Python

本書以幫助學生全面瞭解人工智能安全知識並進行實踐。全書共16章，分別為人工智能安全概述、生成對抗網絡的安全應用、卷積神經網絡的安全應用、對抗樣本生成算法的安全應用、隨機森林算法的安全應用、貝葉斯和SVM分類算法的安全應用、長短期記憶網絡的安全應用、梯度下降算法的安全應用、深度偽造原理與安全應用、成員推理攻擊原理與實踐、屬性推理攻擊原理與實踐、模型公平性檢測及提升原理與實踐、水印去除原理與實踐、語音合成原理與實踐、視頻分析原理與實踐、代碼漏洞檢測原理與實踐。全書提供了18個人工智能安全領域代表性的Python編程實踐，所有編程實踐都提供源代碼和詳細的實踐步驟。讀者只需要按照書中列出的步驟，一步步編程，就可以達到預期的實踐目的。本書絕大部分編程實踐內容可以在普通筆記本計算機上實現。

本書以滿足智能交通領域對數字圖像處理技術的需求為宗旨，採用數字圖像處理理論知識、算法講解與Python編程相結合的方法，突出在智能交通領域的應用，具有較強的實用性。本書共12章，包括基礎和應用兩部分：基礎部分為第1～8章，涵蓋數字圖像處理技術的基礎知識和理論算法，主要內容有緒論、圖像處理基礎、傅裡葉變換與圖像卷積、圖像增強、圖像復原、形態學圖像處理、圖像分割、圖像特徵提取；應用部分為第9～12章，是數字圖像處理技術在智能交通領域的應用實例，主要內容有車牌識別、道路交通標誌檢測與識別、車道線檢測與識別、行人目標檢測。本書既可作為高等院校智能交通和智能車輛工程等專業的圖像處理相關課程教材，也可作為從事智能交通領域圖像研究和應用的工程技術人員的參考讀物。本書配有PPT課件，以及原始圖像和圖像處理代碼，採用本書作為教材的教師，可以登錄www.cmpedu.com免費註冊並下載。

本是一部深入淺出的專業教材，旨在幫助讀者掌握從數據收集到分析的全流程實戰技巧。作為一本實戰性強的書籍，本書不僅涵蓋了商務數據分析的理論框架和技術方法，還通過實際案例與操作指南，引導讀者逐步掌握從數據收集到分析、決策的全流程，為提升數據驅動的商業決策能力提供了可靠的參考和工具支持。本教材系統介紹了商務數據分析的核心概念、工具和技術應用。開篇通過對商務數據分析的概述，幫助讀者理解數據分析的定義、重要性及其在當代商業環境中的應用。書中進一步探討各行業如何利用數據驅動企業科學決策。這一基礎奠定了全書的框架，幫助讀者從根本上理解數據分析為何在現代商業決策中至關重要。書中詳細介紹了如何使用網絡爬蟲、API接口等技術獲取數據，並借助Python、Stata等工具進行深入分析。不僅是一部有關數據分析的專業教材，還是一本為讀者提供實際操作指導的實戰手冊。本書無論是在學術研究中運用數據分析實證方法，還是在企業進行數據驅動的商業決策時，讀者都能夠通過本書掌握必備的技能和思維方式。在當今數據驅動的世界中，本教材將為廣大讀者提供寶貴的知識與工具，幫助他們在數據分析領域取得成功。

本書為線性代數及其應用（第2版），第2版教材在繼承第1版精華的基礎上，經過長期教學實踐的積澱，緊密圍繞當前“應用型、技術技能型人才”的培養需求，順應計算機編程領域Python語言的流行趨勢，進行全面而深入的修訂工作。本書以OBE教育理念為基礎，構建知識-目標矩陣。基於該矩陣，反向設計課後習題，並注重將習題與實際應用場景相結合。本書共分為“緒論”“n階行列式”“矩陣”“線性方程組”“相似矩陣與二次型”5章和部分習題參考答案。本書是基礎課教材，主要內容包括線性代數概述、n階行列式、矩陣、線性方程組、相似矩陣與二次型等，以讓學生瞭解和掌握行列式、矩陣、線性方程組等基本理論和基本知識，並具有熟練的矩陣運算能力和用矩陣方法解決實際問題能力，同時使學生的抽象思維能力和數學建模能力受到一定的訓練，為學習後繼課程和進一步獲得數學知識奠定必要的數學基礎。

本書是基於銀河麒麟服務器操作系統，以企業級雲原生案例實戰為主導的，用於培養雲原生運維工程師的圖書。本書偏重典型案例的實操，旨在培養讀者的動手操作能力。本書以項目任務化的形式組織內容，以銀河麒麟服務器操作系統為載體，精選企業級的常用雲原生服務經典案例進行詳細的講述。全書共分為6個項目，內容包括Kubernetes基礎、KubeVirt虛擬化、ServiceMesh技術應用、KubeEdge邊緣計算、Python與Kubernetes運維開發、Kubernetes雲原生DevOps綜合案例。本書最後一個項目是一個經典綜合案例一Kubernetes雲原生DevOps綜合案例，將前面幾個項目用到的知識和技能融會貫通，以完成Kubernetes雲原生DevOps的CI/CD。本書可作為計算機網絡技術、雲計算技術、大數據技術等相關專業課程的教學用書，也可作為Linux中高級運維人員的技術參考用書。通過學習本書，讀者可以深入瞭解雲原生技術的基礎知識和實踐技巧，提高自己在雲計算技術和信息技術應用創新領域的技能水平。

本書是一本全面、實用、易懂的spaCy學習指南，專為對自然語言處理(NLP)感興趣的讀者設計。它以中文應用為核心，從基礎概念到高級應用，逐步深入講解spaCy這一高效的Python NLP庫。書中不僅涵蓋了分詞、詞性標注、命名實體識別等核心功能，還詳細介紹了如何利用這些功能來構建強大的NLP應用。通過豐富的案例和示例代碼，本書能夠幫助讀者快速掌握spaCy的使用方法，並將其應用於實際任務中，無論是文本分析、情感分析還是機器學習模型的構建。 對於自然語言處理的初學者來說，本書提供了一個結構化的學習方法，從最基礎的NLP概念開始，逐步引導讀者理解並應用spaCy庫。對於開發者和數據科學家，書中的高級應用和最佳實踐可以幫助他們提升現有技能，解決更複雜的NLP問題。無論是想系統學習NLP還是想針對性提升特定技能，本書都是理想的選擇。它不僅適合個人學習，也適合作為團隊或教育機構的教學資源。通過本書的學習，讀者將能夠更加自信地處理各種語言數據，開發出更加智能和高效的NLP解決方案。

本書為1+X職業技能等級證書配套系列教材之一，根據《人工智能數據處理職業技能等級標準》編寫，為該職業技能的中、高級配套教材。本書汲取科大訊飛高教人才培養業務實驗室產品AILAB的實驗成果，結合人才培養項目式教學經驗，按照新形態一體化教材的開發標準，由淺入深、循序漸進的引導讀者使用Python進行人工智能數據處理。全書共分為11章，涵蓋數據分析進階、數據可視化進階、數據倉庫與建模、數據治理、數據降維、特徵處理、特徵提取、特徵選擇、數據生成、機器學習、深度學習等內容。本書能同時滿足讀者人工智能數據處理知識學習、職業技能培訓及教育部1+X證書考核等需求，為讀者進入人工智能數據處理崗位提供專業支持。本書可作為人工智能數據處理1+X證書的中高級認證相關教學和培訓的教材，也可作為高等職業院校人工智能技術和大數據技術應用相關專業的教材，還可以作為從事人工智能、大數據相關工作人員的自學參考書。

本书的主要内容包括：认识人工智能、人工智能技术简介、机器学习、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、计算机视觉、自然语言处理、AI行业应用、人工智能时代机遇与挑战。人工智能是以机器为载体所展示出来的人类智能。人类一直不懈努力，让机器模拟人类在视觉、听觉、语言和行为等方面的某些功能，以提升生产能力，帮助人类完成更为复杂或危险的工作，造福人类社会。由数据、算力、算法“三位一体”共同驱动的人工智能作为当前数字技术发展的最前沿，将有力驱动新一轮工业革命和信息革命，引领科技、经济和社会的巨大变革，开启数字经济新时代。人工智能是引领未来的战略性技术，当前世界各国都意识到，人工智能是开启未来智能世界的密钥，是未来科技发展的战略制高点，是推动人类社会变革第四次工业革命的主导技术，谁掌握人工智能，谁就将成为未来核心技术的掌控者。世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略之一。本书不是一本简单的人工智能基础入门教材，不是知识点的铺陈，而是致力于将知识点融入案例中，深入浅出地对知识点进行全面系统的讲解。全书内容涵盖人工智能概述、Python基础、机器学习、计算机视觉、语言识别、自然语言处理、知识

本書以教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會《新時代大學計算機基礎課程教學基本要求》為依據，並在中國中醫藥信息學會信息教育分會的指導下，結合醫藥類院校的實際教學情況而組織編寫。參考《全國計算機等級考試一級計算機基礎及MSOffice應用考試大綱(2023年版)》規定的一級考試的有關要求，並重點匹配了《全國計算機等級考試二級MSOffice高級應用與設計考試大綱（2023年版）》的基本要求，全書共8章，包括MSOffice三大軟件Word、Excel、PowerPoint的基礎和高級應用，VBA應用以及Python編程基礎。本書概念清晰，理論簡明，知識新穎，案例實用，自成體系。本書特別適合作為高等學校非計算機專業的大學計算機信息技術課程的實驗教材，也可作為非計算機專業研究生課程計算機應用或OFFICE初高級應用的參考教材，還可供醫藥行業成人教育進行計算機知識能力培訓時使用。

本書主要介紹了智能建造技術及智能建造技術在地下空間工程中的應用，全書共9 章。第1 章緒論介紹了智能建造的基本概念、智能建造的發展歷程，以及智能建造在城市地下空間工程中的應用現狀、存在問題、發展趨勢及應用構想；第2～8 章從BIM 技術及應用、Python 語言、城市地下空間規劃與智能設計、裝配式地下建築、盾構工程智能施工及新發展、智能傳感器、智慧測量幾個方面對智能建造技術進行詳細講解；第9 章為智能建造技術在實際工程中的應用案例。本書可作為城市地下空間工程、土木工程、智能建造等專業的本科教材，也可作為從事地下空間工程規劃、地下空間工程設計、地下空間工程建設、BIM 應用等領域從業人員的參考書。本書配有教學大綱、授課PPT、複習思考題參考答案、模擬試卷、視頻、工程案例等教學資源，免費提供給選用本書授課的教師使用，需要者請登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）註冊後下載。

本書共11章，以企業級應用為出發點，從雲計算與雲存儲、對象存儲，到MinIO的部署、MinIO服務端控制台管理、身份認證與數據加密、存儲桶的通知與監控、數據備份與故障處理、SDK與API部署、MinIO靜態資源服務器，再到MinIO企業級應用案例與優化技巧、MinIO企業級集群架構部署等多個方面，通過實用的案例和通俗易懂的語言，向讀者展示了利用MinIO在企業中快速、高效地佈局存儲應用的全流程。同時，隨書贈送MinIO分布式配置文件、各操作系統安裝包(含信創ARM)、各操作系統客戶端、MinIO多活分布式架構圖、負載均衡官方推薦配置和Python SDK測試代碼等海量學習資源，並對相關重點、難點提供了掃碼看視頻的服務，以幫助讀者全面理解MinIO。本書的讀者對象包括雲計算工程師、數據工程師和數據科學家、系統管理員以及軟件開發人員等群體。雲計算工程師可以通過本書詳細瞭解MinIO的部署和管理；數據工程師和數據科學家可以通過本書學習如何使用MinIO進行高效的數據存儲和管理；系統管理員可以通過本書瞭解如何配置和優化MinIO，以及如何進行故障處理和數據備份；軟件開發人員則可以通過本書學習如何使用MinIO的SDK和API進行開發，以及如何在工作中使用MinIO。

這是一套數據指標體系全流程構建(從規劃、框架設計、數據采集加工到應用)方法論與實踐指南。它不僅深入淺出地分享了通用的數據指標體系構建策略，還通過多個行業實例展示了具體操作方法。書中從數據采集入手，借助BI工具Superset實踐構建過程。本著“一切技術都是為業務服務的”這一宗旨，本書除了包含數據指標體系構建相關內容外，還結合統計學原理及Excel、Python等工具，深入剖析數據指標波動對業務的影響，旨在幫助讀者深入理解數據指標與實際業務的底層關聯，把數據指標體系落地到業務中。第一篇(第1章)：深度解讀數據指標體系的基礎知識，讓讀者充分理解數據指標，並掌握構建策略、全流程和方法概要，其中包括數據指標體系分類標準、評判優質指標的4個標準、選擇數據指標的4個注意事項、數據指標體系3要素、構建指標體系的7個策略等重點。第二篇(第2～6章)：從實踐層面出發，帶領讀者基於業務目標一步步提煉5類產品(工具類、內容類、社交類、交易類、遊戲類)的關鍵數據指標，並通過精細的維度拆解，呈現清晰的指標規劃圖譜。本篇還在最後站在分析維度的角度給出了數據指標分析的方法論。第三篇(第7章和第8章)：在第二篇形成的規劃圖譜的基礎上，給出數據指標構建的完整方法論，並以在線教育、電子書閱讀工具、圖文內容社區、網約車平臺、社交電商這五大典型行業為例，完整解讀如何將方法論應用於實踐。第四篇(第9章和第10章)：揭秘數據從埋點收集到清洗加工的全過程，包括原始數據采集、數據處理與指標開發、數倉模型構建等。這是實現高效數據處理的關鍵，也是數據分析師必備技能之一。第五篇(第11章和第12章)：通過實際案例指導讀者搭建數據指標體系，並展示如何利用數據指標體系監控業務動態，分析數據異動，量化其對整體業務的影響。其中包括25種BI數據可視化方法、2個監控看板實戰案例、精准定位數據異動的方法、4種數據異動類型、1套異動維度拆解策略，以及7種量化數據異動貢獻度的方法。

《嵌入式Linux開發實踐教程 第2版》為“十三五”江蘇省高等學校重點教材，是國家精品在線開放課程“嵌入式Linux應用與開發實踐”的配套教材，結合人工智能新技術介紹了嵌入式Linux應用系統開發的全過程。立足“教、學、做”一體化特色，設計三位一體的教材。從“教什麼，怎麼教”“學什麼，怎麼學”“做什麼，怎麼做”三個問題出發，與企業共同開發了大量的真實案例，精心設計了實踐性強且技術前沿的綜合實踐項目，每個項目都配套了豐富的教學資源。有效整合教材內容與教學資源，打造了立體化、自主學習式的新形態一體化教材。按照知識結構，本書內容可以分為以下幾個方面：嵌入式系統開發基礎，Linux操作系統基礎，嵌入式開發環境搭建與嵌入式編程基礎，嵌入式系統BootLoader、內核、文件系統移植，樹莓派與英偉達Jetson Nano的Python項目開發，以及嵌入式GUI應用開發與移植。《嵌入式Linux開發實踐教程 第2版》書可作為高職院校計算機類、電子信息類、通信類各專業的教材，也可作為嵌入式Linux開發人員的參考書。

本教材分為兩大部分：隨機分析概論以及隨機分析在金融中的應用。第一部分主要包括布朗運動、鞅、隨機積分概論和隨機微分方程概論等內容：第二部分則著重介紹前 面所學知識在金融中的應用，主要包括金融市場及其數學基礎、連續時間下的期權定價 和期權定價的離散模型等內容。為適應應用型本科財經類相關專業突出技能與應用的要求，本書在介紹隨機分析基礎理論時，著重使用圖表等多種形式，形象地展示金融數學課程的脈絡。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關的Matlab 及 Python 代碼，讀者可通過代碼的運行，更加形象地理解相關知識點。對於複雜的數學推導，本書在不影響讀者閱讀的前提下， 一律將其放到各章的附錄中，以供學有餘力的讀者參考學習。為了突出本書的主題，書中所舉的相關例子和課後習題，很多具有很強的金融應用背景。本書適用于金融工程、 金融數學等金融類本科專業2～3年級學生，也適用于經濟管理類從業人員。

在數字化、智能化的時代背景下，人工智能已經成為推動社會進步和科技發展的重要技術。本書以面向應用、面向實戰為指導思想，緊扣企業技術人才培養的特點，在知識點講解和實踐中避免複雜的理論，幫助讀者快速上手，體驗人工智能的魅力，以激發學習興趣。本書覆蓋了新一代人工智能的核心知識點。全書共8個項目。項目1介紹新一代人工智能的產生背景、主要內涵。項目2介紹人工智能編程語言Python。項目3、4介紹新一代人工智能關鍵技術—機器學習、深度學習，有助於讀者理解人工智能的應用。項目5～8介紹大模型下人工智能在視覺、語言和聽覺領域的應用，不僅能夠幫助讀者鞏固所學知識，更能激發讀者的創新思維和實踐能力，使其能夠在實際工作中靈活運用人工智能技術解決問題。本書可用作職業本科、高職院校“人工智能導論”通識課程的參考書或教材，也適合作為人工智能愛好者的自學參考書。無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能夠從本書中獲得有益的啟示和幫助。

本書作為數據科學的入門教材，以實例分析為主線，結合MySQL，系統地闡述了數據庫系統的基本原理、基本技術、基本方法及應用。全書共13 章，主要內容包括概述、關係運算、數據完整性、關系數據庫標準語言SQL、概念模型和邏輯模型、關係規範化、數據安全、併發控制、數據恢復、數據庫設計、openGauss數據庫、數據庫管理系統設計、在虛擬機上安裝CentOS，前11 章結尾均提供了基於生成式人工智能的課堂知識鞏固與課後知識拓展環節。本書以MySQL 為數據庫管理系統介紹數據庫的實現技術，以Python 和Java 等為主語言介紹數據庫系統的設計與實現技術，並提供詳細操作和完整程序系統。全書以兩個實例數據庫系統貫穿始終，內容豐富、結構嚴謹，講解深入淺出、通俗易懂，且十分注重實用性。同時，書中提供的例題和習題取材新穎、實用，方便讀者鞏固所學知識。本書適用於高等院校計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、智能科學與技術、信息安全和軟件工程等相關本科專業的“數據庫原理”課程教材，也可作為從事數據庫系統研究與應用開發的工程技術人員的參考書。

中國明確提出了二氧化碳排放力爭於2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和的“雙碳”目標，這對提升能源效率提出更加緊迫要求。目前，學界關於提升能源效率的路徑建議主要聚焦在技術進步與產業結構優化兩個方面，但尚未見對兩者前置因素的系統性研究。同時，在經濟增長向主要依靠消費轉變的背景下，現有文獻缺乏圍繞綠色消費影響能源效率的專門性成果。從人力資本具有的功能與作用本性來看，它可能是技術進步、產業結構優化、綠色消費等的前置因素。本書以馬克思生產節約思想、效率分析理論、技術進步理論、能源替代理論等相關理論為基礎，採用規範分析與實證分析相結合、定性分析與定量研究相結合、比較分析法等多種方法，以及DEA、Python等技術手段，緊扣“人力資本影響能源效率的機制與路徑”這一核心命題，在分析人力資本對能源效率作用機理以及人力資本和能源效率時空格局的基礎上，討論了人力資本對能源效率影響可能存在的內生性問題，尋找了有效的工具變量，實證了人力資本對能源效率的影響，並進一步驗證了影響機制。本書的主要研究工作及結果如下。第一，人力資本對能源效率提升具有促進作用。首先，本書通過模型推導證明了人力資本對能源效率存在影響， 且結合經濟實際判斷人力資本可促進能源效率提升；其次，分別對樣本期內我國 30 省市人力資本和能源效率進行測度，分析人力資本與能源效率的事實特徵，發現絕大多數地區的人力資本與能源效率具有趨同演進趨勢；再次，構建IV-Tobit 模型進行分析，回歸結果表明人力資本每提高一個百分點能源效率會提高16.9%， 實證檢驗了本書的核心命題成立。第二，人力資本對能源效率是通過綠色技術進步效應、 產業結構優化效應、 公眾綠色偏好效應發生影響的，政府治理可對以上三種效應產生調節作用。第三，人力資本對能源效率的影響會有異質性結果。

本書以當前流行的MySQL 5.7作為平臺，內容分為MySQL基礎、習題、實驗、數據庫綜合實訓、數據庫應用開發實訓和附錄。本版對MySQL基礎部分進行了系統優化，使內容更加簡明扼要，對原有實例進行了修改，從而為實驗數據庫與教程的一體化創造了條件。全書MySQL命令分層縮進，基礎部分數據庫表列名採用漢字，綜合實訓數據庫表列名則採用英文字符，數據庫及其對象、函數名等採用小寫字母，系統關鍵字採用大寫字母，語句格式清晰易懂，運行結果直觀。數據庫綜合實訓通過一個規模不大的數據庫綜合實例，將數據庫主要對象及其相互配合包含其中，同時又為後面的數據庫應用開發實訓進行了精心的數據準備。實驗部分數據庫與基礎部分的是一樣的，這樣實驗更加方便，供讀者自己思考和練習的內容也更系統和豐富，同時更有利於讀者理解基礎部分所學知識。習題部分進一步系統化，豐富了題型和內容。數據庫應用開發實訓介紹目前流行的PHP、Spring Boot、Python、Android Studio、Qt、C#和Visual C++等平臺操作MySQL數據庫的實例。每一個實訓既可獨立構成一個小的應用系統，包含操作數據庫的基本方法，同時又可把幾個實訓合為一個綜合大系統。本書融基礎和應用於一體，系統性、應用性均比較完善。由於本書的內容體系具有自己的特色，並且從方便教和學兩個角度組織內容、調試實例和安排先後順序，所以用本書教和學均比較方便，讀者可根據自己的實際需要比較和選擇本書各部分內容。本書免費提供配套的教學視頻(建議在WiFi環境下掃碼觀看)、教學課件和習題參考答案。免費提供7個實訓平臺上可運行的源程序文件。同時免費提供實訓網絡文檔和配套的源程序文件，需要的讀者請到華信教育資源網(www.hxedu.com.cn)免費下載。本書可作為大學本科、高職高專院校有關課程教材，也可供廣大數據庫應用開發人員使用或參考。

本書主要內容分為三部分，逐步引導學生由淺入深、由簡到難地學習。第一部分是環境基礎教學，包括第1、2章，分別是實驗環境搭建和Python編程語言基礎；第二部分是機器學習，包括第3～11?章，詳細介紹了機器學習的核心算法原理及相關實戰案例，如利用隱形眼鏡數據集構建隨機森林模型來預測適合客戶的隱形眼鏡類型、基於樸素貝葉斯分類算法實現年收入預測、採用支持向量機算法預測泰坦尼克號人員存活率；第三部分是深度學習，包括第12～16章，重點介紹深度學習基礎知識和不同經典網絡原理及相關實戰案例，如利用卷積神經網絡模型實現手寫數字識別、採用VGG16模型實現天氣識別，以人工智能的示範應用來啟發學生進一步進行深化研究。本書提供課程資源包，包括案例源代碼、課件PPT等。本書面向具有人工智能技術需求的相關專業學生，按照初學者的學習思維與人工智能的特點及規律進行設計，科學佈局並合理規劃課程路線，緊密結合機器學習與深度學習發展歷程，並將陳述性理論知識穿插於技能訓練中。本書可作為高等院校計算機相關專業人工智能課程的教材或實踐配套教材，也可作為非計算機相關專業人工智能創新實驗課程和大專、培訓類學校的參考書。

Qt 是軟件開發領域中非常著名的C++可視化開發平臺。本書以Qt 5.15 為平臺，系統介紹Qt 5 的各種功能，在此基礎上配套各種實例，然後綜合應用各種功能開發綜合應用實例。全書分為以下5 部分。第1 部分為Qt 5 基礎(第1～11 章)，內容包括Qt 概述，模板庫、工具類及控件，佈局管理，基本對話框及實例，主窗口及實例，事件處理及實例，繪圖及實例，文件、目錄與數據庫操作，模型/視圖及實例，網絡通信及實例，定時器、線程和DLL 庫。第2 部分為綜合應用實例(第12～15 章)，內容包括圖元、鼠標事件、序列化、工具欄綜合應用實例(我的繪圖板)，MDI、文件目錄、樹、Python綜合應用實例(文檔分析器)，網絡通信、SQLite、圖元系統、實時語音綜合應用實例(簡版微信)，多媒體、線程、視頻圖元、MySQL 綜合應用實例(簡版抖音)。第3 部分為Qt 5.15 和OpenCV 綜合應用(第16～18 章)，內容包括Qt 5.15+OpenCV(含Contrib)-4.6.0 環境搭建，OpenCV 圖片處理及實例，OpenCV、樹控件、表格控件綜合應用實例(醫院遠程診斷系統)。第4 部分為QML 編程基礎、QML 動畫特效和Qt Quick Controls 開發基礎(第19～21 章)。第5 部分為網絡資源文件和文檔(可免費下載)，包括本書所有實例和綜合應用實例的工程文件、21 個PPT 教學培訓課件、57 個實例開發教學視頻文件、電子商城系統綜合實例文檔、MyWord 字處理軟件綜合實例文檔，Qt 5 操作Office 實例文檔等。附錄A 為Qt 5 簡單調試。本書既可作為Qt 5 開發人員的學習和參考用書，也可作為高等院校相關專業教材或Qt 5 培訓用書。

教材，在內容設置上，本書圍繞計算機科學與技術的核心概念，深入淺出地講解了計算機系統、數據結構與算法、計算機網絡、數據庫技術、軟件工程、網絡安全等基礎知識。同時，本書還引導讀者深入瞭解計算機科學與技術在雲計算、物聯網、大數據、人工智能等高新技術領域的應用，並探討了它們對各行業的影響和應用前景。讀者將瞭解到這些領域的最新發展趨勢，為自己的職業規劃和學術研究提供參考。除了廣泛的應用領域，本書還注重理論與實踐的結合。我們提供了大量的實踐案例和編程示例，讓讀者通過動手實踐來加深對計算機科學與技術的理解。這些案例涵蓋了多種編程語言(包括Python、Java、C++等)和多種應用場景，幫助讀者培養解決實際問題的能力，並為進一步深入學習和研究打下堅實的基礎。本書還對傳統的Office計算機應用進行了詳細的講解，包括Word、Excel、PPT等軟件的使用技巧和應用案例，幫助讀者提高辦公效率和工作質量。

教材的內容框架以《人工智能訓練師》國家職業技能標準為根本依據，擬按照數據標注員(五級、四級)和人工智能算法測試員(三級、二級、一級)兩個工種分為兩冊。數據標注員分冊的內容主要包括訓練師職業概述，Python基礎知識，數據采集和處理運用，數據標注，智能系統運維等內容；人工智能算法測試員分冊的內容主要包括人工智能算法基礎知識，業務分析，智能訓練，智能系統設計，培訓與指導等內容。每個分冊的內容按級別進行安排。職業性：教材從職業認知入手，首先幫助學員建立一個對人工智能訓練師職業的系統認知，如工作職責、人才需求、職業發展等；具體內容的編寫充分體現職業活動的特點，以典型的工作任務出發，如實反映人工智能訓練師的真實職業活動、工作流程、工作標準。先進性：教材的案例素材主要來自于協會成員企業的內部培訓資料、真實案例素材、近期新產品和解決方案，力求反映人工智能行業近期新的進展和應用，並覆蓋眾多行業應用的典型場景和產品，例如智慧醫療、智慧金融、智慧商業，數字人、智能機器人、數字哨兵等。

隨著互聯網的迅速發展，網絡上的資源和信息呈現爆發式增長。此外，越來越多的網站和應用程序提供了豐富的數據，並為開發者提供了接口，以便讓他們使用和利用這些數據。在這種情況下，網絡爬蟲作為一種能夠自動採集並處理互聯網上的信息的工具，逐漸成為了數據采集和分析過程中不可或缺的一部分。在數據采集方面，網絡爬蟲可以用於獲取互聯網上的各種數據，例如新聞、評論、商品信息、用戶數據等。通過網絡爬蟲，研究人員、企業和個人都可以快速、準確地獲取大量數據，並對其進行分析和挖掘。這些數據可以被用來制定商業決策、預測市場趨勢、評估產品競爭力、推薦產品或服務等。本書由七個項目組成，分為初識網絡爬蟲、基於Python庫實現靜態數據采集、基於urllib實現客戶端數據采集、基於Requests-HTML實現動態數據采集、基於Scrapy框架實現網頁數據采集、基於 Scrapy-redis分布式實現網頁數據采集以及基於自動化測試工具實現網頁數據采集，內容簡明扼要，由淺入深，循序漸進。

真實世界的資料都是多模態的，真正的通用人工智慧（AGI）必將超越單一模態的局限。本書作者基於其多年在工業界的大資料技術經驗，系統而全面地探討了多模態資料技術，從基礎概念到關鍵技術，再到典型應用，全方位講解多模態資料分析的核心技術與前沿實踐。首先詳盡地介紹了多模態資料分析相關知識，涉及文本、圖片、音訊、視頻等多模態資料；然後結合實例代碼，系統介紹了統計分析、機器學習、深度學習、知識圖譜、大模型等多種方法、模型，包括GPT與DeepSeek等大模型的多模態實踐分析；最後結合直播視頻、醫療領域等案例闡述了多模態資料分析的多種演算法模型的綜合應用。 本書體系化強、案例豐富，以"理論框架—技術路徑—實戰案例”層層遞進的方式提供了完整的知識鏈路，主體基於Python語言的大量實例代碼，可以説明讀者學以致用。 本書既可作為資料分析師、資料科學家、資料工程師、演算法工程師等資料相關從業者的學習用書，也可作為高校數學、統計、電腦等相關專業的教材使用。

╲滿級分快速攻略╱重點總整理 + 歷次試題解析☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。【目標讀者】◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生◆ 對程式語言有興趣的學習者◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

教材,編程思維可以分解為4個部分：問題分解,模式識別,抽象思維,算法設計.這是一種高效且實用的思維方式,尤其在處理看起來很複雜的問題上,非常有效.生活上處處可以運用編程思維.在21世紀的今天,各項各業都已經和信息技術相結合,科學研究更是如此,由此而產生眾多交叉學科,編程便成為了交叉學科的最基本技能.編程思維涵蓋了反映計算機科學之廣泛性的一系列思維活動,是適合每個人的一種普遍的認識和一類普適的技能.本教程希望通過Blockly可視化編程語言作為編程入門工具,通過類似拼圖的方式構建出程序,結合遊戲案例教學,激發學生們學習編程的興趣,推動他們更深入的探究程序設計和進行算法設計.此外,Blockly功能非常強大,可以用它開發出功能更強大的編程工具,如非常流行的編程工具Scratch、AppInventor等.用Blockly編寫程序的代碼可以自動轉換成Javascript、Python、PHP、Lua、Dart等語言.筆者將通過遊戲引入課程內容講解,再到能力提升,增加了學習的趣味性；本教材將全面系統介紹所有知識點,並結合程序設計思維和算法思維講解,由易到難進行編寫,將更加適合不同層次的讀者的使用.通過本教材的編寫,提升學生學習編程的興趣,促使學生瞭解計算機解決問題的一般步驟,理解程序設計思維、算法思維在問題解決過程中所發揮的作用,提高學生運用計算機知識實現問題的抽象、進行問題求解和形式化描述的能力,最終能使用計算機知識解決本專業的實際問題.深度融合現代信息技術,構建複合型的教學內容體系,集教材、微課、MOOC、互動於一體的新形態教材.本教材是湖南師範大學校級規劃立項教材.

本書以培養讀者的數據可視化實戰技能為核心，以貼合生活的實際工作任務為驅動，採用案例教學的方式組織內容，詳細介紹了不同類型可視化圖表的繪製、操作技巧、圖表美化等內容。 本書契合教育部價值塑造、能力培養、知識傳授“三位一體”的教育理念，以任務驅動教學與前沿相結合，在案例學習與研究過程中融入家國情懷、社會責任、科學家精神等素質教育元素，主要講解了基於Excel、R語言、ECharts、Tableau、Python語言和SPSS主流工具的數據可視化應用。每章包括學習目標、學習重點和難點、學習內容，每個案例由任務描述、可視化效果和設計過程三部分組成。本書適合作為計算機科學與技術、大數據管理與應用、統計學、信息管理與信息系統等專業的教學用書，也適合各類企事業單位從事市場營銷、金融、財務管理等需要進行數據分析的職場人士閱讀，還可供企業經營、管理人員參考、學習和培訓之用。

本書從產業鏈金融的起源講起，結合實際案例講解產業鏈金融平臺的前臺設計、技術中台設計、數據平臺設計、風控設計及信息安全的核心要點，既體現了傳統行業的業務創新、數字轉型的探索過程，又介紹了當前主流銀行的開放性建設成果。讀者不但能全方位地瞭解產業鏈金融平臺的建設過程，還能針對自己感興趣的方面進行深入學習。本書共6章，第1章介紹了產業鏈金融的發展、變革歷程，以及對傳統企業的核心價值；第2章介紹了系統核心功能的設計及在線簽約、實名認證等技術的原理；第3章介紹了結合容器雲技術、微服務技術與DevOps技術構建技術中台的過程，以及對接開放銀行、央行征信的過程；第4章介紹了開源大數據平臺的建設及數據倉庫的設計思路；第5章基於Python的機器學習庫介紹了智能風控的開發過程；第6章介紹了在產業鏈金融平臺建設過程中如何規避信息安全的法律風險。本書內容全面，且圍繞開源技術展開介紹，實用性極強，特別適合建設產業鏈金融平臺的傳統企業架構師、開發人員及產品人員閱讀，也適合對開源的技術中台、大數據平臺及信用風控感興趣的開發人員閱讀。

本教材基於會計、信息和技術的交叉融合，培養會計學專業本科生會計數據科學思維與能力數據，具有理論的創新性和人才培養的實踐價值。本教材首先介紹會計與數據科學的發展歷程、數智時代的會計定位，並由此提出會計數據科學的理論基礎與實踐路徑，為學生會計數據科學思維奠定基礎。在此基礎上，依次講解會計數據科學的信息理論基礎，即大數據原理與架構簡介；會計數據科學的技術基礎，包括Python基礎、網絡爬蟲、數據預處理、數據挖掘與自然語言處理、數據可視化等；進一步，結合本科生的人才培養需求以及未來職業環境的現狀，闡述開放式API接口和平臺在會計數據科學中的應用；最後，根據上述學習內容，在會計基礎工作數據處理、財務分析與可視化、業財融合數據分析、宏觀政策文本與量化分析等會計應用場景進行示例，旨在深化學生的會計數據驅動分析與決策能力的培養。本教材的特點在於：明確採用開放式API接口和學習平臺，使學生畢業後能不受企業用戶級平臺的限制。基於開放式API接口和學習平臺一方面能快速使用最新的大數據技術，又能降低學生的編程要求，使學生將主要精力用於會計數據決策中，具有非常重要的現實意義。相對而言，目前國內高校在會計大數據方面的教學改革主要從三種路徑。第一條路徑是以規劃設計為主導的路徑，注重會計大數據系統構建和程序設計，此部分對學生數理和計算機基礎較高，主要面對部分“雙一流”高校學生；第二條路徑是校企合作路徑，利用企業開發的會計大數據系統、財務共享系統和財務機器人系統等，主要進行操作層面的講解，適用于學生畢業後在就職企業使用特定平臺(如用友、浪潮等)，但學生脫離該平臺將難以勝任會計數據驅動處理與決策工作；第三條路徑處於上述兩種路徑之間，但發展思路尚不清晰。本教材則進行了第三條路徑且明確了教學方向。

《動手學深度學習：PyTorch版》是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的互動式學習體驗。《動手學深度學習：PyTorch版》重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。《動手學深度學習：PyTorch版》包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出最簡單的神經網路——多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵元件、卷積神經網路、迴圈神經網路、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化演算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在電腦視覺和自然語言處理中的重要應用。《動手學深度學習：PyTorch版》同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀《動手學深度學習：PyTorch版》需要讀者瞭解基本的Python程式設計知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。《深度學習詳解》根據李巨集毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網路、Transformer、生成模型、自監督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見演算法，並講解了對抗攻擊、領域自我調整、強化學習、元學習、終身學習、網路壓縮等深度學習相關的進階演算法。在理論嚴謹的基礎上，《深度學習詳解》保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心演算法細節。

從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Pyth從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Python代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。on代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。

[真的可以跟著做的貝氏統計書]貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。本書特色: 由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 C 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

本書從零基礎讀者的角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，循序漸進地讓讀者在實踐中學習MySQL編程知識，並提升自己的實際開發能力。全書共分為4篇18章，內容包括MySQL概述、MySQL圖形化管理工具、MySQL語言基礎、數據庫和數據表的操作、數據查詢、MySQL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、事件、數據的備份與恢復、性能優化、安全管理、MySQL系統管理、基於Java+MySQL的看店寶和基於Python+MySQL的智慧校園考試系統。書中知識點講解細緻，側重介紹每個知識點的使用場景，涉及的代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會MySQL程序開發的精髓，快速提高開發技能。同時，本書配套了大量教學視頻，掃碼即可觀看，還提供所有程序源文件，方便讀者實踐。本書適合MySQL初學者、數據庫工程師等自學使用，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。

許多家長看到了人工智能技術的前景，希望儘早培養孩子的IT素養，但是讓青少年學習AI並非易事。一方面，過多、過早地學習純理論知識，容易讓青少年失去興趣，甚至抵觸學習；另一方面，純理論學習缺乏結合日常生活的實踐，無法培養他們的動手能力。青少年的學習過程往往是興趣和好奇心導向的，而呈現在讀者面向的就是應這樣的需求而產生的教材。本書以讀者熟知的姜子牙的故事為線索，圍繞人工智能技術的特色和應用，介紹Python語言基礎知識、機器學習的概念及算法、神經網絡的概念及模型、計算機視覺的應用及前沿技術等內容，還介紹了自然語言處理、語音識別、生成對抗網絡等人工智能技術相關內容。書中還配有相關實例，方便讀者動手實踐，以使讀者深入理解和鞏固所學內容，掌握用AI解決實際問題的能力。

Amazon暢銷書榜TOP1‧啟發數百萬讀者的改變人生指南上市前就備受投資理財界、創業圈人士關注強推「如果有一天我一無所有的醒來，我可以在五到十年內重新致富。因為致富是一種技能，而且每個人都可以學會。」—納瓦爾‧拉維肯★凡購買本書，即可獲得8項限量超值課程折扣優惠1.美國金融日記在Hahow開設的「24單元入門投資科學」；2.韓承佑在Hahow的「用 Python 理財」；3.市場先生在YOTTA的「用美股ETF創造穩定現金流」；4.財經M平方PRO 會員試用碼+免費試聽兩堂MM總經學院課程；5.謝文憲在憲福育創、大大學院的課程；6.免費試聽商業思維學院課程「做自己生命的CEO」；7.張錫源在PPA開設的「烘焙實驗室—在家做16款職人級麵包」；8.天下學習（詳情請見學習特輯） 全民加薪時代來了，但為什麼即使是高薪工作，也不會讓你變富有？未來五年，有50%的工作技能將被淘汰，但為什麼有人永遠不缺賺錢機會？數位時代需要一套新的自主富有指南，已是公開的祕密，但只有不怕挑戰傳統思維的人敢去嘗試。矽谷傳奇創投創業家拉維肯不僅抓住了這個祕密，在投資界、新創圈，有許多人都深受他啟發。「如果查理‧蒙格是20世紀的班傑明‧富蘭克林，那納瓦爾‧拉維肯就是21世紀的查理‧蒙格。」百萬部落格版主化身超級鐵粉總結編著拉維肯的智慧，教你善用時代特色成功的所有必備技能。每翻開一頁，你都有可能遇見心智旅程的新大陸，徹底改變自己的人生目的和行動想法。「生命中的所有收益都來自複利，無論是金錢、關係、健康、思考或習慣都是。」「設定一個較高的時薪來衡量你的時間價值，並捨得花錢買時間。」「用思想賺錢，不要用時間賺錢，因為時間有更大的用處，用來賺錢太過浪費。」「訂出優先順序，聚焦在最重要的事。」「投入不明智的賽局，就算贏了也只能得到愚蠢的獎勵。」「花時間省錢無法致富，省下時間去創富才能致富。」「想在人生中獲得平靜，你就不能用非黑即白的二分法來看周遭一切。」正因99%的努力不會有成果，更要懂如何抓住那關鍵的1%，槓桿出最高的複利效應。只有新眼光，才能看見另一個世界，還有另一個自己，新世界充滿機會，但陽光無法照進每個角落，這本書可以幫助你站上最有利的位置。程九如 AppWorks 合夥人、游舒帆 商業思維學院院長、葛如鈞 北科大助理教授林裕欽 Dcard創辦人、陳佳茹 財經M平方創辦人、許繼

內容介紹: 不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。本產品 Windows / Mac 皆適用　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然後按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最後講解了數據中台和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

本教材書主要介紹和講解目前人工智能三個主要流派所包含的基礎理論和研究方法，並通過實例來詳細瞭解這些技術的特點及應用，帶領讀者走進人工智能的世界。本書以人工智能技術的發展為線索，內容共分5章，包括知識的表示、搜索技術、機器學習、深度學習等內容，在結構上便於裁剪，適應于不同學時的高校教學需求；在內容上將對數學原理和算法的講解與實例分析和Python代碼實現相配合，通過例題來幫助讀者理解和應用公式，具體代碼實現部分也能更好地幫助讀者理解數學原理和應用實際之間的結合方法、算法的組織過程以及相關人工智能技術的編程實現，能儘快上手應用。同時，本書除了介紹各種算法基本步驟的源代碼實現以外，還介紹了目前人工智能領域裡一些主要算法工具包的使用方法，降低了非計算機類專業學生的編程門檻，並增加了參考實驗環節，方便實驗教學和進行實戰學習。實驗和章節中的相關實例內容均附有源代碼及介紹，源代碼中包含詳盡的注釋。本書有配套網絡教學平臺，便於開展線上線下混合式教學，讀者可下載超星學習通並註冊，打開學習通APP，掃描二維碼加入學習。本書可作為高等院校人工智能及相關專業本專科人工智能基礎課程的教材，也可用於其他專業的選修教材，還適合對人工智能感興趣的讀者學習參考。

本書為大學計算機信息技術課程的實踐教材，針對第2版內容做了更新和調整，力求涵蓋教育部高等學校教學指導委員會對大學計算機基礎教學的基本要求，以Windows7操作系統與MSOffice2016辦公套裝軟件的應用為主線，設計了五個實驗單元，分別是Windows7操作系統及因特網應用、文字處理軟件Word2016、電子表格軟件Excel2016、演示文稿軟件PowerPoint2016、Python程序簡單應用。本書採用“任務驅動”的設計思想，所有實驗項目均從工作生活中遇到的各種實際任務問題出發，巧妙地將全國計算機等級考試一級和二級MSOffice的考點內容穿插在各個應用案例中，以情境驅動來引導學生思考問題、分析問題、最終學會解決問題的方法。本書可作為高等學校計算機基礎課程的配套實驗教材，也可作為參加全國計算機等級考試一級和二級MSOffice或學習辦公自動化軟件參考書使用