Python

在數字化時代，嵌入式人工智能系統和深度學習等技術變得越來越重要。在嵌入式平臺上進行深度學習推理時會受到計算能力、存儲空間、能耗等資源限制的挑戰。本書從深度學習模型在資源受限的硬件平臺上部署的角度，介紹嵌入式AI系統的基本概念、需求、挑戰，以及其軟硬件解決方案。本書共分為7章。第1章介紹了邊緣計算； 第2章介紹了嵌入式AI系統的基本概念及其面臨的需求與挑戰； 第3章介紹了嵌入式AI系統的硬件解決方案； 第4～6章介紹了嵌入式AI系統的軟件解決方案，包括DNN模型的構建及實現、輕量級DNN模型的構建、模型輕量化方法及實現； 第7章介紹了DNN模型的硬件部署。本書提供了基於Python語言和Torch API的大量代碼解析，並針對Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分別進行介紹。本書適合作為高等院校計算機專業、軟件工程專業的教材，也可供對深度學習、計算機視覺、嵌入式AI系統等感興趣的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

本書主要針對數據科學、統計學、商學領域的教學，介紹基於Python軟件的數據可視化基礎知識、數據計算與交互式繪圖，機器學習中的可視化工具和技術，以及特定數據結構下的可視化技術，如金融數據結構、生物數據結構、網絡數據結構中的可視化展示，並配以豐富的案例，緊密結合常見的統計方法和機器學習方法。本書配有大量實際案例和習題，涉及金融、經濟管理、醫療影像、健康大數據、地理數據等方面的知識，內容翔實，能讓授課教師充分備課，讓學生全面學習，極大地提升學生的動手能力，並與現實生活接軌，讓學生為勝任“全球信息化時代”的數據科學工作做好充分準備。此外，本書還配有PPT課件、教學大綱、教學進度表、部分源代碼和數據文件、課後習題答案等教學資源，用書老師可在人郵教育社區免費下載使用。本書可作為高等院校數據科學、統計學、商學等相關專業的教材，也可供經管領域的技術人員學習使用，還可作為機器學習和人工智能等領域的研究人員的參考書。

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題程式是以Java為主。並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。為了降低讀者的學習障礙，本書範例都是完整的程式碼，以實作來引導觀念，書中所有範例程式已在最新版本的JDK的環境下重新編譯與執行，並確認執行結果正確無誤。期許本書能幫助各位具備以Java設計程式的基本能力，並完全具備應試APCS的程式設計實作能力，筆者相信經過本書的課程安排及訓練後，各位已紮實地培養了分析題目、提出解決方案及以Java設計程式的實作能力。

本書面向廣大數據科學與人工智能專業的學生及初學者，力求通俗易懂、簡潔清晰地呈現學習大數據與人工智能需要的基礎數學知識，助力讀者為進一步學習人工智能打好數學基礎。 全書分為 4 篇，共 19 章：微積分篇(第 1～5 章)，主要介紹極限、導數、極值、多元函數導數與極值、梯度下降法等；線性代數篇(第 6～10 章)，主要介紹向量、矩陣、行列式、線性方程組、特徵值和特徵向量等，並介紹這些數學知識在人工智能中的應用；概率統計篇(第 11～17 章)，主要介紹概率、隨機變量、數字特徵、相關分析和回歸分析，並介紹數據處理的基本方法和 Pandas 在數據處理中的應用；應用篇(第18 章和第 19 章)，主要介紹人工智能中典型的全連接神經網絡和卷積神經網絡。 本書既有理論又有應用，既可以用紙筆計算，也可以用 Python 編程計算，讀者可在學習過程中根據需要合理地選擇側重點。 本書既可作為高職院校數據科學與人工智能專業的教材，也可作為相關產業從業者的自學或參考用書。

本書是一本關於數據處理與誤差分析的實用手冊。全書主要介紹了實驗數據的表示以及實驗誤差和不準確性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不準確性的表示、誤差的分類和傳遞、概率分佈、實驗數據處理、數據及其誤差的圖形處理、數據的擬合函數以及回歸貝葉斯分析，側重於如何在實驗數據給定的條件下確定理論中的參數值和不準確性的最優估計。同時，為滿足讀者的進一步需求，本書在附錄部分給出了背景資料和部分理論推導。全書內容結合了圖形、應用實例和計算機程序，能使讀者快速掌握科學數據的正確表示、處理和不確定性分析，涵蓋了實驗的所有重要組成部分，包括實用性指導、計算機程序(Python語言)以及實驗誤差處理和報告實驗數據的方法。本書內容廣泛，實例豐富，簡單實用，適用于理工科的本科生和研究生，也適用於統計數據分析的理論研究者以及對數據處理、誤差分析及它們的應用感興趣的讀者。本書可以作為誤差分析的教學用書，也可供實際應用參考。

本書是“服務機器人應用開發（初級）”職業技能等級證書的配套教材之一，內容根據《服務機器人應用開發職業技能等級標準》以及《服務機器人應用開發職業技能考核大綱》相應要求編寫。全書分為兩大部分共十一個項目，第一部分為拼搭機器人應用開發，基於Arduino 平臺的拼搭機器人展開，共有六個項目；第二部分為人形機器人應用開發，圍繞樹莓派平臺的Yanshee 人形機器人展開，共有五個項目。第一部分的項目一介紹了針對Arduino 的Blockly 編程方法，項目二至六介紹了針對相關任務在Arduino IDE 上採用C 語言的編程方法；第二部分重點介紹Python 語言的編程方法。本書可作為培養基於Arduino 和樹莓派的服務機器人的應用型、技能型人才的教材，也可供從事服務機器人應用的開發人員學習參考。為方便教學，本書配備電子課件等教學資源。凡選用本書作為授課教材的教師均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。如有問題請致信cmpgaozhi@sina.com，或致電010-88379375 聯繫營銷人員。

本書旨在培養高職學生的信息素養、計算思維和人工智能素養等數字時代的三個基本素養。全書共分六個單元, 主要內容包括開啟人工智能新時代、人工智能應用微體驗、圖像識別、聲音識別、自然語言處理和人工神經網絡。本書內容選取將人工智能的基本理論知識和典型行業應用相結合, 通過任務實踐, 將理論知識融入體驗式應用案例中, 做到易學、易懂、有趣。本書面向高職高專院校各專業學生, 選取了人工智能中的關鍵技術和典型應用, 以Python為開發語言, 通識與技能並重, 具有很強的操作性和實用性, 既可作為高職高專及中等職業院校人工智能公共基礎課程的教材, 也可作為計算機類、電子信息類相關專業的人工智能基礎課程入門教材。為方便教學, 本書配備電子課件等教學資源。凡選用本書作為教材的教師均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。如有問題請致信cmpgaozhi@ sina. com,或致電010 -88379375 聯繫營銷人員。

2021年，CSDN推出《新程序員》系列圖書，受眾定位於職業開發者、項目經理，以及CTO&CIO。內容定位在產業生態、前沿趨勢，以及為開發者帶來更多來自於國內外學術界、研究院所，以及產業界泰斗級大佬的深度思考。作為CSDN社區最優質、最權威性的精華內容集合，讓開發者身在此山中，也可以遍覽群山。當下，開源正從開發者亞文化上升到國家戰略，成長為主流開發模式。對於開發者來說，開源已經是必備的學習和應用技能。數字經濟下的“新金融”是科技賦能金融產業的聚焦點，AI、雲、大數據等新一代技術，與金融的融合創新成為檢驗技術落地的試金石。本書內容目前已經邀請到MySQL之父，Apache軟件基金會聯合創始人、OpenSSF總經理Brian Behlendorf，Python之父Guido van Rossum，MongoDB CTO Mark Porter，紅帽全球CEO Matt Hicks，以及凝思董事長、中國Linux第一人宮敏，Linux內核守護者吳峰光等國內外知名開源技術專家參與開源專題；金融專題邀請到中國工商銀行、中國人民銀行、平安科技、IBM、廣發銀行、微眾銀行、螞蟻金服、華控清交等知名國內外金融科技公司參與實踐案例分享。彙聚全球技術大師、技術先鋒(往期合作作者)

業務上雲已經成為當下企業的主要解決方案。本書重在普及公有雲主流技術的應用，本書自始至終結合開源的WordPress博客應用系統，演示了業務系統上雲、業務系統容器化部署、業務系統結合大數據服務的使用等。本書將幫助讀者瞭解公有雲基礎知識以及企業級公有雲解決方案，讓讀者逐步走進高效、低成本的雲上容器世界，快速邁向雲原生。本書共分為7個項目：項目一 認識華為雲的產品、解決方案、雲市場和培訓認證，幫助讀者認識公有雲；項目二 學習華為云云服務器、雲存儲、雲網絡和雲數據庫等熱門產品的使用；項目三 學習業務系統wordpress遷移上華為雲的實現流程；項目四 學習雲原生技術棧相關技術的使用和雲容器引擎的部署流程；項目五 學習Hadoop生態圈常用技術的使用場景和公有雲上大數據服務的內容及其使用；項目六 學習雲監控服務和雲日誌服務的概念、功能和應用場景；項目七 學習python api調用華為雲熱門產品和基於華為雲容器CCE的灰色發佈系統部署。

本書為國家職業教育大數據技術專業教學資源庫配套教材，也是高等職業教育計算機類課程新形態一體化教材。 本書選擇Python 3作為編程環境，系統講述編寫爬蟲所需要的各種技術。包括HTTP的原理、urllib和request網絡請求庫的使用、正則表達式、XPath等數據提取規則的使用和爬蟲框架Scrapy的使用，並最後通過一個項目“招聘分析監控系統――數據采集系統”將以上技術綜合運用起來。 本書配套有微課視頻、教學設計、授課用PPT等數字化教學資源。與本書配套的數字課程“數據采集與預處理”已在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，學習者可以登錄平臺進行在線開放課程的學習，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。讀者可登錄平臺進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。 本書緊跟信息社會發展動態，內容新穎、結構清晰，具有很強的趣味性和實用性。本書可作為高等職業院校大數據技術專業及其他相關專業的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

本書系統地介紹了汽車傳動系統結構組成及振動產生的原因，力圖使讀者了解汽車傳動軸，後橋等汽車零部件的工作原理，剖析其工作過程中振動產生的原因。此外，還將智能製造和智能設計與傳動系統緊密結合，簡要地展望汽車傳動系統的發展趨勢。通過理論與實踐一體化的講解，力求使知識講解與實踐更好地結合，為現代汽車動力傳動系統的研發打下基礎。此外，本書將傳動系統領域的科研成果應用於課堂教學，在介紹本科研團隊研究成果的同時，可以提升學生對汽車動力傳動系統的認識，提高學生的專業素養。本書共7章，以傳動系統為主線，內容涵蓋傳動系統結構概述；傳動軸的振動分析；驅動橋的振動分析；傳動系統的振動分析及參數優化設計；基於Python的傳動系統智能設計；傳動系統的智能製造；總結與展望等。本書可作為總結本科研團隊的科研專著，亦可作為高年級本科生或研究生的授課教材及自學用書。

21世紀以來，隨著國民經濟的快速增長，人民生活水平的逐漸提高，國內景區景點的開發以及基礎旅遊設施的建設加快，人們對旅遊的需求越來越大，對旅遊業的要求也越來越高。2015年，旅遊業成為國家經濟戰略性支柱產業之一。越來越多的地市開啟了“全域旅遊”這一轉型升級之路。當前，旅遊市場競爭日趨激烈，如何提升旅遊形象成為每一個地市及景區首先要解決的問題。 河南作為文化旅遊大省，旅遊資源豐富，有26個國家全域旅遊示範區。本書在查閱大量相關文獻的基礎上，基於全域旅遊的背景，以26個國家全域旅遊示範區創建單位為研究對象，構建全域旅遊形象感知理論基礎。借助八爪魚採集器、NVivo、Rost Content Mining 6、Netdraw、Python等研究工具，通過對網絡遊記的文本分析，探討旅遊者對河南省全域旅遊的感知形象，找出形象中的缺失部分。最後，通過IPA分析，深入研究河南省全域旅遊建設中亟需改進的問題，並提出相應的解決措施，以期推動河南省全域旅遊發展，促進河南省文化旅遊強省建設。

IntelliJ IDEA是一款優秀的軟件開發工具，學習和掌握IntelliJ IDEA對於開發者來講具有十分重要的意義。本書以IntelliJ IDEA的操作使用為主線，同時貫穿示例教學，全面地向讀者展示了其強大的開發與管理能力。 本書為讀者準備了比較全面的技術體系，共16章。第1章與第2章主要講解了IntelliJ IDEA的使用技巧；第3章主要講解了IntelliJ IDEA中的工程結構及組織方式；第4章與第5章主要講解了IntelliJ IDEA下項目的編譯、部署、運行與調試；第6章與第7章講解了Maven等項目構建管理工具的使用；第8章Git版本管理是開發者需要著重學習的知識技能；第9章講解了Spring項目的使用原理並深化了示例；第10章講解了數據庫管理工具的使用技巧；第11章至第14章進行了全方位的拓展，引入了Docker容器、Vue.js、Scala、Python等相關內容；第15章為輔助教學篇，主要講解了持續化部署工具的使用；第16章為結束篇，以插件為主題從大方向講解了IntelliJ IDEA下的插件開發。 本書適用于所有初學者及具有一定開發經驗的從業人員、軟件愛好者。相信通過閱讀本書，讀者能夠獲得更多的幫助與提升。

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，並介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論了不依賴於假設分布的非參數模型；第6章將核方法作為一種非線性拓展的技巧介紹如何將該方法應用到很多算法中，並且引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，並且不同於單純的特征選擇；第10章討論了不依賴於獨立同分布假設的時間序列算法。本書適合對於統計學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

《誰說不能從武俠學程式？》破譯武林招式，看懂程式設計！‧郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？‧韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？‧黃蓉的計算能力比Python還強？‧用費波那契數列就能進入桃花島？以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。《誰說不能從武俠學數學？》如果大俠懂數學，就能成為天下第一？‧《笑傲江湖》岳靈珊「屈指一算」就擊敗泰山派高手？‧《倚天屠龍記》張無忌被成崑誤導後就懂「負負得正」？‧《射鵰英雄傳》瑛姑如何用「算籌」開平方？‧《神鵰俠侶》楊過若懂「海倫－秦九韶公式」，就能算出活死人墓的面積？‧《天龍八部》虛竹飛渡峽谷救人前應該先學「相似三角形」？數學不只是生活的算帳工具，舉凡大地測量、工程規劃、汽車製造、飛機設計、導彈防禦、基因研究、疫情控制、金融創新、行銷調查、影視特效、電腦程式設計等領域，都發揮了不可替代的作用，如果沒有數學，這些發展都將停擺。李開周老師將數學知識掰開揉碎，用淺顯易懂的語言，撒進刀光劍影的武俠世界，讓知識能在江湖上載沉載浮，泛起可愛的小泡泡，讓對數學望而生畏的讀者一一戳破，進而感受到數學的用處與趣味。《誰說不能從武俠學化學？》跟楚留香一起上基礎化學課，用屠龍刀破解化學的奧祕！‧世上真有削鐵如泥的倚天劍嗎？如果存在，它的化學原理是什麼？‧蒙汗藥、斷腸散、五鼓斷魂香、含笑半步跌，這些毒藥到底包括哪些化學成分？‧五行陣加八卦陣，不如一個「鈧」的電子排列？‧《俠客行》的石破天和石中玉兄弟，恰好說明了生長環境對同素異形體的影響？‧黃金明明愈純愈軟，用牙齒都咬得出痕，江湖人物為何愛用金刀？我們的生活周遭，不論是植物或動物、海洋或陸地，無論是自然形成的物質，還是人為創造的物體，歸根究柢都是化學，都是化學元素的神奇組合，而那些我們無比熟悉又誘人的武俠故事，正是打開化學之門的最佳鑰匙。《誰說不能從武俠學物理？》物理學說明

《人工智能入門》 （全四冊）教材由全球領先的人工智能平臺公司、全球最具價值的 AI 創新企業人商湯頂級研究團隊，聯手全國知名教育專家和優秀中學教師共同編寫。本書系面向初中學生，以及初中文化程度以上讀者，一共分為四冊，九個章節。整體內容圖文並茂，包括人工智能概覽、簡單的判斷、機器視覺入門、圖像理解入門、語音識別入門、自然語言處理、簡單機器決策和開放實驗與思考。考慮到學生的認知規律，在具體章節編排上基於應用穿插推進，使學習過程與生活應用相配合。每章以相關生活場景引入，通過對相關問題的思考，對知識進行循序漸進的傳遞。每章穿插編程練習和小項目，結合豐富的虛擬平臺和小車教具，鼓勵發展學生的動手能力與創造能力，對基礎的編程教育也進行了普及。《人工智能入門》 （第一冊），講述了什麼是人工智能，人工智能可以做什麼，以及關於人工智能引發的一些思考和討論――假如你生活在人工智能高速發展的明天。★進入AI世界,學會如何與機器人對話Python 語言在人工智能領域,是最廣受歡迎的語言之一。書中將將結合Python編程語言, 探索如何逐步控制虛擬小車做更多的動作。如何用指令來控制小車的運動? 如何讓小車具有感知周圍物理世界的能力、給予小車決策的能力? 如何實現綜合的小車應用? 我們帶著這些問題, 通過對虛擬小車的操縱, 認識人工智能基礎, 包括基礎編程、傳感器, 以及古典的人工智能控制等方面的內容。★如何利用多種傳感器協同定位的方法, 進一步提高機器人定位的精度在機器人或機器小車的控制中, 我們往往希望它們可以不用外界的遙控就能完成特定的任務, 幫助人們分擔一些日常的工作, 比如, 在家裡掃地、在醫院運輸藥品、在球場撿球等。不論是在室內還是在室外, 都不難發現, 在很多實際的應用場景中都有一個最基本的要求, 就是機器人在執行指令的過程中, 需要知道自己的位置。比如室內的掃地機器人, 需要知道自己處於房間內的什麼位置, 才能準確地沿著一定的路線行駛; 再如無人駕駛的汽車, 需要知道自己處於哪條街道, 處於街道上的什麼位置等。機器人知道自己所處位置的這個功能, 就是定位的功能。本書中, 我們將用一個簡單的一維定位任務對定位問題進行初步的探究。在一台直線行進的小車上, 用不同的辦法分別解決小車的定位問題。

本書參照教育部管理學科運籌學課程教學大綱要求，結合國內雙一流重點高校運籌學教材的內容體系，以及編者多年的教學成果和經驗編寫而成。書中系統地講解了在經濟管理領域應用十分廣泛的線性規劃、整數規劃、動態規劃、圖與網絡分析、存儲論、優化模型構建和對策論等內容，不同類型的高校可以根據實際情況及學時限制選擇其中的主要內容進行教學。 本書的特色是在介紹管理運籌學基本原理和應用方法的基礎上，引入大量的經濟管理領域的應用案例，以問題為導向，著眼于培養讀者應用運籌學原理和方法解決實際管理與決策問題的能力、運用國際上流行的運籌學教學軟件WinQSB進行經濟管理決策分析的能力。同時，提供部分Python代碼求解線性(整數)規劃問題，適度弱化具體的模型和公式的推演過程，讓讀者將主要的時間和精力集中在問題分析建模、軟件求解和經濟管理決策分析上。 本書可作為高等院校經濟管理類本科生、MBA、EMBA、MPA、工程碩士的管理運籌學課程教材，也可作為廣大從事相關工作的企業管理人員、工程技術人員和政府部門相關人員自學參考書。

本書系統講解了智能運動控制領域的核心理論、先進算法與工程應用，圍繞機器人、無人機和自動駕駛三大典型平臺，構建一套通用的智能運動控制知識體系。本書首先介紹了運動控制的基礎概念與發展趨勢，包括控制架構分類、智能感知—決策—執行閉環設計等核心內容；隨後依次講解位置控制、速度控制、軌跡規劃、智能PID演進、振動抑制等關鍵模塊，配合大量基於ROS、Fym、Carla、CVXPY等平臺的真實仿真項目，幫助讀者理解控制系統從建模到實現的全過程。全書還特別引入了深度強化學習、模糊控制、元學習、數字孿生、事件觸發等前沿技術，體現了智能運動控制與AI深度融合的應用趨勢。書中大量配套實戰案例，全面覆蓋工業與研究實際需求，貼近真實應用場景。本書內容全面兼顧原理解析與項目實踐，是學習智能運動控制技術的良好教程。本書適合具備Python基礎、掌握基本控制理論或機器人系統知識的讀者閱讀，尤其適合人工智能、控制工程、機器人技術、自動化系統等方向的工程師、研究人員和開發者，也可作為高校控制類課程、AI與自動駕駛專業課程的教學參考書。

本書分為7章，第1章介紹登錄GaussDB的DAS方式和客戶端登錄方式。第2章介紹多用戶訪問同一高斯數據庫實例，通過IAM賬號訪問同一個數據庫實例。第3章介紹創建各種數據庫對象及管理，包括表、視圖、索引。第4章介紹GaussDB數據庫編程基礎,包括各種數據類型、定義變量、常用各類系統函數、流程控制語句、函數、存儲過程、觸發器、￿標。第5章介紹GaussDB數據庫編程高級內容，包括Java語言訪問GaussDB數據庫、Java程序執行增刪改查語句、Java程序執行動態SQL、Java程序執行存儲過程、Python程序訪問GaussDB。第6章介紹管理GaussDB數據庫，內容包括數據的導入導出、數據的備份與恢復、數據庫的安全性、數據庫的事務，其中安全性講述了創建用戶、角色、加密及解密數據、數據脫敏等內容。第7章介紹openGauss的安裝部署，內容包括在CentOS操作系統中安裝openGauss，並介紹客戶端工具gsql連接數據庫、服務器端gs_om工具的使用。本書適合作為高等院校計算機、軟件工程、網絡工程、大數據、人工智能等信息類相關專業的上機教材，也可供對華為GaussDB和openGauss比較感興趣的開發人員、數據庫管理員、數據庫系統工程師、廣大科技工作者和研究人員參考。

本書秉持“夯實基礎、兼顧前沿、關聯應用”的編寫理念，為零基礎學習者構建系統且完整的人工智能知識體系。全書採用循序漸進的內容架構，從人工智能的基本概念與發展歷程起始，逐步講解機器學習、深度學習等核心原理，進而拓展至計算機視覺、自然語言處理、強化學習等關鍵技術領域，最終延伸至大模型應用與人工智能倫理等前沿議題，形成“基礎—技術—應用—倫理”四位一體的內容閉環。全書共10章，涵蓋人工智能概述、基礎知識、核心技術、行業應用及倫理挑戰五大模塊。內容不僅系統闡述Python編程、Scikitlearn機器學習庫、PyTorch深度學習框架等實用工具，還結合醫療、金融、自動駕駛等跨領域應用案例，配備章節習題與實操指引，兼顧理論體系構建與實踐能力培養，助力讀者在真實場景中理解人工智能技術的價值與實現路徑。本書適用於無專業背景限制的零基礎學習者，包括高校非人工智能專業學生（如經管、文法、藝術等）、計劃跨領域轉型的職場人士，以及廣大人工智能技術愛好者;亦適合作為高校通識課程、職業培訓入門教材使用，幫助不同背景的讀者系統搭建人工智能知識框架，為後續深造或實踐應用奠定堅實基礎。

本書是一本面向多領域讀者的基礎通識教材,旨在以通俗易懂的方式揭開機器學習的神秘面紗，幫助讀者理解機器學習算法本質，並具備實際應用能力。本書以“從生活到算法”為核心理念，引導讀者輕鬆跨越理論與實踐的鴻溝，兼顧學術性與實用性：一方面，以人類解決問題的思路理解算法邏輯,降低算法理解門檻；另一方面，提供豐富的實踐案例與配套代碼，培養讀者的工程化思維。 本書系統講解了機器學習的基礎知識體系與實踐框架，共8章。首先介紹機器學習的基本概念、發展歷程及分類(監督學習、無監督學習等),接著深入講解相似度計算、模型性能評估、數據收集、特徵工程等核心環節，並針對常見算法（如線性回歸、決策樹、支持向量機、集成學習等），結合生活化案例剖析其設計思想與實現邏輯。最後，本書專設Python編程基礎與經典算法實踐章節,通過完整案例演示數據準備、模型訓練到評估優化的全過程，並輔以代碼示例與單元測試指導,助力讀者提升機器學習算法的代碼實踐能力。 本書適合作為普通高等院校人工智能相關專業本科生、研究生的教材，也可供相關技術人員閱讀參考。

https://youtu.be/rXeKT66qd_s ★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★ 本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計，以「以程式設計取代定理證明」為宗旨，透過實作引導理解，縮短學習曲線，提升學習趣味與成就感。 內容著重於演算法的觀念理解，輔以大量圖解說明，捨棄冗長的理論鋪陳，讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用，強調實用性與延伸性，期盼能激發讀者靈感，將所學應用於實際專案或產品開發中。 本次改版翻修實作的範例程式，並新增更多應用實例及演算法說明，例如Transformer、Diffusion Model等。 《深度學習最佳入門與專題實戰：理論基礎與影像篇》內容包括：深度學習導論、神經網路原理、TensorFlow 基礎操作、物件偵測、生成式 AI、生成對抗網路、擴散模型等，全面涵蓋深度學習的基礎知識與影像應用領域。 適合讀者 ►深度學習的入門者：必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。 ►資料工程師：以應用系統開發為職志，希望能應用各種演算法，進行實作。 ►資訊工作者：希望能擴展深度學習知識領域。 ►從事其他領域的工作，希望能一窺深度學習奧秘者。

https://youtu.be/8LZnGUmCLB0 ★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★ 本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計，以「以程式設計取代定理證明」為宗旨，透過實作引導理解，縮短學習曲線，提升學習趣味與成就感。 內容著重於演算法的觀念理解，輔以大量圖解說明，捨棄冗長的理論鋪陳，讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用，強調實用性與延伸性，期盼能激發讀者靈感，將所學應用於實際專案或產品開發中。 本次改版翻修實作的範例程式，並新增更多應用實例及演算法說明，例如Transformer、Diffusion Model等。 《深度學習最佳入門與專題實戰：自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇》內容包括：自然語言處理相關演算法、大語言模型、語音辨識、強化學習等，全面涵蓋深度學習的自然語言處理及強化學習領域。 適合讀者 ►深度學習的入門者：必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。 ►資料工程師：以應用系統開發為職志，希望能應用各種演算法，進行實作。 ►資訊工作者：希望能擴展深度學習知識領域。 ►從事其他領域的工作，希望能一窺深度學習奧秘者。

👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書 過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。 本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 * 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。 * 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。 * 提供商管案例做為資料探勘參考。 * 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 * 提供完整程式碼無痛接軌實作。 * 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

本書以當前流行的MySQL為平臺，系統介紹MySQL數據庫及其應用開發，全書內容分為4個部分。第一部分MySQL基礎，首先介紹數據庫基礎知識和MySQL環境構建方法，然後分別介紹MySQL數據庫和表、MySQL查詢和視圖、MySQL索引與完整性約束、MySQL語言、MySQL過程式數據庫對象、MySQL數據庫備份與恢復、MySQL用戶權限與維護、MySQL事務管理等，並配套習題、實訓和微課視頻。第二部分MySQL數據庫綜合實訓，主要是綜合應用MySQL數據庫及其主要對象，並使用樣本數據測試各對象相互配合及其功能的正確性。第三部分MySQL數據庫綜合應用開發，主要基於PHP、Python和Android等流行平臺，使讀者通過系統實踐熟悉MySQL數據庫的應用開發要領。3個應用系統既是獨立的，又可組成一個完整的應用系統。第四部分MySQL數據庫綜合應用開發擴展，主要基於C#和JavaEE等平臺進行MySQL的綜合應用開發實踐。本書提供PPT教學課件、教學大綱、電子教案、習題參考答案、模擬試卷及參考答案等教學資源，用書教師可登錄人郵教育社區免費下載。本書可作為大學本科、高職高專相關課程的專業教材，也可作為廣大數據庫應用開發人員的參考用書。

本書是對《Xilinx Zynq-7000嵌入式系統設計與實現：基於Arm Cortex-A9雙核處理器和Vivado的設計方法(第二版)》一書的一次重要修訂，全書共包含30章，主要內容包括Xilinx Zynq系列SoC設計導論、AMBA規範、Zynq-7000系統公共資源和特性、Zynq-7000調試和測試子系統、Cortex-A9處理器指令集、Cortex-A9片上存儲器系統結構和功能、Zynq-7000 SoC的Vivado基本設計流程、Zynq-7000 GPIO原理和控制、Cortex-A0異常與中斷原理和實現、Cortex-A9定時器原理及實現、Cortex-A9 DMA控制器原理和實現、Cortex-A9安全性擴展、Cortex-A9 NEON原理和實現、Zynq-7000的可編程邏輯資源、Zynq-7000的互聯結構、Zynq-7000 SoC內定制簡單AXI-Lite IP、Zynq-7000 SoC內定制複雜AXI Lite IP、Zynq-7000 AXI HP數據傳輸原理和實現、Zynq-7000 ACP數據傳輸原理和實現、Zynq-7000軟件與硬件協同調試原理和實現、Zynq-7000 SoC啟動與配置原理和實現、Linux開發環境的構建、Zynq-7000 SoC內Ubuntu硬件運行環境的構建、Zynq-7000 SoC內Ubuntu軟件運行環境的構建、Linux環境下簡單字符設備驅動程序的開發、Linux環境下包含中斷機制驅動程序的開發、Linux環境下圖像處理系統的構建、Zynq-7000 SoC上構建和實現Python應用、手寫體識別模型訓練與推理一體化設計和實現，以及基於KR260平臺的人體姿態識別的實現。

XGBoost是一種經過行業驗證的開源軟件庫，為快速高效地處理數十億數據點提供了梯度提升框架。首先，本書在介紹機器學習和XGBoost在scikit-learn中的應用後，逐步深入梯度提升背後的理論知識。讀者將學習決策樹，並分析在機器學習環境中的裝袋技術，同時學習拓展到XGBoost的超參數；並將從零開始構建梯度提升模型，將梯度提升擴展到大數據領域，同時通過計時器的使用瞭解速度限制。接著，本書重點探討XGBoost的細節，著重於速度提升和通過數學推導導出參數。通過詳細案例研究，讀者將練習使用scikit-learn及原始的Python API構建和微調XGBoost分類器與回歸器；並學習如何利用XGBoost的超參數來提高評分、糾正缺失值、縮放不平衡數據集，並微調備選基學習器。最後，讀者將學習應用高級XGBoost技術，如構建非相關的集成模型、堆疊模型，並使用稀疏矩陣、定制轉換器和管道為行業部署準備模型。本書適合作為高等學校計算機專業、軟件工程專業的高年級本科生及研究生教材，同時適合有一定機器學習基礎的數據科學家、機器學習工程師和研究人員閱讀，可為解決複雜的機器學習問題提供實用指導。

本書適用於想要學習CANoe的初學者，無論是汽車電子工程師、軟件工程師還是測試工程師都可以從中受益。本書的目標讀者應該具備一定的汽車電子的基礎知識和編程經驗(如C、C++或Python基礎)，並且對CAN總線協議和汽車電子系統有一定的瞭解。本書的編寫秉承“簡單易學、實用性強”的原則，力求讓讀者在最短時間內掌握CANoe的基礎知識和使用方法。本書從實際的需求出發，注重實踐操作，讓讀者通過實際操作來感受CANoe的強大功能，從而更好地掌握其使用方法。本書也可作為高校工具書的參考教材。本書將會介紹如何使用CANoe軟件進行網絡通信的仿真、分析、測試和診斷。通過快速、精准地模擬各種車輛網絡和ECU通信環境，幫助汽車電子開發測試工程師加速開發測試和驗證工作。同時，將從零基礎開始介紹CANoe軟件的安裝、界面和基本操作。通過本書，讀者將會瞭解到如何使用CANoe創建工程、添加節點和通道配置以及發送數據等。除此之外，本書還將深入介紹CANoe軟件的高級功能和應用，例如如何在開發過程中，通過使用CAPL語言來實現自定義功能和腳本，從而增強仿真和分析的靈活性。

匯編語言是人和計算機溝通的最直接的方式，它描述了機器最終所要執行的指令序列。匯編語言和機器語言一樣都是和計算機體系架構強綁定的低級語言。本書是龍芯自主指令集的首本匯編語言教程，系統講解龍芯處理器全新的自主指令系統架構 LoongArch。本書循序漸進地介紹基於 LoongArch 的匯編語言知識，包括計算機語言、使用匯編語言的場景等基礎知識，寄存器、指令集、函數調用等匯編語言的核心內容，以及編寫程序示例和常用的調試手段。本書並不是逐條地講解每一條指令的功能，而是通過關鍵指令的拆解來介紹計算機工作的基本原理，同時恰當地指出 LoongArch 的特殊之處，便於讀者理解、實踐、應用 LoongArch。本書非常適合基於龍芯架構的工程技術人員學習參考，也可作為從事計算機體系結構或計算機系統設計的工程技術人員的參考書，還可用作大學計算機專業的延伸閱讀資料。本書的讀者應具備以下基礎：具有計算機的使用經驗，具有計算機基礎知識，具有一門高級語言（C、Java、Python 等）的基本編程基礎知識。

本書系統全面地介紹了計算機前沿科技——虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，詳細地介紹了Blender 3D建模設計、VRX3D虛擬現實開發技術、Unity虛擬集成開發環境以及元宇宙等相關知識。本書共10章，主要包括虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴交互技術、大眾化虛擬現實硬件設備、虛擬現實技術應用、Blender虛擬仿真開發平臺、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Unity虛擬/增強現實開發平臺、Python虛擬現實人工智能技術以及元宇宙。本書是虛擬現實領域前沿的概論性教科書，是集計算機虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴技術、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Blender虛擬仿真開發平臺、Unity虛擬仿真開發與設計及元宇宙相關理論知識等內容於一身的實用性教科書。本書內容豐富，深入淺出，思路清晰，結構合理，實用性強。本書配有豐富的虛擬現實技術設計實例並提供了大量的實驗文件和源代碼，幫助讀者更加輕鬆地掌握本書的技術內容。本書可作為高等院校多媒體技術、數字媒體技術、計算機應用等專業“虛擬現實技術”課程的教材或教學參考書，也可供從事虛擬現實技術研究、開發和應用的從業人員及虛擬現實愛好者學習參考。

Pytest是非常廣泛的基於Python語言的應用自動化測試框架，本書首先從實戰的角度層層遞進地講解了Pytest框架使用方法，然後從企業級應用實戰的角度講解了如何利用Pytest自動化測試企業測試框架，並結合Jenkins以及Allure工具，演示在企業中是如何應用的。 第1章介紹運行環境以及Pytest快速體驗，第2章介紹Pytest測試腳本的組成結構和測試腳本默認的命名規則以及腳本執行，第3章介紹斷言的使用方法，第4章介紹了標簽的使用方法，第5章詳細介紹了自動化腳本各種常用的執行策略，第6～8章介紹了fixture的基礎和高級應用以及常見的fixture的使用方法，第9章介紹了參數化以及數據驅動的使用方法，第10章介紹了告警，第11章介紹了Pytest中豐富的日誌和打印功能，第12章介紹了Allure測試報告，第13章從設計角度介紹如何設計封裝自動化測試框架，以及Pytest、Allure與Jenkins的集成，第14章介紹了常用的第三方插件，第15章解讀了Pytest的核心即Pluggy的源碼分析。 本書既可以作為自動化測試人員、測試開發人員的工具書，也可以作為Pytest技術相關培訓教材。

文字探勘技術（Text Mining）與自然語言處理（NLP）被美國麻省理工學院（MIT）評選為未來十大最重要的技術之一，傳統合約查核對法務或稽核人員來說是一項耗時且耗人力的工作。然而，隨著AI人工智慧技術的快速發展，AI合約審查機器人能夠提供智能審查，提升審查效率和效果，避免合約控制失效所帶來的停工或違約損失裁罰等重大營運風險。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何結合AI人工智慧文字探勘技術快速辨識PDF 文字、PDF 上表格資料或透過OCR(光學字元辨識)對PNG 等圖檔格式進行文字辨識相關的合約文字。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎法遵、會計師、內稽、各階管理人員、大專院校師生等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

帳務舞弊與資金挪用案例頻傳，傳統稽核方式只能找到冰山的一角，唯有改變傳統無效的查核方式，方能確保查核的有效性，事先偵測冰山下的風險。AI人工智慧稽核技術快速發展，將先進的AI資料分析技術應用於帳務與費用的查核，協助組織提升韌性，確保內部控制與公司治理的成效，增加子公司遠端場外監理效能，迎向後疫時代數位轉型的機會與挑戰。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何運用AI人工智慧離群分析技巧協助帳務與費用查核，有效找出高風險項目提升工作成效。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎會計師、內部稽核、財會主管及各階管理者等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

本書採用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期範圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重採樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪製條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。 本書適於作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對於初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

自然語言處理是人工智能的重要分支，本書是一本自然語言處理的入門教材，主要面向高年級本科生和低年級研究生。本著理論結合實踐的基本原則，本書共分為 11 章，其中第 1 章概述了自然語言處理的研究內容、發展歷程、技術特色和當前現狀，是概述性的一章。第 2 章是自然語言處理的編程基礎，對 Python 語言及其相關模塊進行了介紹。第 3 章是自然語言處理的算法基礎，主要對常見的機器學習算法(分類算法、聚類算法、模型評估方法、概率圖模型、集成學習、人工神經網絡等)進行了講解。 第 4 章和第 5 章從統計學方法入手講解了自然語言處理的兩個基礎任務：分詞和關鍵詞抽取。第 6 章則講解了當前流行的詞向量技術，尤其是 Word2vec 和大規模預訓練模型 BERT。從第 7 章至第 11 章分別對當前自然語言處理的熱門研究領域展開講解，包括文本分類、信息抽取、機器閱讀理解、文本生成和摘要抽取、對話和聊天系統等。 本書除了可以作為高等院校計算機、大數據和人工智能及其相關專業的本科生和研究生教材，也可供對自然語言處理技術感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

本書主要基於Autodesk Revit上的開源插件――可視化編程軟件Dynamo展開，面向建設工程領域，適用於建築行業各個專業的設計、施工、管理方面的專業人士和研究人員，高校師生，軟件開發工程師以及BIM愛好者。本書為讀者提供了大量的實戰技巧，具有較強的針對性、知識性、獨創性與實用性。本書第1章以例題的形式講解Dynamo基礎知識，串聯關鍵知識點，避免了枯燥的理論講解，增加了可讀性，同時為真實項目實戰打下基礎。在第2章案例應用，分別從案例背景、解決方案、案例知識點、案例詳解四個方面對每一個真實案例進行講解。通過提出項目需求，探究解決思路，解決項目問題，帶領讀者由淺入深，逐步掌握解決問題的思路和方法，舉一反三，解決自身的實際工程問題，並且借助BIM技術，從源頭提高項目的綜合應用與管理能力，為讀者今後的職業提升和項目經濟收益提供幫助。第3、4章深入地講解了DesignScript語法、Python調用Revit API等知識點，可以幫助有一定基礎的讀者進一步提升自身實力，為腳本優化和二次開發打下基礎。能更好地幫助讀者理解軟件的API，並為工程需求服務，這也是當今建設領域一名BIM工程師的必備技能。

本教材介紹了醫學數據計算機處理與分析的基本概念、方法和相關工具，著重以Excel軟件為基礎闡釋了數據采集、數據處理、數據顯示和可視化等數據分析的方法和具體過程。第1篇應用基礎(第1～2章)主要介紹計算機數據處理與分析的基本概念、方法和相關工具，介紹了利用Excel進行醫學數據采集和輸入的方法。第2篇數據處理(第3～4章)介紹了如何利用公式和Excel各類函數處理數據。第3篇數據分析與顯示(第5～6章)介紹利用Excel數據管理工具來進行數據分析和數據顯示，同時介紹了如何使用數據可視化插件進行操作。在第4篇數據高級分析(第7～8章)中，詳細介紹了利用Excel高級統計分析工具庫、模擬運算與規劃求解來解決相關醫學統計問題。第5篇應用拓展(第9～10章)介紹了如何利用Access保存數據結果，簡要介紹了Python數據處理的例子。所有知識點內容均配備醫學相關數據，作為應用案例和操作過程，通過計算機數據處理與分析的學習，讀者能掌握更多的醫學數據分析的方法，為將來進行專業領域的大數據分析與挖掘打下基礎。

本教材書介紹計算機專業用到的相關知識和常用的軟件。本書共12章，第1～3章結合高中所學數學基礎知識，詳細講解了與計算機專業密切相關的數制、排列組合、數論的相關內容；第4章介紹邏輯運算；第5～10章簡單介紹計算機專業的編程基礎語言：C語言、java語言和Python語言，介紹與專業相關的經典算法和排序方法；第11章介紹矩陣的基礎知識，第12章介紹數據處理常用的MATLAB軟件。本書各章節都有課後練習，可幫助讀者鞏固所用的內容。 本書突破常規數學課純理論教學的方式、計算機編程課重在編程而容易忽略編程的思維方式，保證知識的系統性、計算機編程實現算法的有效性，突出數學知識與編程思維相結合的特點。本書結合專業課需要的數學知識，加強算法實現過程中需要的數學原理及其推導過程、編程思路的訓練，為專業課的教學和學習做了良好的知識儲備。教材通過設計科學的教學內容和教學順序，通過手工計算、推導過程與計算機編程實現“並行教學”的方式，激發學生濃厚的學習興趣，高效實施教學，是一本易教易學的教材。

本書以華為MDC智能駕駛計算平臺為載體，緊扣國家政策和產業需求，系統梳理從硬件選型、軟件部署、算法調優到安全維護的完整技術鏈條，詳細呈現智能駕駛計算平臺的工程實踐全景，為車載計算平臺技術的落地應用提供全方位技術指導。全書圍繞計算平臺“部署—開發—測試—調優—維護”全生命週期展開，設置了車載智能計算平臺基礎、AI應用開發及測試、MDC調測與維護、智能駕駛應用開發與測試、智能駕駛AP應用開發與算法簡介共5個項目、30個學習任務，以及12個可複現的實訓任務，每個學習任務以“任務導入 — 學習目標 — 素養專欄 — 知識準備 — 任務實施”的教學模式設計，確保理論與實踐緊密相連。全教材規劃66學時，配備了學生手冊、教師手冊、教學課件、實訓微課、動畫及學生工作頁等教學資源，同時配套Ubuntu、ROS、Python 等項目開發資源包，幫助讀者在“學 — 做 — 測 — 評”的閉環中建立面向量產的全流程能力，並有機融入素養元素。本書適合職業教育智能網聯汽車及相關專業的學生使用，也可供從事智能駕駛計算平臺研發、測試、運維的技術人員與工程師閱讀參考，希望能夠助力讀者快速掌握國產化計算平臺的全流程裝調與測試技術，為智能網聯汽車產業高質量發展提供堅實的人才與技術支撐。

隨著BIM技術取代傳統CAD成為行業主流，建築全生命週期的信息集成與跨平臺協作需求日益迫切，但專用軟件的格式壁壘、數據交換效率低下、協同流程複雜等問題制約著行業發展。在此背景下，IFC標準作為國際通用的建築數據交換協議，其開源實現工具IfcOpenShell的價值愈發凸顯，本書正是基於這一技術痛點與行業需求而撰寫。本書以IFC標準與IfcOpenShell工具鏈為核心，構建“基礎-技術-實踐”三位一體的知識體系。基礎部分闡釋BIM的全生命週期管理優勢，解析IFC標準的分層架構(資源層、核心層、互操作層、領域層)及數據組織邏輯，揭示其打破軟件壁壘的技術原理。技術部分聚焦IfcOpenShell的實戰應用，涵蓋運行環境配置、命令行工具與Python API操作，詳解模型加載、幾何操作、屬性管理、格式轉換等關鍵技術，並針對數據冗餘、協同衝突等行業難題提供解決方案。實踐部分通過基礎設施項目案例，展示IFC與GIS集成、輕量化可視化等落地場景，同時展望其與AI大模型、區塊鏈等技術融合的未來趨勢。本書兼顧理論深度與工程實踐，為BIM開發者、建築信息化工程師等行業人員提供從標準理解到工具應用的完整指南，助力破解行業數據互操作瓶頸，推動建築數字化轉型向智能化、標準化邁進。