Python

本書以深度學習框架TensorFlow為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了機器學習操作的原理及其在深度學習框架下的實踐步驟。 全書共16章，分別介紹了深度學習基礎知識、深度學習框架及其對比、機器學習基礎知識、深度學習框架TensorFlow的基礎知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經網絡與計算機視覺、神經網絡與自然語言處理以及8個實戰案例。本書將理論與實踐緊密結合，相信能為讀者提供有益的學習指導。 本書適合Python深度學習初學者、機器學習算法分析從業人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業的師生閱讀。

本書將帶領讀者學習如何實施各種機器學習技術及其日常應用的開發。本書分為9章，從易於掌握的語言基礎數據和數學模型開始，向讀者介紹機器學習領域中使用的各種庫和框架，然後通過有趣的示例實現回歸、聚類、分類、神經網絡等，從而解決如圖像分析、自然語言處理和時間序列數據的異常檢測等實際問題。本書適合機器學習的開發人員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員，以及想要學習機器學習的技術愛好者閱讀。使用任何腳本語言的編程人員都可以閱讀本書，但如果熟悉Python語言的話，將有助於充分理解本書的內容。

國際上越來越多專家學者開始支持開源免費GIS軟件的發展。在眾多開源免費GIS軟件當中首先要提的就是QGIS軟件。QGIS（之前也叫QuantumGIS）是一個開源的桌面GIS軟件，它提供了數據的顯示、編輯和分析功能，是一個多平臺的應用軟件，可以在多種操作系統上運行，包括MacOSX、Linux、UNIX和Windows。相較於商業化GIS軟件，QGIS的文件體積更小，需要的內存較少。因此，它可以在舊的硬件上或CPU運算能力被限制的環境下運行。QGIS以C++寫成，它的GUI使用了Qt庫。QGIS允許集成使用C++或Python寫成的插件。經過多年的發展，QGIS在多個技術領域已經趕上甚至超過了商業GIS軟件，並展示出在GIS軟件領域獨特的軟件功能與技術優勢。

本書共23章，介紹了新商科、新文科本科生能用到的大數據可視化技術與方法，以及常見的大數據可視化應用案例。本書簡單實用，在介紹每一種大數據可視化工具時，兼顧在線工具可視化和編程可視化兩種方式：利用在線工具，可以用不編程的方法實現大數據可視化；對於Python編程部分，採用模板化知識講授，只需少量替換模板中的語句即可將其應用到其他場景。 本書是為新商科、新文科類專業師生定制的教材，讓沒有編程基礎的學生能懂、會用，讓非計算機專業出身的教師可以學通、講授。同時，本書也可供其他大數據可視化的初學者參考。

本書介紹如何使用機器學習、人工智能和雲計算工具解決現實世界的問題，即使你在數學或數據科學方面沒有很強的背景知識，本書也能很好地引導你深入淺出地理解相關概念和工具。本書展示了來自亞馬遜、穀歌和微軟的強大的現成雲產品，並展示了如何使用Python數據科學生態系統的成熟技術。本書所介紹的工作流程和示例涉及從部署到生產各個環節，通過逐步構建多種雲端人工智能、機器學習應用程序（覆蓋體育營銷、項目管理、產品定價、房地產等領域中的實際問題），幫助你構建可擴展的能交付於生產的解決方案。

全書分為5篇，共計14章內容。概念篇，闡述NetDevOps是什麼、怎麼做、技術框架，使讀者能清晰瞭解NetDevOps能給他們帶來什麼，從何入手，如何開展NetDevOps工作。基礎篇，介紹如何構建NetDevOps的工作環境以及在這些環境中的常用工具，提高讀者日常維護工作的效率與準確度。提高篇，講解Linux環境編程、Python腳本編程、常用數據結構，學習開發一些在運維或者網絡規劃中能夠使用的關鍵技能。實踐篇，採用案例的形式，帶領讀者掌握網絡自動化運維、網絡設計與規劃中應對高頻場景的技術與技巧，主要是網絡數據的批處理，提高處理效率。案例篇，通過3介典型案例來鞏固提高NetDevOps相關知識和技能，更具體、更實用。

https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇 ★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。 ★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。 ★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。 ★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。 ★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。 你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。 接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。 更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。 最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。 專業推薦 崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士 住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士 伽碩職訓中心執行長─郭明洽 昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋 極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫

使用Raspberry Pi實作影像辨識的眾多智慧功能豐富完整的實作範例引領你成為Raspberry Pi專家✪快速上手Raspberry Pi 5：了解硬體特色、Bookworm作業系統，以Python探索GPIO應用✪多媒體與網路連接：輕鬆設定網路、整合Webcam與Pi相機模組，讓Pi成為多功能媒體平台✪學習電腦視覺技術：深入學習OpenCV與MediaPipe，實現臉部辨識、手勢追蹤等智慧功能✪打造現代應用開發：使用Streamlit建立互動網頁應用，整合OpenAI Chat API，打造AI助手【內容簡介】本書是專為創客、工程師、學生與技術愛好者量身打造的實用手冊，結合基礎知識與進階應用，讓你全面掌握Raspberry Pi的潛力，成為現代創新專案的主導者。不論你是想學習物聯網裝置開發、電腦視覺、AI技術，還是設計個人化的專案，本書提供的完整知識與實作範例，將引領你一步步成為Raspberry Pi的專家，請立即翻閱本書，探索無窮創意，成就你的技術夢想。【精采內容】✪從零開始學習Raspberry Pi 5，深入理解這款微型電腦的架構與操作，迅速上手並應用到日常專案中。✪透過GPIO的控制，掌握Python程式設計與硬體互動，實現各種自動化與物聯網裝置的創意開發。✪探索OpenCV與MediaPipe電腦視覺技術，實現臉部辨識、手勢追蹤與物件檢測，將影像處理能力帶入生活應用。✪使用Streamlit輕鬆建立互動式網頁應用，分享你的專案成果，快速轉化成實用的解決方案。✪整合OpenAI Chat API生成式AI技術，打造專屬的智慧助手與自然語言應用，走在人工智慧的最前端。【目標讀者】✪初次接觸Raspberry Pi的愛好者與學習者。✪想要學習AI及電腦視覺的創客。✪將Raspberry Pi作為實驗與教學工具的在校學生及教師。✪尋求嵌入式開發平台的工程師與專業人士。

Kittenblock是深圳市小喵科技開發的一款基於Scratch 3.0的圖形化編程軟件。Scratch 3.0強調的是創作與分享，更注重純軟件編程；Kittenblock強調的是教育與創造屬性，根據當下的教育需求，重點增加人工智能、物聯網和Python編程，盡可能地滿足教育的系統性和連續性需求，讓學生和老師無須切換多個軟件。Kittenblock打通了軟硬件編程，支持市面上的熱門開源硬件，如micro:bit、Arduino等。Kittenblock集合了多種人工智能插件和物聯網插件，支持一鍵轉Python、一鍵導入Scratch原生項目。齊全而豐富的插件，讓用戶無須頻繁更換件，同時也打破了知識“孤島”，降低了用戶的學習成本和門檻，讓用戶更專注於創意項目製作。本書的章節和知識點都做了精心編排，章節編排依據技術種類進行細分，每節先從生活中與人工智能相關的常見實物切入，引出所用的人工智能技術，再講解Kittenblock與這項技術相關的圖形化編程積木，最後結合多個實例進行編程講解。本書在章節編排上從易到難，先講解語音部分，再講解視覺部分，最後講解機器學習部分。在後面章節的進階實例裡，還會結合一些樂高結構件進行搭建。中小學信息技術課老師和青少年編程培訓機構的老師，可將本書作為參考書開展人工智能教育。如果是Scratch基礎比較好的中小學生，想學習一些新技術，做出一些大放異彩的作品，本書也可以滿足需求。非軟件專業的愛好者，可以通過本書結合人工智能快速實現語音、視覺、機器學習等方面的項目，把想法變為現實，獲得成就感，進而激發對人工智能的學習興趣。

本書系統講解大數據處理與分析的核心方法與實踐應用。全書分為五章，首章闡釋大數據分析的基礎理論與方法框架，為後續實踐提供知識鋪墊；第二至五章聚焦工具應用，通過 Wireshark 網絡數據分析、Excel 表格處理、Splunk 日誌分析工具及 Python 編程技術，結合大數定理驗證、用戶行為追蹤、數據可視化等典型場景，提供從數據采集、清洗到分析的全流程實例。本書突出“理論 + 案例”教學模式，非專業人士可掌握前四章傳統分析工具，計算機專業人員通過第五章深化技術技能；適合廣大大數據愛好者、各類大中專院校學生學習使用。本書為國家級一流本科課程配套教材，配合智慧樹平臺在線視頻、案例庫及數字拓展資源和教輔資源。

本書以任務為載體，以實施過程為主線，將知識點穿插到任務實施過程中，知識體系的構建循序漸進、由易到難、由淺入深，符合普遍認知規律。本書以Hadoop大數據平臺為中心，主要內容包括預備知識、準備Hadoop環境、搭建Hadoop大數據平臺、使用Java語言編寫MapReduce程序、使用Python語言編寫MapReduce程序、Hadoop系統的常見故障及應對和Hadoop系統運維。本書適合作為各類高等職業院校大數據技術及相關專業的教材，也可以作為大數據愛好者的自學參考用書。為便於教學，本書配有電子資源，選擇本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）免費註冊後進行下載或聯繫編輯（010-88379194）諮詢。本書還配有二維碼，讀者可直接掃描二維碼觀看微課視頻。

本書旨在培養具有一定技術功底的大數據分析和應用型人才。全書共7章，內容涵蓋財務大數據概述、Python基礎、財務大數據分析的方法和工具、大數據財務分析、大數據業務分析、基於大數據的戰略分析，以及大數據背景下的財務困境分析。本書通過構建大數據分析模型，建立各環節的分析指標體系，在大數據背景下分析企業戰略和企業困境。同時，本書配有豐富的教學資源，包括但不限於教學課件、操作視頻、練習數據、參考答案。本書可作為會計學、財務管理、審計學等專業及其他經濟管理類專業的本科生、研究生相關課程的教材，也可作為實務界人士以及對大數據與會計學、財務管理知識感興趣的讀者的學習參考書。

機器學習是人工智能的重要技術基礎，涉及的內容十分廣泛。本書涵蓋機器學習和深度學習的基礎知識，主要包括機器學習基礎、統計分析、分類、聚類、文本分析、神經網絡、貝葉斯網絡、支持向量機、分布式機器學習等經典的機器學習基礎知識。此外，本書還介紹機器學習的高級應用領域推薦系統以及強化學習等內容。本書深入淺出、內容全面、案例豐富，還提供Python程序代碼和習題，供讀者鞏固所學知識。另外，本書還為讀者提供配套的微課視頻及相關資源。本書適合作為高等院校本科生、研究生的機器學習和數據挖掘等課程的教材，也可作為對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員的參考資料。

本書專注於自動駕駛仿真測試，以CARLA為基礎，探討什麼是仿真測試、為何需要仿真測試以及如何進行仿真測試；旨在通過系統的講解，幫助讀者全面掌握自動駕駛仿真測試的基本流程與方法。本書深入淺出地介紹了自動駕駛仿真領域的核心概念，使讀者能夠理解並熟悉仿真測試工作流程的各個關鍵環節，從而構建堅實的技術基礎。此外，本書特別強調實踐操作，提供了豐富的代碼實例，讓讀者可以利用Python基於CARLA編程完成各種仿真任務，並模擬實現多種自動駕駛功能。本書不僅可以作為希望進入自動駕駛仿真領域的新手快速入門的參考書，還可以作為CARLA用戶的參考資料。

從一些經典的益智遊戲或挑戰出發，見識(熟悉)和體會計算思維(主要是其中的邏輯思維和算法思維)的若干觀念和要點，是本書編寫的初衷和追求。本書挑選了32個遊戲或挑戰，實現學習和體會計算思維觀念和要點的目標。它們本身相互獨立，讀者可以任意順序閱讀，沒有前後依賴關係。問題是指對該遊戲的一般化推廣，即“泛化”，在分析的基礎上總結數學原理，進而形成算法和程序(主要是Python代碼)，實現面向問題求解、提煉和展示計算思維要點的融會貫通。本書既可以作為數學或算法方面的普及讀物，也可以作為高校學生“計算思維”課程的教材，還可以作為中小學生信息技術課程或者編程課程的參考資料。

本稿圍繞“面向計算思維培養的思維型協作深度學習活動”建構了“TDS-SPC”（三階段·雙中心·六層面）螺旋推進循環型設計模型，以培養學生兼具問題解決的“計算特徵”和思維活動的“思維屬性”的計算思維。同時基於高中信息技術學科在“TDS-SPC”設計模型的指導下開展了“混合式環境下基於《開源創客-圖形化編程》的“雙線融合·三階活動”的思維型編程教學實踐和面對面環境中基於《開源創客-Python編程》的“A-IPO-D”的思維型編程教學實踐”。在此過程中，形成了教師視角下“雙中心·七步驟”過程模式（即教師設計手冊）和學生視角下“活動記錄單”導學支架（即學生活動指南），為編程教育中面向計算思維培養的思維型協作深度學習活動設計提供

本書是普通高等教育“十二五”國家級規劃教材《大學計算機（第5版）》的配套實驗教材，也可作為獨立的計算機基礎類課程的實驗指導書單獨使用。本書主要內容包括Windows 11操作系統實驗、WPS文字軟件實驗、WPS表格軟件實驗、WPS演示軟件實驗、計算機網絡實驗、WPS繪製流程圖實驗、Python語言上機指導、常用工具軟件的使用、MATLAB應用基礎。重要實驗配有相應的視頻講解操作，通過掃描二維碼即可獲得實驗的對應視頻。書後提供了一套測試題，供學生進行自我測試，以鞏固所學知識。本書可作為高等學校各專業大學計算機基礎類課程的實驗教材，也可以作為各類計算機培訓班和成人同類課程的實驗教材。

本書根據大多數軟件公司對AI大模型開發程序員的標準要求，結合範例程序，針對零基礎人群，講述了從“入門”到“能幹活”所必需掌握的知識點。本書內容涵蓋了深度學習各種模型的知識點，包括Python和Pytorch的開發環境、神經網絡預測技術、用卷積和殘差神經網絡分類圖片的技術、數據預處理和數據增強、用生成對抗網絡識別圖片的技術、用循環神經網絡和Transformer網絡分析文本的技術、用ViT模型分類圖片的技術、人臉識別和目標物體識別的技術、音頻處理技術，以及DeepSeek 本地化部署和微調技術等。本書尤其適合零技術的開發人員和在校學生提升相關實戰技能，也可作為大中專院校計算機專業實踐課或畢業設計的參考用書。

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本書著重介紹人工智能技術在醫藥研發領域的應用。全書按照循序漸進的方式組織內容：先介紹人工智能的基本方法和生物醫藥的基本概念，然後介紹人工智能在分子表示、藥物分子性質預測、分子生成、配體與蛋白質結合能力預測，以及蛋白質結構預測等新藥研發任務中的具體應用，並結合具體示例，介紹如何將人工智能方法應用到實際的藥物研發中。要想更好地掌握本書涵蓋的內容，讀者須掌握 Python 語言和藥物學的基礎知識。本書適合想瞭解人工智能輔助藥物研發的從業人員、高等院校醫工交叉學科的學生閱讀，也適合對人工智能輔助醫藥研發感興趣的藥物研發人員、程序員閱讀。

本書基於MySQL8，系統介紹了數據庫技術的原理和技術應用方法。全書知識結構合理、重難點突出，符合教學和讀者認知規律。全書包括數據庫概念、數據庫操作、數據庫優化和管理、數據庫設計和數據庫編程5 個篇章。其中，設計篇通過統一電商子系統案例介紹數據庫設計步驟。編程篇講授Python 語言連接MySQL 方法。本書內容循序漸進、深入淺出、條理性強。每章均附有習題和思維導圖，幫助讀者鞏固所學知識。提供了重要知識和操作的視頻，讀者可掃碼觀看。本書附有豐富配套資源，包括實驗資源、教學用課件、習題參考答案等，讀者可在人郵教育社區（www.ryjiaoyu.com）下載。本書還可配套中國大學MOOC 網站的“數據庫原理及應用”課程使用。

本書基於Python語言，系統地介紹了Selenium與Appium自動化測試的相關知識及應用。本書共10章，第1章主要講解自動化測試的基礎知識，第2～4章主要講解Selenium WebDriver的應用與App自動化測試；第5～9章主要講解了單元測試框架、PO模式、數據驅動、日誌和持續集成；第10章通過測試一個黑馬頭條項目幫助初學者鞏固第1～9章學習的知識，讓初學者掌握自動化測試在實際工作中的運用。本書附有配套視頻、源代碼、教學課件等教學資源，為了幫助初學者更好地學習本書的內容，作者還提供了在線答疑服務，希望能夠幫助更多的讀者。本書適合作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為自動化測試愛好者的自學讀物。

本書作者總結自己三年多來對多家企業財務工作的實地調研，以及關於財會專業教學和課程設計改革的思考，在書中首先介紹了大數據分析與財務的關係；之後分別介紹了零代碼、RPA、Python在財務大數據分析中的作用和角色定位，以及應用大數據技術做財務分析的一般流程和結果表現形式。作者在書中還列舉了用大數據做企業財務分析的實戰案例，使讀者可以一步步瞭解大數據財務分析模塊的搭建過程。在附錄中，本書還收錄了作者關於傳統財會專業改革與轉型的思考，對於高職院校財會專業師生適應數字化技術發展的大趨勢有一定啟發意義。

本書根據高等學校商科專業數學課程的教學要求編寫，內容體現了新商科理念與國際化的深度融合. 本書在編寫過程中不僅借鑒了國內外教材的精華，而且結合了山東大學數學團隊多年的教學經驗. 全書共9章，主要內容為函數、極限與連續，導數與微分，微分中值定理與導數的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程與差分方程，無窮級數，多元函數微分學及其應用，二重積分. 每章後面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習題的Python編程求解. 本書側重數學的實用性，每節後面的習題采用分層模式，每章總復習題均選編自歷年考研真題，並配有參考答案.

本書是《計算機基礎(全國計算機等級考試二級MS Office高級應用與設計精講版)》一書的配套實踐教程，全書共分為兩部分：第1部分是實驗指導，從計算機與信息技術基礎、計算機系統的構成、Windows 7操作系統基礎、使用Word 2016製作文檔、使用Excel 2016製作表格、使用PowerPoint 2016製作演示文稿、計算機網絡基礎與Internet、多媒體技術及應用、數據庫與程序設計基礎、Python程序設計基礎、計算機新技術及應用11個方面來組織內容；第2部分是習題集，通過結合全國計算機等級考試二級計算機基礎及MS Office應用考試大綱(2021年版)和《計算機基礎(全國計算機等級考試二級MS Office高級應用與設計精講版)》主教材的內容來配置各類習題，並附有參考答案，方便學生進行自測。

大數據技術作為處理海量數據的關鍵工具，在數據分析、數據計算、資源管理等領域得到廣泛應用。本書從初學者的角度出發，全面系統地介紹了Python大數據分析、數據存儲、離線計算與實時計算等基本概念與方法，並以大量案例幫助讀者理解大數據技術的方方面面。此外，本書還介紹了Kafka、圖數據處理、OLAP數據分析、分布式資源管理和大數據處理架構等知識，以幫助讀者快速熟悉大數據技術，並應用大數據技術解決現實生活中的問題。本書內容新穎，案例豐富，既可作為高等院校計算機、數據分析等相關專業的教學用書，也可供對大數據技術感興趣的初學者，以及從事數據科學、大數據技術研究和應用開發的人員參考。

本書以微型計算機為基礎，全面系統地介紹了計算機的基礎知識和基本操作。全書共10章，主要包括計算機的發展與新技術、計算機信息技術與系統基礎、計算機操作系統基礎、WPS文字辦公軟件、WPS表格辦公軟件、WPS演示辦公軟件、計算機網絡基礎、網頁設計與製作、數據庫技術基礎、Python程序設計基礎等內容。本書參考了全國計算機等級考試一級WPS Office的考試大綱要求，採用基礎講解+案例操作的方式來鍛煉學生的計算機操作能力，培養學生的信息素養。書中基礎知識講解內容翔實，且每章都安排了擴展閱讀，補充介紹一些相關的知識，最後還安排了習題，以便學生對所學知識進行練習和鞏固。

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

本書首先介紹深度學習方面的數學知識與Python基礎知識，線性模型中的線性回歸模型和logistic模型；然後講述正向傳播算法、反向傳播算法及深度神經網絡的完整訓練流程，輸出層的激活函數和隱藏層的常見激活函數，深度學習的過擬合和欠擬合，應對過擬合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神經網絡模型的步驟；接著介紹卷積神經網絡及其兩個重要的組成部分―卷積和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷積神經網絡；最後討論如何從零開始實現循環神經網絡，如何搭建深度學習框架，如何使用TensorFlow 2建立循環神經網絡模型。本書既可供從事人工智能方面研究的專業人士閱讀，也可供計算機專業的師生閱讀。

本書共9章，由淺入深地介紹各類數據可視化技術及相關可視化工具的使用方法，力求培養讀者對數據可視化的認知以及動手能力。第1章和第2章是基礎應用，介紹數據可視化的定義、作用和發展歷史，以及如何使用Excel進行數據可視化；第3章～第5章介紹數據可視化工具Tableau的基本使用方法；第6章～第9章詳細介紹如何利用代碼實現數據可視化，包括前端數據可視化、使用JavaScript實現數據可視化、大屏數據可視化、Python編程語言可視化。全書理論結合實踐，既有一定的技術深度，也有行業應用的廣度。本書可作為應用型本科和高職院校的數據可視化教材，也適合對數據可視化技術感興趣的讀者閱讀。

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關係型數據庫(包括MySQL、Oracle、SQL Server和PostgreSQL)技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫(包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch)技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫(包括SQLite、Neo4j和TDengine)技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最後介紹Python操作示例。由於4種關係型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和￿標只在SQL Server中介紹。各種非關係型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數據；接著展示如何用 ChatGPT 提高營銷、科研和軟件開發等相關工作的生產力和創造力；隨後介紹如何通過改進提示設計從與 ChatGPT 的交互中獲得好的效果，以及如何在企業級場景中使用 OpenAI 模型。 通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關概念，以及如何通過有效的提示設計增加ChatGPT的價值，如何基於Python語言構建和部署生成式人工智能系統，如何利用 Azure OpenAI 服務實現企業級應用。 本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限於商務人士、數據科學家、軟件開發人員、營銷人員和科研人員。

本書基於PyMC語言以及一系列常用的Python數據分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常常可以在避免引入大量數學分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣並且實用。作者的闡述也儘量避免冗長的數學分析，而讓讀者可以動手解決一個個的具體問題。通過對本書的學習，讀者可以對貝葉斯思維、概率編程有較為深入的瞭解，為將來從事機器學習、數據分析相關的工作打下基礎。本書適用於機器學習、貝葉斯推斷、概率編程等相關領域的從業者和愛好者，也適合普通開發人員瞭解貝葉斯統計而使用。

OpenHarmony(中文名為開源鴻蒙)是由全球開發者共建的開源分布式操作系統。該操作系統將人、設備、場景有機地聯繫在一起，實現了全場景多種智能終端的極速發現、極速連接、硬件互助、資源共享。本書的主要內容是OpenHarmony南向開發，即輕量系統的嵌入式硬件開發，書中的內容基於一個集成度較高的項目平臺――開源大師兄，利用該項目平臺中的硬件開發板，通過圖形化編程以及Python代碼編程的形式學習OpenHarmony輕量系統嵌入式開發相關的內容。相比專業性更強的嵌入式開發內容，本書主要面向青少年以及硬件開發愛好者，在介紹OpenHarmony操作系統和開源大師兄項目的基礎上，通過具體的應用實踐讓讀者快速了解開源鴻蒙開發。

《環境數據分析(第二版)》是面向新工科建設的新形態教材，介紹了數理統計分析及機器學習、深度學習的基礎理論和軟件操作，加強了統計分析和數據科學的融合。《環境數據分析(第二版)》共12章，內容包括數據描述性分析及探索性分析、科學繪圖、環境數據分佈與假設檢驗、參數及非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、生存分析、降維分析、聚類分析、分類分析及機器學習、深度學習，特別設置了知識拓展、思考題、逸聞趣事等。《環境數據分析(第二版)》重視實戰操作訓練，演示了Excel、SPSS、Python及GPT-4的分析過程，對軟件操作及界面進行了詳細介紹，完整展現了數據分析的思路和過程。所有習題、例題數據及解題方法均配套電子文件。

全書以新型天線設計、微波濾波器設計及HFSS聯合模擬設計為基礎，對ANSYS HFSS的基本操作、進階使用技巧及實操應用進行了全面介紹。在天線應用方面，本書重點研究了當前幾類熱門天線，對其實現的設計思路與方法進行了深入分析；在微波器件方面，本書重點探討了小型化和可調性兩個方面，對實現小型化和可調性的最新技術和結構進行了詳細闡述；在聯合模擬方面，本書透過ANSYS HFSS與Python、MATLAB、Designer、optiSLang和Maxwell相結合的綜合應用，對天線和濾波器的聯合建模、模擬和最佳化進行了全面探索。本書可作為高等學校電子資訊專業碩博士研究生的參考讀物，也可供廣大微波設計人員參考。

本書採用案例式編寫模式，包括7個單元，其中，單元1介紹數據分析的基本概念、流程和常用工具包，單元2介紹數據標注的分類、基本流程及工具的使用，單元3介紹ndarray數組及Python科學計算庫NumPy，單元4介紹數據分析處理庫pandas，單元5介紹數據可視化工具包Matplotlib和seaborn，單元6介紹分類和回歸模型及評價指標，單元7通過兩個綜合案例講解數據分析的具體處理過程。 本書可作為各類職業院校人工智能技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智能愛好者的自學參考用書。 本書配有電子課件，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(wwwcmpeducom)註冊後免費下載，或聯繫編輯(010-88379807)諮詢。

本書是基於工作過程系統化開發的活頁教材，內容包括Postman測試用戶管理系統、JMeter測試學院信息系統、Python自動化測試用戶管理系統3個項目，每個項目依據軟件接口測試的工作流程分為“配置測試環境、編寫測試計劃、設計測試用例、執行測試用例、編寫測試報告”五個典型工作環節，每個項目典型工作環節按照“資訊、計劃、決策、實施、檢查、評價”六個階段組織教學內容，同時本書融入《Web應用程序測試職業等級標準》中軟件接口測試對應的知識點。 本書可作為高職軟件接口測試技術課程教材，也可以作為Web應用程序測試1＋X職業技能等級證書相關教學和培訓教材，也可作為軟件測試領域相關技術人員的自學參考書。

本書將數學理論與實例相結合，這些實例以最先進的通用機器學習框架為基礎，由Python實現，向讀者介紹更複雜的算法。全書共25章，包括機器學習模型基礎、損失函數和正則化、半監督學習導論、高級半監督分類、基於圖的半監督學習、聚類和無監督學習模型、高級聚類和無監督學習模型、面向營銷的聚類和無監督學習模型、廣義線性模型和回歸、時序分析導論、貝葉斯網絡和隱馬爾可夫模型、最大期望算法、成分分析和降維、赫布學習、集成學習基礎、高級提升算法、神經網絡建模、神經網絡優化、深度卷積網絡、循環神經網絡、自編碼器、生成對抗網絡導論、深度置信網絡、強化學習導論和高級策略估計算法。

本書是“高級人工智能人才培養叢書”中的一本，首先介紹了機器學習的相關概念和發展歷史，並在此基礎上提出了深度學習――它本質上是近幾年來大數據技術催生的產物。本書共12章，其中，第1～7章為機器學習的內容，分別介紹了機器學習的簡單模型、貝葉斯學習、決策樹、支持向量機、集成學習和聚類；第8～12章為深度學習的內容，由感知機與神經網絡開始，之後分別介紹了卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡及強化學習。第2～12章均提供了相應的實驗案例，不僅配有完整翔實的Python語言代碼及相關注釋，也給出了實驗結果和實驗分析，便於初學者上機操作並加強理解。本書注重易學性、系統性和實戰性。