觸分析、彈塑性分析、Abaqus中的Python腳本接口等複雜模型的常見問題、解決方法和實用分析技巧，在一些典型實例中同時給出了錯誤和正確的模型文件，教給讀者查找錯誤和修改模型的方法，並給出了複雜模型分析的注意事項和經驗

本書從信息技術概述、計算思維、Visio繪製流程圖、RAPTOR可視化編程到Python語言編寫程序代碼這幾個方面來激發和培養讀者的編程能力，內容由淺入深，循序漸進。 全書內容共分為4章。第1章“信息技術概述”主要介紹信息技術的發展，新一代信息技術，信息的表示與存儲以及信息安全。第2章“計算思維與算法設計”主要介紹計算思維、計算機的三大核心思維，並結合案例講解如何進行程序的算法設計。第3章“可視

《數據清洗》主要介紹數據清洗技術的基本概念與應用。全書共有8章，分別講述了數據清洗基礎、數據清洗方法、文件類型、數據采集與抽取、Excel數據清洗與轉換、ETL數據清洗與轉換、Python數據清洗、R語言數據清洗。《數據清洗》將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速瞭解和應用大數據清洗的相關技術。針對書中重要的、核心的知識點，提供了較多的練習，幫助讀者達到熟練應用的目的。《數據清洗》可作

21世紀的第二個十年，信息技術發展迅速，為使內蒙古地區能夠跟上信息技術教育的發展潮流，內蒙古教育廳電教館為內蒙古信息技術教師開設了四門課程並為該課程編寫了配套教材。 該教材分為四篇，內容分別為：Scratch、Python、APP Inventor、開源硬件設計。每篇共10課，一共40課。 本書注重對創客編程能力養成的培養，從圖形化編程到代碼編程逐漸過渡，給學有餘力、繼續深入學習的讀者打下了扎實的

Networks are everywhere: networks of friends, transportation networks and the Web. Neurons in our brains and proteins within our bodies form networks that determine our intelligence and survival. This modern, accessible textbook introduces the basics of network science for a wide range of job sectors from management to marketing, from biology to engineering, and from neuroscience to the social sciences. Students will develop important, practical skills and learn to write code for using networks in their areas of interest - even as they are just learning to program with Python. Extensive sets of tutorials and homework problems provide plenty of hands-on practice and longer programming tutorials online further enhance students' programming skills. This intuitive and direct approach makes the book ideal for a first course, aimed at a wide audience without a strong background in mathematics or computing but with a desire to learn the fundamentals and applications of network science.

《高職體育教程》系統地介紹了Python編程語言的基礎知識。《高職體育教程》每章清晰的列出主要內容、學習目標、章節內容、相關案例、小結以及習題。便於讀者系統的學好每一章內容。《高職體育教程》內容全面， 概念清晰， 例題豐富， 循序漸進， 易於學習。書中以大量實例引導讀者逐步深入學習， 每個實例程序都有詳盡的解釋， 並都能在《高職體育教程》的運行環境中正常運行。實例中既有簡單易懂的程序片段也有實際可

This unique text provides a thorough, yet accessible, grounding in the mathematics, statistics, and programming that students need to master for coursework and research in climate science, meteorology, and oceanography. Assuming only high school mathematics, it presents carefully selected concepts and techniques in linear algebra, statistics, computing, calculus and differential equations within the context of real climate science examples. Computational techniques are integrated to demonstrate how to visualize, analyze, and apply climate data, with R code featured in the book and both R and Python code available online. Exercises are provided at the end of each chapter with selected solutions available to students to aid self-study and further solutions provided online for instructors only. Additional online supplements to aid classroom teaching include datasets, images, and animations. Guidance is provided on how the book can support a variety of courses at different levels, making i

本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析――從玩轉Excel開始、海量數據管理――拿MySQL說事兒、數據可視化――Tableau的使用、數據分析進階――Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。本書適合有志於從事數據分析

語音辨識已經逐漸進入人們的日常生活，語音辨識技術是涉及語言、電腦、數學等領域的交叉學科。 全書從語音辨識的基礎講起，並輔以翔實的案例，介紹包括C#、Perl、Python、Java等多種程式設計語言實作，開放程式碼語音辨識工具套件Kaldi的使用與程式碼分析，深度學習的開發環境搭建，旋積神經網路，以及語音辨識中常見的語言模型--N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音辨識基礎，掌握開發語音辨識程式

語音識別已經逐漸進入人們的日常生活。語音識別技術是涉及語言、計算機、數學等領域的交叉學科。《深度學習：語音識別技術實踐》介紹了包括C#、Perl、Python、Java在內的多種編程語言實踐，開源語音識別工具包Kaldi的使用與代碼分析，深度學習的開發環境搭建，卷積神經網絡，以及語音識別中常見的語言模型――N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音識別基礎，掌握開發語音識別程序的算法。 《深度學習：

本書詳細介紹了數據分析的基礎、方法，以及在電力系統中的應用。全書共分12章，包括數據分析的統計學基礎、核方法、知識建模、關聯分析、分類分析、聚類分析、數據分析的其他方法、數據可視化、電網仿真數據分析實踐的思路和過程、電網仿真數據分析案例系統的搭建等。附錄簡介了R語言、Matlab、Python語言以及其他數據分析工具，主要側重於軟件特性和基本使用方法的描述。 本書旨在強調對實際工作的幫助。全書內

C++是一種高效實用的程序設計語言，既可進行過程化程序設計，也可進行面向對象程序設計，已成為軟件開發人員廣泛使用的工具。學好C++，對於今後學習其他的編程語言，如Java、VB.NET、C#、Python也有很大的幫助。 本書是作者總結了十年的項目教學實踐經驗編寫而成的，全書共分8個單元，其中單元一至單元五是基礎實踐，主要從C++程序設計語言的基本語法、程序結構和過程化基礎進行項目實踐；單元六

全書共13章，分為2篇。第1篇基礎知識，介紹了人工智慧發展里程、電腦視覺概要、深度學習和電腦視覺中的基礎數學知識、神經網路及其相關的機器學習基礎、卷積神經網路及其一些常見結構，後對前沿的趨勢進行了簡單探討。第2篇實例精講，介紹了Python基礎、OpneCV基礎、簡單的分類神經網路、圖像識別、利用Caffe做回歸、遷移學習和模型微調、目標檢測、度量學習和圖像風格遷移等常見的電腦視覺應用場景。從第5

Optical interferometry is a powerful technique to make images on angular scales hundreds of times smaller than is possible with the largest telescopes. This concise guide provides an introduction to the technique for graduate students and researchers who want to make interferometric observations and acts as a reference for technologists building new instruments. Starting from the principles of interference, the author covers the core concepts of interferometry, showing how the effects of the Earth's atmosphere can be overcome using closure phase, and the complete process of making an observation, from planning to image reconstruction. This rigorous approach emphasizes the use of rules-of-thumb for important parameters such as the signal-to-noise ratios, requirements for sampling the Fourier plane and predicting image quality. The handbook is supported by web resources, including the Python source code used to make many of the graphs, as well as an interferometry simulation framework, a

本書集實用性和先進性於一身，為資料分析人員使用命令列這個靈活的工具提供了重要參考。作者講解了眾多實用的命令列工具，以及如何使用它們高效地獲取、清洗、探索和建模資料。無論你使用Windows、OS X，還是Linux，都可以安裝包含80多個命令列工具的“資料科學工具箱”，迅速建立自己的資料分析環境。無論你是否已經習慣於使用Python或R語言，都能夠通過本書體會到使用命令列的快捷、靈活與伸縮自如。

《敏捷資料科學：用Hadoop創建資料分析應用》面向大資料採擷，以敏捷視角呈現高效構建資料模型的全程實踐和思路。在一組以一個真實電子郵箱資料採擷為例的資料-價值金字塔進階模式中，你將學到：一整套實用工具及其方法論，可快速實現在Hadoop 上構建資料分析應用；用Python、Apache Pig 及D3.js等羽量級工具創建用於探索資料的敏捷環境；一種可根據資料中資訊快速切換，進行不同類型資料分析

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

《普通高等教育“十一五”國家級規劃教材：大學計算機基礎（第4版）實驗指導》是《大學計算機基礎（第4版）》的配套實驗教材。全書分為兩部分：預備知識和實驗指導。預備知識部分包括兩章：第1章講解了基於Python語言的程序設計的一般方法；第2章講解了基於MysoL數據庫管理系統的數據庫創建和操縱的一般方法。實驗指導部分介紹了7類實驗：資料查詢、程序設計基本訓練、數制與數據結構、數據庫操作、算法的編程實現

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

本書是依據教育部最新頒佈的《高等職業學校專業教學標準》中對本課程的教學要求編寫而成的。 本書主要內容包括：走近人工智能、初識Python、讓機器認識你、機器怎麼學習、讓機器聽你指揮、走進人工智能等。本書試圖突破人工智能算法難以理解的難點，通過具象化的小項目實現做中學、做中教，強調人工智能技術的應用。 為方便教學，本書配套有演示文稿、場景拍攝、錄屏演示、源代碼等豐富的立體化教學資源，其中，部分資

計算方法、科學計算、數值方法、數值分析中的主要內容基本相同，都是講解如何實現數值計算，只是側重點不盡相同，有的側重算法本身的精度和誤差分析，有的則側重程序的編寫與實現。數值計算的核心就是對數據的操作。而數據大多數以矩陣的形式存在。數值計算的算法即數值方法，大多數是公開透明的，只是實現過程需要的工作量比較大，有的較為複雜。 進行數值計算的軟件平臺非常多，常見的有 MATLAB、Mathematica、R、Python等 , 大多數實現過程也都很簡單，短短幾行代碼就可以實現複雜的過程，根本不需要知道算法實現的細節。 關於數值方法(計算方法、數值分析、科學計算)的書籍非常多，也非常成熟。 針對不同的數值問題，講解的主要內容都是相同的。各種教材更多關注算法本身相關的概念、步驟、精度、誤差等數學相關概念。而在如何將算法變成程序實現方面卻非常少。 講述數值計算程序實現的教材大多數以 MATLAB 為主，因為 MATLAB 具有強大而簡單的矩陣運算，聲明和使用矩陣都非常方便，因此學習數值方法算法的實現過程變得簡單。而與 MATLAB 相同的 Python，同樣作為解釋型語言，由於其完成矩陣的操作略顯麻煩，需要調用 numpy 模塊，目前沒有發現用 Python 語言講述數值計算方法的書籍，但是直接用 Python 進行科學計算的書籍卻不少。R 語言同樣作為解釋型數據分析語言，在國內的用戶非常少，更很難見到其實現數值計算。 既然數值方法中的算法在大多數數值計算軟件中都可以直接簡單調用函數名稱實現，那為什麼還要學習數值計算方法自己編程實現科學計算呢？這是因為不經過編程實現數值計算算法的訓練過程，就不可能深入理解數值計算方法的實現過程與細節，計算方法的編程能力與技巧得不到有效鍛煉，更不容易順利地編寫更多具有複雜數值算法的程序。數值方法編程是學習數值方法的有效和必然途徑，可以為提高數值計算水平打好基礎。 針對數值方法編程，在編譯型語言上實現更具有意義，因為編譯型語言應用範圍廣泛，手機移動端、個人用戶端、服務器端、各種環境下都會用到編譯型語言進行編程。編譯型語言中 C 語言、C++、C#、Visual Basic、Java 這幾種語言的使用者數量龐大。學習使用 C++ 與 C# 語言的人員，並不一定同時熟悉 MATLAB 或者 R 這類數值計算語言。在採用 C++ 和 C# 等

《人工智能程序設計》是一本介紹如何使用AI程序員輔助進行Python語言程序設計的通識教育類實驗實踐性教材，旨在為初學程序設計的讀者提供AI輔助程序設計的解決方案。本書共12章及附錄，其中正文共分為三部分：第一部分包含第1章，作為概述、導論部分；第二部分包含第2章至第10章，作為基礎編程部分，介紹了一些基礎的程序編寫方法；第三部分包含第11章和第12章，作為進階編程部分，介紹了在攝像頭獲取的視覺視頻中進行程序編寫的方法。最後的附錄介紹了與本書配套的AI輔助程序設計實驗平臺的使用方式。本書通俗易懂，提供了幾十個人工智能程序設計(Python語言)的應用實例，幫助各個專業方向的讀者學習和領悟人工智能AIGC輔助程序設計的方法。希望各專業的學生通過對本書的學習學會數據可視化、操作辦公文檔、NLP統計過程、算法過程分析對比、數字圖像處理、語音處理、人機可視化交互等內容，順利完成大學4年程序設計的準備工作。本書可以作為廣大本科、高職院校人工智能程序設計通識課教材，也可作為初中、高中信息課上介紹程序設計方法的進階性教材。

在內容方面，本書圍繞當下備受矚目的低空經濟這一主題展開深入闡述，著重介紹與之緊密相關的低空飛行器。低空飛行器作為一種新興且極具吸引力的飛行工具，有著獨特的運行原理、多樣的類型以及廣泛的應用場景，這些都會在書中一一呈現給小讀者們。 更為重要的是，本書旨在引導學生們利用低空飛行器去開展人工智能學習。在如今這個科技飛速發展的時代，人工智能已經滲透到了生活的方方面面，讓孩子們儘早接觸並學習這一領域的知識意義非凡。 具體到學習內容上，主要借助scratch和python這兩種在編程領域頗具影響力的編程語言來進行模擬以及程序設計操作。scratch有著簡潔直觀、易於上手的特點，對於小學階段的學生來說，它就像是一把打開編程世界大門的神奇鑰匙，能幫助孩子們輕鬆地理解編程的基本邏輯與思路。而python語言，功能強大且應用廣泛，能夠助力學生們實現更為複雜、多樣化的程序設計，進而達成利用低空飛行器開展人工智能應用這一極具趣味性和挑戰性的目標。

在人工智能蓬勃發展的當下，大模型技術正引領著新一輪的技術變革。本書以Python語言為主要工具，採用理論與實踐相結合的方式，全面、深入地闡述了人工智能大模型的構建與應用，旨在幫助讀者系統理解大模型的技術原理，掌握其核心訓練方法，從而在人工智能領域建立系統的技術認知體系。全書分為五個部分：第一部分從大模型的技術演進歷程講起，重點剖析Python語言在大模型開發中的核心作用；第二部分圍繞模型架構設計、訓練優化算法及分布式訓練策略展開；第三部分深度解讀Transformer等主流架構及其變體的實現原理；第四部分涵蓋超參數調優、正則化技術、模型評估指標與優化策略；第五部分提供了大模型在自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域的高級應用案例。本書兼具通俗性與專業性，案例豐富且實操性強，既可作為人工智能初學者的系統入門指南，也可滿足進階學習者的技術提升需求。對研究人員與工程師而言，本書更是一部極具參考價值的技術手冊。此外，本書還適合作為高校或培訓機構的人工智能課程教材，助力人工智能專業人才培養。

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助青少年啟蒙科學素養，開闊科學視野，培養科學思維，鍛煉動手能力，讓小讀者瞭解人工智能的過去、現在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅能學習 Python 語言的基本使用，還可以從數據、算法等多個角度來一探人工智能的奧秘。所有這些都旨在激發孩子們的好奇心，幫助他們體會科學研究應具備的精神。本書用了大量形象的比喻，用貼近青少年生活的案例作類比，把書中的抽象概念和難點以詼諧幽默的手繪插畫形式詮釋出來，力求讓小讀者讀得懂、喜歡讀。本書從“如何實現人工智能”出發，講述了最流行的人工智能編程語言之一―Python 語言的基本使用，幫助小讀者初步學習一種獲取數據的重要手段―網絡爬蟲，以及如何進行簡單的數據處理，瞭解什麼是算法，體驗簡單的人工智能算法，領略算法的魅力。當然，最終還會指導小讀者一行行地親手寫出代碼，在自己的計算機上運行自己寫出的人工智能程序。全書從多個角度打開了人工智能的大門，讓讀者得以窺見門內的風景。

複雜網絡涉及的知識非常廣泛，有顯著的跨學科、跨領域的特性。本書力求以通俗易懂的編寫方式，為讀者提供充足的複雜網絡理論分析及大量的實例Python開源代碼，同時增加對國內外最新研究成果的介紹，為從事該領域研究的工作者提供有效的借鑒。本書的主要特點有： ①通俗易懂的概念原理解釋分析；②生動形象的圖形化分析；③大量開源實例Python代碼；④最新研究成果的引入；⑤思政教育的融入。本書共16章。第1章主要介紹複雜網絡的研究意義、歷史及研究內容；第2～5章分別介紹複雜網絡的基本概念、隨機網絡、小世界網絡及無標度網絡；第6～14章分別介紹複雜網絡的應用及其他相關理論，包括複雜網絡傳播動力學、博弈論、網絡同步與控制、複雜網絡魯棒性、二分網絡、複雜網絡的搜索、聚類分析、影響力分析及鏈路預測；第15章介紹複雜網絡工具的使用；第16章探討複雜網絡視角下的社會發展與思政啟示。本書可以作為高等學校計算機科學及其相關專業、應用數學、生物醫學、社會學、管理學等專業的本科生及研究生教材，也可以為相關領域的科研人員提供研究參考。

本套標準包括4個部分：圖形化編程，機器人編程，Python編程和C++編程。其中圖形化編程分為三級，機器人編程和Python編程各分為4級，C++編程分為5級，每級規定了綜合能力要求，以及主要知識點及各知識點的能力要求。標準研製團隊由計算機教育專家、青少年編程培訓機構教師、標準的應用單位代表共同組成，由清華大學、北京理工大學牽頭。在標準研製過程中，通過調研分析、研討、專家諮詢、廣泛徵求意見等環節確保標準制定的規範性，尊重學科知識體系、遵循教育規律、適應學業發展，同時符合教育培訓需求，兼具科學性與實用性。《青少年編程能力等級》系列標準的意義在於，解決目前青少年編程教育培訓領域尤其是課外培訓領域，階梯型目標指引缺乏、培訓內容良莠不齊等問題，通過規範教學內容引領行業按照符合青少年學生認知規律、知識和能力兼顧、計算思維和創造思維並重的路線良性有序發展。《青少年編程能力等級》標準的推出旨在為編程教育提供了一個指導和參考依據。預期讀者對象包括中小學教師、培訓機構的教師，以及學青少年學生和學生家長。

PyQt6是Python應用開發的首選平臺，本書包括PyQt6基礎和PyQt6開發及實例兩部分。PyQt6基礎部分通過一個簡單實例初步熟悉PyQt6的兩種界面開發方式，然後介紹通用窗口、對話框(包括子類控件)和主窗口屬性、方法、事件、信號和槽，在此基礎上介紹佈局管理、常用控件、容器佈局、菜單欄、工具欄、狀態欄、表格、樹、拖曳與剪貼、繪圖、二維及三維圖表、定時器、線程和網頁交互等。PyQt6開發及實例部分包括文檔分析器、網上商城、我的美圖、我的繪圖板、簡版微信和簡版抖音。本書內容兼顧代碼設計和工具設計，以代碼設計為主。PyQt6基礎部分所有實例均採用代碼設計，PyQt6開發及實例部分一般界面採用工具設計，功能實現採用代碼設計，與實際應用開發方式相同。實例側重于綜合應用，每一個實例都經過精心考慮，盡可能合理分配重要知識點和應用模塊庫，使其既體現主要知識的綜合，又是一個簡化的流行應用。實例沒有嚴格的學習順序，讀者可以根據需要選擇。本書網絡資源包括源代碼、學習課件、所有實例的工程文件包和對應的二維碼文檔，讀者可通過電子工業出版社華信教育資源網免費下載。本書可作為PyQt6和Python學習與應用開發的參考書，也可作為教學參考書。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、數據科學、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 本書是“人工智能超入門叢書”的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如何利用機器學習進行數據分析。全書內容共分7章，主要包括機器學習基本概念、數據分析相關基礎知識、機器學習解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的算法、神經網絡相關知識，並在附錄中對Python編程基礎知識、數據相關數學知識以及Python實驗室Jupyter Lab的使用進行了介紹。 本書面向在人工智能方向零基礎的讀者，內容全面系統，語言通俗易懂，配合典型程序操作練習，簡單易上手，能夠幫助讀者輕鬆認識和理解人工智能核心技術。本書可以作為大學生以及想要走向人工智能工作崗位的技術人員的入門讀物，也可作為青少年人工智能相關技術方向的課程教材，同時也可作為技術普及讀物供對人工智能技術感興趣的讀者閱讀。

《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》從環境的搭建和TensorFlow 2.X 的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺領域的算法模型理論與實戰應用，並重點講解了如何使用TensorFlow 2.X 框架實現各類經典的深度學習模型，讓讀者可以系統地學習TensorFlow 2.X 在計算機視覺領域的相關知識和實戰應用。 全書共13 章，涵蓋的主要內容有Anaconda環境配置、JupyterNotebook使用、神經網絡模型和用Python從零實現神經網絡、TensorFlow 2.X 的基礎語法、圖像分類的算法模型理論和實戰、遷移學習技術實戰、目標 檢測的算法模型理論和實戰、自編碼器的算法模型理論和實戰、生成式對抗網絡的算法模型理論和實戰、基於 深度學習的指紋識別技術實戰、基於攝像頭的指定物體實時預測、基於 Linux 平臺下的深度學習模型網頁部署、基於exe 程序的深度學習識別系統以及自動機器學習的理論與實戰等。 《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，特別適合機器學習、深度學習、Tensorflow2.X框架和計算機視覺領域的入門讀者閱讀，也適合Python 程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也可作為相關院校或培訓機構的教材使用。

本書基於Oracle 12c版本中的常用技術，介紹Oracle數據庫的基礎知識，包括Oracle數據庫的安裝，管理、配置與維護，表管理、函數、查詢、視圖與索引，以及序列與同義詞；接著介紹PL/SQL的基本語法、存儲過程與觸發器、用戶與權限、備份與恢復；最後結合Java語言和Python語言，通過具體的實例，深入講解使用Oracle數據庫的方法。部分章節配有習題，並且重要知識點配有微課講解，以指導讀者深入地進行學習。本書既可作為高等學校計算機及相關專業的教材，也可作為管理信息系統開發人員的技術參考書。

本書在介紹實用統計學基本概念、基礎理論、基本問題處理方法的基礎上，分別在SPSS 和Python 上對照處理實用統計問題。本書內容共分為9 章，涵蓋了概率論基礎、統計學基本概念、參數估計、參數假設檢驗、回歸分析、方差分析與協方差分析、非參數假設檢驗、相關與秩相關分析、分類數據分析。本書可作為非數學類專業本科高年級學生的選修課教材或作為非數學類專業碩士研究生的數理統計教材，也可作為數理統計應用工作者的參考書籍。

本書將深度學習涉及的數學領域縮小到最低限度，以幫助讀者在最短的時間內理解深度學習必需的數學知識。全書分為導入篇、理論篇、實踐篇和發展篇四部分內容。導入篇系統介紹了一些機器學習的入門知識；理論篇包括微積分、向量和矩陣、多元函數、指數函數、概率論等知識；實踐篇介紹了線性回歸模型、邏輯回歸模型、深度學習模型；發展篇介紹了面向實踐的深度學習。本書程式設計實踐中的代碼使用Python及Jupyter Notebook編寫，簡明易懂，便於上手實戰。

一部**、通俗、前沿的深度學習指南。從機器學習基礎知識到前沿模型，《理解深度學習》精選關鍵理論與尖端主題，以直觀形式呈現高密度的核心知識。涵蓋熱門主題：如Transformer模型與擴散模型(Diffusion Model)。化繁為簡：先以通俗語言闡釋複雜概念，再輔以數學公式與視覺圖解深入解析。實踐導向：引導讀者動手實現模型的初級版本。配套資源豐富：提供教師課件、習題及Python Notebook程式設計練習。?適用讀者：適合已掌握應用數學基礎知識的本科生、研究生及從業者。

本書重點介紹了PATRAN PCL語言的語法介紹、對於模型處理、結果處理、界面編程的主要的操作方法、操作示例；同時還講解了python的主要語法、編寫方法及在結構分析流程中的使用；BDF文件的格式、結構及主要數據卡說明；PYNASTRAN庫結構及處理BDF文件和OP2文件的方法；ferespost庫結構及處理XDB文件的方法；另外還介紹了使用VC++開發PATRAN外部庫的方法。這本書主要是面向于結構工程師，供船舶結構工程師、工科院校船舶結構專業的學生及研究者使用。

本書通過想要學習深度學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，逐步講解深度學習中實用的數學基礎知識。內容涉及神經網絡的結構、感知機、正向傳播和反向傳播，以及卷積神經網絡。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數學公式和符號。同時，還通過實際的Python 編程實現神經網絡，加深讀者對相關數學知識的理解。本書適合對深度學習感興趣、想要從事深度學習相關研究，但是對深度學習和神經網絡相關數學知識感到棘手的讀者閱讀。

本書以計算思維為主線，介紹計算思維的理論知識，兼顧計算機實際應用能力的培養。本書融入國產自主軟件、硬件等新技術知識，融入物聯網、雲計算、大數據和人工智能等新一代信息技術，介紹了Python編程語言、SQLite數據庫和WPS Office的相關知識。本書共12章，主要內容包括：計算思維與計算、計算機系統的基本思維、計算機硬件的基本思維、計算機軟件的基本思維、問題求解、計算機網絡技術、信息安全技術、新一代信息技術、數據庫技術、WPS文字處理、WPS表格處理、WPS演示文稿設計。

本書倡導在計算機迅速發展、技術不斷革新的今天，回歸到計算機的基礎知識上。通過探究計算機的本質，工程師將提升對計算機的興趣，在面對複雜的新技術時，能夠迅速掌握其要點並靈活運用。本書以圖配文，以計算機的三大原則為開端，相繼介紹了計算機的結構、手工彙編、程序流程、算法、數據結構、面向對象編程、數據庫、TCP/IP網絡、數據加密、XML、計算機系統開發以及SE的相關知識。第2版的部分程序改用Python來呈現，數據庫改用MySQL，並對加密部分做了升級。

本書根據高等學校文科專業數學課程的教學要求編寫。在本書編寫過程中，不僅借鑒了國內外優秀教材的精華，而且結合了山東大學數學團隊多年的教學經驗。全書共5章，主要內容為函數、極限與連續，導數與微分，不定積分、定積分及其應用，線性代數初步，概率論初步。每章後均有核心知識點的思維導圖，並配有課程思政內容。本書還以附錄形式呈現各章典型習題的Python編程求解。本書秉承“新文科”建設理念，側重數學的實用性，並配有參考答案。