Python

本書在內容選取上，注重實踐性和應用性，突出應用型人才培養特色；突出立體化、自主學習式教學資源平臺整合。全書共8章內容，主要包括計算機文化與前沿技術、計算思維導論、Windows 10應用、Word 2016 綜合應用、Excel 2016 綜合應用、PowerPoint 2016綜合應用、Python基礎應用和多媒體數據處理。對於操作應用性強的部分均設置任務，每個任務均按照“引導任務卡→任務分析→任務實施→難點解析”的順序進行，既能覆蓋全書的主要知識點和技能點，帶動教學的主要內容，又能切合日常的工作、生活，實用性強。 本書不僅可以作為應用型本科院校非計算機專業學生的計算機基礎教材，也可作為各類從業人員的職業教育和在職培訓的計算機入門教材。

本書是高校計算思維通識教育類課程的入門教材，以基於計算機的問題求解為主線，以計算思維能力培養為目的，從全新的視角組織教學內容，突出計算理論與計算機科學方法。全書共7章，分別介紹了計算與計算思維、信息表示、計算機系統、程序設計基礎――Python編程入門、信息傳遞與信息安全、人工智能基礎、機器學習等內容。 本書內容豐富、結構清晰、語言簡練、圖文並茂，具有很強的實用性和可操作性，可作為高等學校本科生的第一本計算機課程教材，也可作為大中專院校計算機課程的教材或教學參考書。對各類計算機教育者、從事計算機各方面工作的人員，本書也是一本很有價值的參考書。

本書以高等職業教育的人工智能類專業人才培養基本要求為指導, 以培養學生掌握智能語音信號處理及應用為目標, 以“必須、夠用”為原則,採用“項目教學法”, 系統介紹了智能語音信號處理的基本理論、方法以及Python在語音信號處理中的應用。全書包含六個教學項目, 其中, 項目1介紹了智能語音的概念樂展、未來趨勢以及應用, 語音信號的採集讀寫和播放的技術原理以及處理的-般流程; 項目2介紹了語信號分析的基礎知識, 語譜圖的概念、應用和繪製方法; 項目3介紹了語音識別技術的應用; 項目4介紹了語音合成技術的應用; 項目5介紹了對話機器人的關鍵技術及應用; 項目6介紹了聲紋識別的關鍵技術應用。

★適用最新MySQL 8.x與MariaDB 10.x ★全書採用清楚易懂的圖文學習模式，讓學習更加事半功倍 • 作者累積數年的教育訓練實務經驗，使用最直覺與容易學習的圖文樣式，以最接近課堂實際授課的方式撰寫本書。 • 最完整的MySQL開發技術手冊，快速建立開發MySQL資料庫應用程式需要的SQL技能。 • 從基礎的資料庫概念、SQL與進階應用，掌握完整的資料庫應用程式開發技術。 • 內容包含資料庫、表格、索引的建立與維護。資料庫的新增、修改與刪除敘述，基礎、結合與子查詢敘述。 • 深入瞭解MySQL的字元集、儲存引擎、預儲程序、函式、觸發事件、資料庫匯入、匯出與效率調校。 • 最新第三版新增：使用Python與Java程式設計語言連線到MySQL資料庫，執行資料庫的新增、修改、刪除、查詢與呼叫預儲程序。

本書內容共分13章，第1章主要講解CityEngine的軟件界面、工程組織方式、圖層及其操作、軟件安裝步驟和使用嚮導創建虛擬城市的過程；第2章講解街道建模方法，主要包括隨機街道建模和手動街道建模；第3章講解手動建模工具，主要包括形狀建模工具、形狀變換工具和形狀測量工具；第4～10章講解CGA規則建模操作，主要包括形狀編輯、紋理貼圖、屬性及其設置、程序結構、規則函數、常用內置函數、注解和樣式等內容；第11章講解對象選擇方法與視域分析工具；第12章講解數字模型導入/導出方法，以及利用地理信息系統數據進行三維建模的基本過程；第13章主要講解Python腳本的使用過程和常用操作。

JAX是一個用於高性能數值計算的Python庫，專門為深度學習領域的高性能計算而設計。本書詳解JAX框架深度學習的相關知識，配套示例源碼、PPT課件、數據集和開發環境。 本書共分為13章，內容包括JAX從零開始，一學就會的線性回歸、多層感知機與自動微分器，深度學習的理論基礎，XLA與JAX一般特性，JAX的高級特性，JAX的一些細節，JAX中的卷積，JAX與TensorFlow的比較與交互，遵循JAX函數基本規則下的自定義函數，JAX中的高級包。最後給出3個實戰案例：使用ResNet完成CIFAR100數據集分類，有趣的詞嵌入，生成對抗網絡(GAN)。 本書適合JAX框架初學者、深度學習初學者以及深度學習從業人員，也適合作為高等院校和培訓機構人工智能相關專業的師生教學參考書。

《Scikit-Learn機器學習核心技術與實踐》循序漸進地講解了使用 Scikit-Learn 開發機器學習程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了使用 Scikit-Learn 的方法和流程。全書共10章，包括人工智能與Scikit-Learn 簡介，加載數據集，監督學習，無監督學習，模型選擇和評估，數據集轉換，實現大數據計算，英超聯賽比分預測系統(Matplotlib+Scikit-Learn+Flask+Pandas)，AI考勤管理系統(face-recognition+Matplotlib+ Django+Scikit-Learn+Dlib)，實時電影推薦系統(Scikit-Learn+Flask+Pandas)。本書簡潔而不失其技術深度，內容豐富全面，易於閱讀。《Scikit-Learn機器學習核心技術與實踐》適用於已經瞭解Python語言基礎語法的讀者，以及想進一步學習機器學習和深度學習技術的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的專業教材。

本書從人工智能初學者的視角出發，通過通俗易懂的案例，系統講述了機器學習中的建模方法、模型結構和訓練過程，詳細講解了回歸、分類、聚類、降維、神經網絡等模型和算法的概念及原理。通過Python語言中流行的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等工具庫解決案例中的問題，使讀者既能理解處理問題背後的原理和思路，又能學習實際解決問題的方法和過程，提高使用機器學習模型和算法解決實際問題的應用能力。本書可以作為各類職業院校人工智能及相關專業的教材，也可以作為機器學習愛好者的參考用書。本書配有電子課件等教學資源，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(010-88379194)諮詢。

《MySQL從入門到精通（第2版）》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言和豐富多彩的實例，詳細介紹了MySQL開發需要掌握的各方面技術。全書共分為4篇24章，包括數據庫基礎，初識MySQL，使用MySQL圖形化管理工具，數據庫操作，存儲引擎及數據類型，數據表操作，MySQL基礎，表數據的增、刪、改操作，數據查詢，常用函數，索引，視圖，數據完整性約束，存儲過程與存儲函數，觸發器，事務，事件，備份與恢復，MySQL性能優化，權限管理及安全控制，PHP管理MySQL數據庫中的數據，PHP+MySQL實現物流配送信息網，Python+MySQL實現在線學習筆記，Struts 2+Spring+Hibernate+MySQL實現網絡商城等內容。所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼也給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會MySQL的精髓，快速提高開發技能。

本書帶你入門學習如何使用樹莓派與Arduino構建一個具有高級功能的機器人。本書將一步步地講授構建機器人的過程，你將學到如何利用樹莓派提供的強大計算能力，如何利用Arduino與傳感器和電動機進行更好的交互，並利用這些優點來構建機器人硬件系統。同時學會Python編程基礎知識，並利用其進行更強大的智能功能開發。然後通過使用OpenCV和USB網絡攝像頭，你將製造一個可以追逐球的機器人。本書適合開始探索機器人領域的創客、愛好者和學生閱讀。本書將幫助你快速入門智能機器人的設計、構建與開發，掌握相關的硬件設計搭建與軟件編程開發能力，讓你帶著樂趣逐步探索機器人世界。

Clean Code Python 寫 乾淨程式碼 告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤 寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。 你將學到 ☆Clean Code的5大原則 ◎「可讀」 ◎「可維護」 ◎「單一職責」 ◎「低耦合」 ◎「高內聚」 ☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。 ☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。 ☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。 ☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。 ☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。 ☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。 ☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。 ☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。 ☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。 ☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。 適合讀者 ☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。 ☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。 ☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者 「為何必讀這本書」的關鍵理由 ☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。 ☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。 ☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。 ☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。 ☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。 ☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。 ☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。 ☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。 ☆有章可循：從 Code R

☛☛☛☛☛☛王老師帶你搶先看☚☚☚☚☚☚搶先看豐富書籍內容，請訪問下列網址觀賞影片：https://youtu.be/hERnZ5_s3YQ【本書特色】將物聯網應用於智慧工廠，掌握傳統產業的轉型先機♖透過本書充分理解頗受矚目的「工業4.0」、「物聯網」、「智慧工廠」的精髓♖使用Arduino × Node-RED × Python互動串聯，建立工業4.0的物聯網世界♖內容編排由淺入深，著重實作過程，共有44個實作單元♖引導你進入物聯網與工業4.0的世界，掌握轉型關鍵【內容簡介】物聯網與工業4.0是近幾年很重要的研究課題。工業4.0的主要載體是智慧工廠，物聯網在智慧工廠的應用，給傳統產業帶來全新的變革，有望產生巨大的商業價值，引領我們進入第四次工業革命。本書適用於大專院校「微處理機」、「物聯網應用」、「工業4.0概論」等課程，可提供老師教學、學生研習之用。若你是專案設計者、工廠工程師，也很適合閱讀本書。本書的內容安排由淺入深，說明了物聯網在智慧工廠應用的幾個重要主題，如RS485、Modbus協定、CAN Bus協定、OPC UA協定、MQTT協定、REST API設計理念、InfluxDB時序資料庫、Prometheus、Grafana等指標監控技術。書中安排了44個實作單元，以市面上常見的Arduino UNO R4 WiFi開發板作為實習設備，並以Node-RED作為後端平台，讓讀者可以經由實作過程，進入物聯網與工業4.0的世界。【本書精采內容】♘了解工業4.0的核心精神♘了解智慧工廠的重要特色♘IIoT現場總線與資訊網路介紹♘Arduino UNO R4 WiFi基本操作♘了解RS485 / Modbus / CAN Bus重要觀念♘Arduino Modbus RTU / TCP實作♘Arduino CAN Bus實作♘熟悉Node-RED / 儀表板操作♘Python實作OPC UA伺服器 / 客戶端♘MQTT與WebSocket的介紹與應用♘Arduino UNO R4 WiFi MQTT實作與應用♘了解REST API設計理念♘Node-RED上進行MySQL資料庫的存取♘透過WebSocket進行網頁監控IoT設備♘InfluxDB、Prometheus及Grafana指標監控

符合108課綱理念與目標！ AI時代不可不知的知識！ 認識生活周遭的科技，激發好奇心， 自然養成觀察與體驗日常生活中的需求或問題的習慣， 同步提升探索、創造性思考、邏輯與運算思維！ AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！ 咦？！ 硬體、軟體與程式設計的必備要素 都變成了可愛、生動的角色！ 這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ Python──以程式庫為傲的AI教練 ……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！ 歡迎來到電腦的世界！ 平板電腦／智慧型手機／超級電腦／CPU／RAM／ROM／主機板／硬碟／SSD…… 除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！ 我們的生活中充滿著程式設計？ 沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明， 原來程式設計這麼有趣！ 電腦之間有共通語言嗎？ C語言？Java？Python？ 這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 介紹人類語言與機械語言之間的差異， 結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！ 好評推薦 ★臺北市日新國小校長／臺北市國小資訊教育輔導團‧召集人 林裕勝 ★Coding魔法學院創辦人 蔡淑玲 ★新竹市建華國中教師‧暢銷作家 謝宗翔（KK老師） （依姓氏筆畫順序排列）

 不用背語法規則 一邊寫，一邊學 AI世代全新編程模式！ 寫程式很難？要記很多英文？還要背一大堆規則？ 現在不一樣了。你可以把想法說出來，讓AI寫第一個版本，再理解、修改，完成屬於自己的作品。 本書帶你從零開始接觸這些編程語言：圖像編程Scratch、強大的編程工具Python、網頁內容HTML、外觀美化CSS和動態呈現JavaScript。 一邊做，一邊學，一步步除錯和改良，你會忽然發現：工具程式、網頁製作、小遊戲開發……都難不到你。 原來我也能寫出各種真正能運行的程式！本書特色： 零基礎，直接動手開始學 清晰引導每一步，超易上手 理解編程原理，自由創作 AI全程陪伴，學習不孤單本書帶你做到：✔ 提升與AI對話能力✔ 認識常用編程語言✔ 和AI一起寫程式✔ 製作實用小工具✔ 建立自己的網頁✔ 編寫和改良遊戲✔ Gemini, ChatGPT, DeepSeek…一學上手

本書聚焦現代CPU底層性能優化核心需求，分為性能分析與源代碼調優兩大部分，構建了從理論到實操的完整知識體系：第一部分深入解析CPU微架構(流水線、緩存層次、SIMD 等)、性能指標(IPC、CPI、緩存未命中)、分析方法(TMA、採樣、追蹤)及跨平臺工具(VTune、perf、uProf)；第二部分聚焦內存訪問優化、計算優化、分支預測優化、多線程應用調優等落地技術。相較上一版，本書新增20多個實驗練習與“Performance Ninja”在線課程，補充AMD、ARM架構適配內容及系統級性能優化，突破第1版Intel架構局限。書中融入Google、Netflix等大廠案例，配套Python/SQL代碼示例與工具實操方案，既覆蓋基礎原理，又深挖前沿技術(如大頁、SIMD向量化、緩存一致性)，兼具理論深度與工程實用性，是高性能計算、AI、遊戲開發等領域從業者的必備指南。

本書立足職業教育改革前沿，以教育數字化轉型為背景，系統構建了“價值引領、產教融合、數智賦能、實踐貫通”的教材體系。本書分為上、下兩篇：上篇聚焦會計基礎理論，探究會計本質、目標、職能，詳解會計基本假設、會計要素、會計等式等核心內容，並融入數智化時代的會計技術工具與職業前瞻，以助力學生夯實專業根基；下篇以實務操作為主線，通過設置會計科目、填制憑證、登記帳簿、財產清查、編制報表等任務，強化從單據處理到財務報告編制的全流程技能，並嵌入財務機器人、智慧雲平臺、Python、Power BI等數智化應用場景，旨在實現技能習得與崗位需求的無縫對接。 本書結合製造業高仿真典型業務，對接新產業、新技術、新方法，適合作為應用型本科、職業本科和高職專科財會類專業的教材。

2022年底，ChatGPT的誕生引發變革，以GPT系列模型為代表的大語言模型(Large Language Model，LLM)成為人工智能領域的研究熱點，LLM在此背景下基於預訓練語言模型取得突破性進展。本書分為基礎知識與實戰應用兩大部分，基礎知識部分包含第1～4章，首先介紹NLP的基本任務及文本表示的發展歷程，接著闡述LLM基本架構Transformer和經典PLM架構，最後詳述LLM的特點、能力和訓練過程；實戰應用部分包含第5～7章，依次講解基於PyTorch搭建LLM的全流程，借助主流框架實現LLM訓練，以及LLM的各類應用，幫助讀者構建完整的LLM知識體系。本書適合具備一定編程經驗(尤其對Python編程語言有所瞭解)、掌握深度學習相關知識且瞭解NLP領域相關概念和術語的大學生、研究人員及LLM愛好者閱讀。

本書較為全面、系統地涵蓋了當前軟件測試領域的理論和實踐知識，反映了當前主流的軟件測試理論、標準、技術和工具。本書共15章，第1～8章分別為軟件測試概述、軟件測試過程模型、軟件測試方法、軟件測試過程、軟件測試管理、面向對象軟件測試、軟件質量保證、敏捷項目測試；第9～14章分別為軟件自動化測試、缺陷跟蹤管理、JUnit單元測試、接口測試工具、性能測試工具JMeter、Python的自動化測試；第15章為網上書店系統測試。本書提供大量實際案例，做到理論與實踐相結合，以加深讀者對軟件測試技術和過程的理解。本書可作為高等院校計算機科學與技術、軟件工程等專業軟件測試相關課程的教材或教學參考書，也可供從事計算機應用開發的各類技術人員參考。

《LangChain大模型應用開發從入門到實踐》深入講解了 LangChain 大模型應用開發與實戰的核心知識。全書共 10 章，分別介紹了LangChain 與大型語言模型、第一個 LangChain 程序、模型 I/O 與數據增強、輸出解析器、檢索增強生成、Composition(組合)、操作國產大模型、基於《哈利‧波特》系列圖書內容的問答系統、基於 RAG的法律法規解析系統、基於本地知識庫的自動問答系統。《LangChain大模型應用開發從入門到實踐》內容簡潔且不失其技術深度，豐富全面且易於閱讀，用簡潔的文字闡述複雜案例，便於讀者學習和理解，適合已經掌握 Python 語言基礎語法的讀者，對於希望進一步學習大模型開發、自然語言處理、機器學習、深度學習技術的讀者尤為適宜。同時，本書也可作為高等院校相關專業的教材和培訓機構的專業教材。

“GESP編程能力等級認證一本通”是專門為中小學生編寫的一套學習C++編程和算法的圖書。本套圖書嚴格圍繞中國計算機學會(CCF)發佈的《CCF編程能力等級認證標準C++&Python認證標準》而設計。本書對應C++四級，共15章，內容包括二維及多維數組、指針變量及應用、指針與數組的綜合應用、排序基本概念及sort函數的使用、結構體、函數進階、遞歸函數、遞推算法基礎、遞推算法進階、遞推與遞歸的綜合應用、簡單的排序算法、排序綜合應用、算法及算法複雜度、文件輸入/輸出、異常處理機制。本書配備了題庫、課件、課程視頻(在線)等資源，可用作中小學編程社團的教材，也可以作為青少年編程培訓機構的培訓教材，還可以作為青少年編程等級考試和編程競賽的入門參考書。

本書旨在為讀者提供系統的機器學習基本概念與原理，以便於初步構建知識體系，掌握應用機器學習算法，瞭解風險計量、投資組合管理等領域的金融問題解析的流程與方法。對於具有人工智能與大數據相關信息技術背景的讀者，本書提供人工智能和機器學習在金融研究中的應用案例。本書兼顧理論與實踐。在內容安排上，本書章節從數學或算法原理引入，結合金融實踐與學術研究中的問題，敘述機器學習算法的應用。書中所選取案例，如企業風險評估、股價異常檢測等，採用了作者與合作者近期的學術成果。除了用圖表對數學公式與算法框架進行解釋外，本書還列出了包含數據處理與使用機器學習算法工具的Python 程序代碼，供讀者參考。

本書系統介紹了基於PyTorch的計算機視覺技術，涵蓋從理論基礎到高級應用開發的全流程。全書分為四部分，共18章，第一部分講解深度學習基礎，包括人工神經網絡、PyTorch基礎知識及深度神經網絡構建；第二部分聚焦物體分類與檢測，涉及卷積神經網絡、遷移學習、物體檢測技術及圖像分割；第三部分探討圖像處理，涵蓋自動編碼器、生成對抗網絡等；第四部分介紹計算機視覺與其他技術的融合，包括與強化學習、自然語言處理的結合，基礎模型、穩定擴散應用及模型部署。書中包含40多種實際應用案例，GitHub提供完整源代碼，每章配有習題及答案，適合具備Python和機器學習基礎的學生、軟件開發人員及科研人員學習，助力其掌握計算機視覺與深度學習核心技能。

本書根據《高等職業教育專科信息技術課程標準(2021年版)》的要求編寫，旨在為學生提供系統、全面的信息技術知識和實踐能力。本書內容豐富，涵蓋信息技術的多個重要領域。全書分為基礎篇和拓展篇兩部分：模塊1～模塊6為基礎模塊，主要內容包括文檔處理，電子表格處理，演示文稿製作，信息檢索，新一代信息技術概述，信息素養，社會責任與信息安全；模塊7～模塊9為拓展模塊，主要內容包括程序設計基礎(Python)、大數據、人工智能等。本書既注重基礎知識的講解，又注重實際動手能力的培養。每個模塊後還設有課後習題供學生練習，鞏固所學。本書適合作為高等職業院校信息技術基礎課程的教材，也適合作為對信息技術感興趣的讀者的參考書。

本書是根據教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會推進新時代高校計算機基礎教學改革的有關精神，結合多所普通高校的實際教學情況編寫的，是《大學計算機基礎（第7版）（微課版）》的配套實踐教材。本書主要內容包括：計算機與計算思維、操作系統基礎、WPS文字、WPS表格、WPS演示、多媒體技術及應用、數據庫基礎、計算機網絡和信息安全、Python程序設計、常用工具軟件、提示工程、WPS AI應用、國內主流大模型工具，以及使用AIGC助力工作、學習、設計與生活等。每章的內容都是對主教材實踐部分的指導和強化，對提高讀者的操作能力具有很大的幫助作用。本書可作為高校各專業“大學計算機”課程的教材，也可作為計算機技術的培訓教材和計算機愛好者的自學用書。

"本書按照利用機器學習算法建立經濟金融模型的流程安排章節內容，從拓寬讀者技能的角度出發，主要介紹經濟金融領域常用的人工智能模型。全書共11章，分為兩部分。第1～5章是建模的前期準備，包括緒論、Python編程基礎及數據處理、數據可視化、數據表格的處理與數據清洗、特徵工程等。第6～11章介紹常用的模型，包括聚類、主成分分析、線性模型、支持向量機、決策樹與隨機森林、神經網絡等。本書通過圖文結合的方式詳細解釋了複雜數學模型的核心思想，對每條代碼的功能進行解釋，以降低讀者理解複雜命令的難度。本書可作為高等院校計算機類、經濟學、金融學等相關專業的教材，也可作為感興趣讀者的自學讀物，還可作為相關行業技術人員的參考用書。"

本書以項目為導向，以任務為驅動，全面地介紹數據分析與可視化的流程，以及Power BI數據分析與可視化的應用，並詳細講解利用Power BI解決企業實際問題的方法。全書共7個項目，項目1為初識數據分析與可視化，項目2～項目6分別介紹體育商品銷售數據分析案例的數據獲取、數據預處理、數據建模、數據可視化、數據分析報表創建與發佈的相關內容，項目7介紹自動售貨機綜合案例。此外，項目1～項目6包含課後習題，項目2～項目6包含項目實訓，通過課後習題練習和項目實訓操作，讀者可鞏固所學的內容。 本書可以作為“1+X”證書制度試點工作中的大數據應用開發(Python)職業技能等級證書(初級)的參考書，也可以作為高校數據分析相關課程的教材和數據分析愛好者的自學用書。

OpenAl的ChatGPT和GPT模型給我們思考世界的方式帶來了一場革命——不僅是在我們如何寫作和研究方面，還在我們如何處理信息方面。本書討論了包括ChatGPT和Bard在內的大語言模型的功能、能力和局限性。它還演示了如何使用LangChain框架來實現基於這些模型的生產就緒應用程序，例如代理和個人助理，以及如何與其他工具(例如web搜索和代碼執行)集成。在學習中，你將使用transformer模型和不同的注意力機制，完善訓練和微調的複雜過程。您將掌握使用pandas和Python進行自動分析和可視化的數據驅動決策。您還將深入瞭解如何使用這些模型、提示、培訓和微調以及大規模部署的啟發式方法。當你讀完這本書的時候，你會對大語言模型的作用有一個深刻的理解，以及如何充分利用它們。

本書分為三部分：基礎理論、大數據可視化、大數據可視化工具及應用。基礎理論部分包括第1章、第2章。第1章回顧了可視化發展進程，介紹可視化領域的一些基礎概念及應用；第2章介紹可視化的一般流程及設計組件。大數據可視化部分包括第3章～第7章，主要介紹了不同類型數據（比例數據、關係數據、文本數據、複雜數據）的可視化方法。大數據可視化工具及應用部分包括第8章～第14章，選取了市場上主流的一些可視化工具，圍繞它們的使用方法和應用案例展開。這些工具包括商業軟件（Tableau、DataV、FineBI、Excel）、開源包Echarts,以及編程語言R、Python。本書既可以作為高等院校計算機與軟件相關專業的教材，也可以作為軟件從業人員、計算機愛好者的學習指導用書。

本書基於Linux操作系統的操作、管理和運維的實際需求，主要講解Linux桌面操作系統Ubuntu的配置管理、桌面應用、編程和軟件開發。本書共12章，內容包括Ubuntu概述、安裝與基本操作，用戶與組管理，文件與目錄管理，磁盤存儲管理，軟件包管理，系統高級管理，Ubuntu桌面應用，Shell編程，C/C++編程，Java與Android開發環境，PHP、Python和Node.js開發環境，Ubuntu服務器。本書內容系統、全面，結構清晰，在內容編寫方面注意難點分散、循序漸進；在文字敘述方面注意言簡意賅、重點突出；在實例選取方面注意實用性和針對性。為強化實踐性和可操作性，本書中的大部分知識點都有相應的操作示範，便於讀者快速上手。本書可作為高等院校、職業院校計算機相關專業的教材，也可作為Ubuntu Linux系統操作人員的參考書，以及各類培訓班教材。

本書結合具體實例循序漸進地講解了金融大模型開發的核心知識。全書共12章，分別講解了大模型基礎、大模型開發技術棧、數據預處理與特徵工程、金融時間序列分析、金融風險建模與管理、高頻交易與算法交易、信用風險評估、資產定價與交易策略優化、金融市場情緒分析、銀行應用大模型開發實戰、區塊鏈與金融科技創新和未來金融智能化發展趨勢。本書內容豐富全面，是學習金融大模型開發的優秀教程。本書既適合已經掌握Python基礎開發的初學者學習使用，也適合想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者閱讀。本書不僅可以作為證券、保險、銀行等行業從業者的參考書，還可以作為大專院校和培訓學校的專業性教材。

數據科學是從單純的“大”數據提煉出“智慧”的數據，以供人們發現新知識並輔助決策的綜合交叉學科．本書簡要闡述數據科學的數學基礎．全書共11章，內容包括線性代數基礎、線性空間與線性變換、向量與矩陣範數、矩陣分解、概率統計基礎、隨機過程、最優化基礎、線性規劃、常用無約束最優化方法、常用約束最優化方法以及綜合案例．除第11章外，每章都有應用實例與該章內容緊密結合，以進一步加強讀者對知識點的理解和掌握．所有的應用實例和第11章綜合案例的代碼都在Windows操作系統下利用Python 3.7編寫，並在交互式解釋器IDLE上調試通過．本書可作為高等院校大數據、人工智能等相關專業的教材，也可供從事大數據、人工智能及相關領域教學、研究和應用開發的人員參考．

機器人開發是一項複雜的系統工程，ROS 2為智能機器人開發提供了強有力的支持，極大地提高了機器人軟件開發效率。本書首先對ROS 2的基礎概念、通信機制、常用庫和工具進行介紹，帶領讀者入門ROS 2機器人開發；接著引導讀者完成移動機器人的建模和仿真、建圖和導航、自定義控制器和規劃器等一系列實踐；然後在真機實戰環節，通過製作一個基於ROS 2的真實機器人，幫助讀者打通仿真與真機之間的壁壘；最後，本書深入講解了ROS 2進階使用的相關知識，為讀者進一步在實戰中使用ROS 2進行機器人開發打下夯實基礎。考慮讀者基礎，書中示例均以C++和Python兩種語言實現，同時加入了關於C++新特性、Git工具、多線程和回調函數等基礎知識的講解。

本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網絡、深度學習。著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow：Python 編程基礎、TensorFlow編程基礎、TensorFlow模型、 TensorFlow編程實踐、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--醫學應用和Seq2Seq+attention 模型及其應用案例。 本書最大特色是既有由淺入深的理論知識，又有從入門到高深的應用編程的技術知識。本書涵蓋了深度學習的理論、Python 編程語言以及TensorFlow編程知識和代碼解讀，為深度學習初學者以及進階人員提供了詳盡的必要知識。本書可用于大學本科生高年級以及研究生人工智能教材，也可作為應用領域技術人員、工程技術人員和科學研究工作者的參考資料。

書通過通俗易懂的文字、翔實的案例，系統地介紹MySQL 8.0數據庫應用技術。全書共11章，可以歸納為4個部分。第1部分(第1、2章)介紹數據庫技術和MySQL基礎，第2部分(第3～6章)介紹以SQL為核心的數據庫應用，第3部分(第7～10章)介紹MySQL編程、數據安全、事務及併發控制等內容，第4部分(第11章)介紹應用Python與MySQL數據庫技術實現信息系統的方法與技巧，從而培養讀者對數據庫的應用能力。 為了幫助讀者快速掌握知識要點、驗證學習效果，編者精心為本書設計知識結構思維導圖，並提供示例源碼和核心知識點的微課視頻。 本書可作為高等院校信息技術及相關專業數據庫應用課程教材，也可作為參加全國計算機等級考試二級 MySQL數據庫程序設計的參考書。

作為第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人AlphaGo，我們知道其主要工作原理是深度學習。隨著AlphaGo Zero和Alpha Zero的相繼發佈，作為機器學習經典算法之一的強化學習在人工智能領域受到了更多的關注。《強化學習算法入門》就用通俗易懂的語言，按照“原理-公式-程序”的方式對強化學習的基礎知識進行了詳細講解。書中先讓大家從熟悉的“平均值計算”作為切入點學習強化學習的基本概念，然後結合實例學習了函數近似方法、深度強化學習的原理和方法等，比較了各算法的特點和應用，並用Python和MATLAB兩種語言進行了編程實現。 《強化學習算法入門》內容豐富，實踐性強，特別適合高校人工智能相關專業學生，機器學習、深度學習工程師學習強化學習算法。

數字圖像處理與分析在現代農業生產中得到了越來越多的應用。《數字圖像處理與分析》系統地介紹了數字圖像處理與分析的理論、方法和代表性成果及其在農業領域中的應用。《數字圖像處理與分析》介紹了數字圖像處理中的數字圖像基礎、數學基礎、圖像增強、圖像形態學、圖像分割、圖像特徵提取與描述、圖像壓縮和機器學習基礎等內容，突出專業知識和農業生產需求的緊密結合，由淺入深，循序漸進，並通過豐富的應用案例，力求使學生在掌握基本理論和專業知識的同時，具備承擔農業領域數字圖像處理與分析任務的能力。《數字圖像處理與分析》配備了電子課件、課後習題參考答案和大部分章節實驗結果的源代碼(Python + OpenCV)，供教師授課使用。

本書作者在Copilot、ChatGPT等人工智能的輔助下，解出了24道具有挑戰性的正則表達式謎題。本書分為許多單獨的謎題，這些謎題被歸入與解謎需要的正則表達式的複雜性和特徵有關的主題，並包含了其傳統的人為解決方案，以及流行的人工智能助手所給出的答案。除了這些謎題，讀者還將學習如何編寫提示，整合人工智能生成的編碼建議，並與助手互動以獲得想要的結果。通過閱讀本書，讀者將清楚地瞭解人工智能助手在哪些方面可以可靠地編寫代碼，在哪些方面還需要人力的協助。此外，本書介紹了很多關於正則表達式的知識。本書面向瞭解Python簡單技能和正則表達式的讀者，不需要有使用人工智能編碼工具的經驗。

OpenCV作為一個應用廣泛的開源計算機視覺庫，正在受到越來越多的關注。目前OpenCV的各類教程基本上以Python和C++為主，基於Java的OpenCV書籍則少之又少，本書旨在彌補這一空白。 本書共13章，前4章是基礎部分，包括OpenCV概述和安裝配置、數字圖像基礎及圖像基礎操作等內容；第5到11章則包括了圖像的幾何變換、圖像平滑、形態學操作、直方圖、邊緣檢測與輪廓、霍夫變換、特徵點檢測和匹配等進階內容；第12～13章屬￿提高內容，主要介紹機器學習和視頻跟蹤技術。 本書以通俗易懂的語言，圖文並茂的講解力圖使初學者能夠快速高效入門。本書面向的讀者是包括高校學生在內的各類初學者、研究計算機視覺的業餘愛好者及需要快速上手的專業人員。

本書從爬蟲項目開發環境搭建開始，詳細講解從數據采集到內容可視化的全過程。本書從7個網站爬蟲項目出發，根據項目需求選取不同的數據采集和處理技術，並有針對性地講解幾種Python網絡爬蟲。本書共8章，前3章是入門篇，第4、5、6章是進階篇，第7、8章是高級篇。涵蓋的內容有Scrapy爬蟲、Requests爬蟲、Selenium模擬瀏覽器、XPath語言、CSS選擇器、CSV存儲、MySQL存儲、JSON讀取、Parsel解析、Flask框架、ECharts可視化等。本書參考企業項目開發的工作流程，圖文並茂地講解每個操作步驟，並提供運行結果讓讀者檢驗自己的代碼，中間也穿插介紹相關知識點和疑難問題。本書適用于高職高專院校大數據技術專業開展項目化教學和畢業設計指導，也可作為網絡爬蟲愛好者的啟蒙資料。

本書首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡（GAN）相關的內容。然後，本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思想、模型與數學原理，接著便通過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望通過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思想，適合人工智能、機器學習、計算機視覺相關專業的人員學習使用。