Creative Coding in Python

本書為各個層次的、沒有時間和精力來從頭解決MySQL問題的用戶提供了大量簡練、精辟的代碼段和可用的示例，每節都闡述了代碼應該如何工作及原因所在。本書在目前仍然廣為流行的MySQL 4.1的基礎上加入了MySQL 5.0的內容及它強大的新特性。讀者將掌握用MySQL客戶端程序執行SQL查詢的方法，以及通過API編寫與MySQL服務器交互程序的方法。書中有大量使用Perl、PHP、Python、Jav

本書適合作為高等院校大學計算機基礎課程的實驗或實訓教學用書。根據多年的教學經驗，本書融入新農科理念，遵循從計算機操作系統到常用軟件使用、從一般操作到技能技巧掌握，從規則化製作到創意設計的原則。全書共有十四個實訓：實訓一為中文版Windows 7基本操作、實訓二為Word 2016文檔格式化、實訓三為Word 2016表格製作與圖文混排、實訓四為Excel 2016基本操作、實訓五為Excel 2016數據處理與分析、實訓六為PowerPoint 2016演示文稿設計與製作、實訓七為Visio 2016圖形繪製、實訓八為Access2016數據庫基礎應用、實訓九為Photoshop 2022賀卡製作、實訓十為Photoshop 2022照片處理、實訓十一為Adobe Audition CC 2022音頻編輯與Adobe PremierePro CC 2022視頻製作、實訓十二為SPSS 數據分析、實訓十三為Python 農業數據分析及可視化、實訓十四為計算機網絡基礎應用。本書提供了實訓PPT文稿、實訓步驟微視頻、習題素材及答案可通過掃描二維碼獲取。

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。

本書主要內容包括數據結構與算法、異常處理與調試、線性表、棧和隊列、串、樹和二叉樹的理論及應用、圖論、圖的應用、查找、排序，以及SciPy、Pandas、NetworkX等工具。本書內容精練、由淺入深，注重學習的連續性和漸進性，適合作為高等院校計算機類專業教材或教學參考書，也可以供從事計算機應用開發的各類技術人員使用和參考，還可作為全國計算機等級考試、軟件專業技術資格(水平)考試的培訓資料。

本書以EViews10為依據，運用較新的數據，結合案例分析，突出Eviews操作方法，為本科生運用金融計量模型提供指導。本書共分三大部分： 第一部分：EViews基礎。主要介紹EViews的基本功能、操作界面和基本數據處理。 第二部分：時間序列模型。主要介紹ARMA、ARIMA時間序列模型、單位根檢驗與結構突變模型。

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。

本書是大語言模型(LLM)領域的系統性實戰指南，由兼具理論數學背景與 AI 創業經驗的 Sinan Ozdemir 撰寫，旨在幫助讀者既理解 LLM 的底層原理，又能快速將其應用於實際項目。全書分為四大部分共12章。第一部分(第1～4章)從 LLM 基本概念出發，系統介紹 Transformer 架構、語義搜索、提示工程等基礎知識，並通過檢索增強生成(RAG)和AI智能體案例展示實際應用。第二部分(第5～8章)深入探討模型微調、高級提示工程、自定義嵌入與模型架構以及AI對齊原則，幫助讀者從“能用”邁向“用好”。第三部分(第9～12章)聚焦前沿實踐，涵蓋多模態模型、基於人類反饋的強化學習(RLHF)、開源模型高級微調、生產部署優化及 LLM 評估方法論。第四部分(附錄A～附錄D)提供常見問題解答、術語表和應用架構參考。本書最大的特色在於理論與實踐的深度結合：每個核心概念都配有直觀的類比解釋和可運行的 Python 代碼示例，讀者可跟隨實戰項目逐步掌握從原型到生產的完整技能鏈。適合有一定編程基礎的開發者、數據科學家及希望系統掌握 LLM 技術的 AI 從業者閱讀。

《計算傳播學：基礎、方法與實踐》以通俗易懂的語言，打通傳播學、編程、數據分析的之間的壁壘，系統呈現計算傳播學的基礎、方法與實操路徑，兼顧理論性與實用性，讓零基礎讀者也能輕鬆入門這一新興領域，避開晦澀難懂的學術表述與複雜公式，用直白語言拆解核心邏輯。全書分為上下兩篇，結構清晰、層層遞進。上篇聚焦基礎理論，從計算社會科學的誕生切入，詳解計算傳播學的興起背景、應用領域、理論起源及研究範式，夯實讀者知識基礎；下篇側重方法與實踐，涵蓋統計學基礎、Python入門及應用，詳解數據采集、分析、可視化與社會網絡分析等核心技巧，搭配原創研究案例及數據新聞實戰內容，實現理論與實操的深度結合。本書兼顧入門性與專業性，無論是計算傳播學愛好者、新媒體從業者，還是跨界學習者，都能通過本書掌握計算傳播學核心要義，讀懂智能時代的傳播規律，學會運用技術工具分析傳播現象，切實提升實操能力，應對傳播領域的新挑戰與新需求。

人工智能時代下，程序實現能力已經成為所有學生必須具備的核心能力。借助大模型，所有學生都可以開發與各學科密切相關的計算程序、仿真程序和智能程序。本書是為零基礎讀者學習計算機語言進而有效形成程序實現能力而精心編寫的教材，不同于傳統的計算機語言類教材，本書不是以語言語法教學為中心，而是以程序實現能力培養為中心。本書設計為四個部分共12章。第一部分強調不上機體驗程序設計，以簡化語法細節的計算機語言，強化程序要素的學習和程序構造思維的練習，包括第1章程序要素與計算機語言和第2章程序構造思維：組合—抽象—迭代—遞歸。第二部分介紹Python語言及其集成開發環境PyCharm，強化上機體驗程序設計，一是熟悉程序的語法細節，讓程序能夠運行起來，二是強化基本結構(分支結構、循環結構和函數結構)程序的編寫和調試，包括第3章編程語言Python與編程環境PyCharm和第4章基本結構程序實踐。第三部分圍繞計算-仿真-智能程序系統的基本處理對象，在基本語法學習的基礎上，強化練習程序實現能力，包括第5章字符串處理程序實踐(文本處理能力)，第6章列表處理程序實踐(序列數據處理能力)，第7章集合、元組與字典處理程序實踐(序列數據處理能力)，第8章圖形用戶界面程序實踐(用戶界面與人機交互)，第9章面向對象程序實踐(對象世界構建與複雜數據結構封裝)。第四部分圍繞人工智能的三個典型案例開展程序實踐，包括第10章文件讀寫與圖像處理程序實踐(處理圖形圖像)、第11章大模型與AI智能體程序實踐(處理自然語言)、第12章五子棋遊戲程序與博弈算法實踐(體驗博弈智能與強化學習)。本書系統構建了從基礎程序要素到智能程序開發的完整知識體系，能夠實現從基礎程序設計到智能程序實踐、從算法編程到系統構造的深度銜接。本書是計算機語言與程序設計領域的全新教材，強調學中練與練中學，每個案例都給出了“程序邏輯解析”和“程序語法要點”。本書聚焦程序實現能力，知識脈絡清晰；配有翔實豐富的案例講解，圖文並茂，可讀性強。尤其是設計了多個綜合性實踐項目，遞進式賦能編程能力培養，實現讀者由簡單編程到構造系統的思維轉變。本書是高等學校計算機語言類、程序設計與實踐類課程的核心教材，既適合作為所有專業本科生掌握程序設計知識、錘煉程序設計能力的教材，也可作為編程愛好者、工程技術人員學習和運用編程的參考書。

本書從人工智能應用視角系統闡釋計算科學的核心知識，其內容組織既符合當前大學計算機教育的實際，又能滿足高等學校人工智能通識課程的基本要求。全書分為八章，分別是計算與人工智能概述、人工智能計算平臺、人工智能編程語言——Python語言、人工智能的數據要素、機器學習、深度學習、大模型技術、人工智能倫理與安全。本書以通俗易懂的語言介紹計算與人工智能的基本概念和技術框架，遵循應用導向、問題驅動的編寫理念，以實際案例說明概念、算法和基本原理。通過豐富的案例分析和項目實踐，引導讀者應用人工智能方法與技術去解決實際問題，培養解決複雜問題的能力以及學科交叉融合與應用能力。本書適合作為高等學校“人工智能通識”課程或“大學計算機”課程的教材，也可供計算機科學或人工智能愛好者和專業技術人員閱讀參考。

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本書是分析學的學習參考書，適合對分析學感興趣的本科生、研究生以及高校教師閱讀參考。Analysis plays a crucial role in the undergraduate curriculum. Building upon the familiar notions of calculus, analysis introduces the depth and rigor characteristic of higher mathematics courses. Foundations of Analysishas two main goals. The first is to develop in students the mathematical maturity and sophistication they will need as they move through the upper division curriculum. The second is to present a rigorous development of both single and several variable calculus, beginning with a study of the properties of the real number system.The presentation is both thorough and concise, with simple, straightforward explanations. The exercises differ widely in level of abstraction and level of difficulty. They vary from the simple to the quite difficult and from the computational to the theoretical. Each section contains a number of examples designed to illustratethe material in the section and to teach students how to approach the exercises fo

本書以秦嶺淮河一線以內的中國南方地區為案例研究地，從基礎篇、機遇篇、挑戰篇和展望篇四大塊層層遞進，探索中國南方地區冰雪旅遊產業的破圈之路，進而為全球低緯度地區在資源稟賦限制條件下的發展提供參考。具體研究內容包括：首先，運用資料整理和歸納分析方法，對南方地區自然和人文環境展開分析，此為本書的基礎內容；其次，運用空間分析、地理探測器和紮根分析等研究方法，識別南方地區冰雪旅遊資源的空間分佈特徵及其影響因素，分析南方地區冰雪旅遊目的地旅遊形象感知的演變過程，同時梳理近幾十年國家和地方關於南方冰雪旅遊開發的政策文件，通過與區域冰雪旅遊開發程度對比，厘清冰雪旅遊開發政策效應；然後，使用python編程結合百度指數，對冰雪旅遊開發水平及其網絡關注度進行橫向對比，並分析其錯配特徵，以此識別南方地區冰雪旅遊開發程度與網絡關注度發展的不同階段，進而選擇廬山為具體調研地點，分析南方地區冰雪旅遊風險的主要類型及冰雪旅遊安全的管理策略，從而研究南方地區發展冰雪旅遊的社會環境，尤其是南方居民對於冰雪活動的心理適配程度，最終從生態、社會、經濟等角度對南方地區冰雪旅遊開發適宜性指標構建及評價，提出南方地區冰雪旅遊產業發展策略。

當前在數字化大趨勢背景下，數據可視化分析已經應用到了各行各業，數據已經成為企業的核心生產要素，而數據可視化分析技術已經成為了企業的核心競爭力。本書以提高數據可視化分析能力為目標，分為8個模塊，形成了層次分明、結構清晰、重點突出、方便學習的模塊化結構；構建了層次化、漸進式的數據可視化分析層次結構，創新了知識學習、技能訓練、任務實戰一體化訓練模式，有效地形成了學習梯度、化解了學習難度、提升了學習熱度；本書充分挖掘數據可視化分析中的思政元素，"因勢利導、順勢而為”地有效融入思政元素，知識傳授、技能訓練、能力培養和價值塑造有機結合。本書將紙質固定方式與電子活頁方式完美結合、揚長避短，構建了新形態教材的活頁式結構，充分拓展了知識寬度、增加了教材厚度、提高了教學效度。本書可以作為普通高等院校、職業本科、高等或中等職業院校的數據可視化分析的教材，也可以作為數據可視化分析的培訓教材及自學參考書。

《人工智能應用通識》遵循“循序漸進、螺旋上升”的編寫思路，構建了“基礎認知—應用實踐—專項突破—綜合提升—拓展延伸”的五模塊立體結構。全書共五篇，內容逐篇深入，第Ⅰ篇“基礎認知篇”作為入門基石，系統講解AI的定義、發展簡史、核心技術、應用領域、法律法規與倫理安全，破除技術誤解，搭建完整的知識框架；第Ⅱ篇“人工智能應用篇”聚焦AI在文本創作、溝通協作、知識管理等場景的落地應用，解析Transformer架構、大語言模型等關鍵技術，引入提示工程、AIGC賦能等實踐內容；第Ⅲ篇“人工智能語言篇”講解Python語言，通過實例介紹AI在編程與數據分析兩大關鍵場景中的應用，培養學生的計算思維，提升其對編程的認知水平；第Ⅳ篇“人工智能實踐篇”以動手操作為核心，設計看圖說話、智慧駕駛模擬、語音識別等實操任務，強化“做中學”的教學效果；第Ⅴ篇“拓展篇(學賽結合)”銜接學科競賽與產業需求，拓寬學生的創新視野與綜合應用能力，實現知識學習與能力提升的閉環。本書強調任務驅動與場景融合，各任務均設計有明確的應用情境，學生可根據自身專業方向選擇實踐內容。 本書適合作為高等職業院校和中等職業學校人工智能通識類課程的教材，也可作為廣大人工智能初學者的自學參考資料。

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本書是在《數據分析與EViews應用（第3版）》基礎上修訂而成，緊密圍繞IHS公司2022年推出的EViews 13.0版本展開，系統介紹其在數據處理、圖形呈現、計量分析與統計建模等方面的多項新增與優化功能。本書特色鮮明，突出體現為以下三點：一是新版本、新功能全覆蓋。詳細解析EViews 13.0在界面設計、與R/Python的兼容性、VAR模型、貝葉斯時變係數VAR、Johansen協整檢驗、非線性ARDL估計等方面的核心改進，幫助讀者直接掌握前沿工具。二是立足中國數據，服務實際問題。本次修訂特別選用我國宏觀、中觀及微觀實際數據更新案例，使學習過程更貼近國內現實情境，助力讀者提升運用數據分析和解決實際經濟問題的能力。三是內容詳略得當，側重操作應用。除介紹描述統計、回歸分析、時間序列等基礎方法外，本書深入講解了條件異方差、面板數據模型、狀態空間模型及混頻數據處理等複雜計量模型，並新增因子分析章節，通過詳盡的操作說明，力求使讀者在理論學習與軟件實踐中獲得全面提升。

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本書聚焦汽車產業智能化轉型，系統闡述人工智能(AI)在汽車全產業鏈的應用與人才培養。本書開篇奠定AI基礎，明晰其核心概念、發展歷程，闡述Python 和MATLAB在AI領域應用，並深入剖析AI驅動汽車設計、製造、產品智能化、商業模式及產業生態深刻變革的方式，同時強調汽車AI職業能力模型與倫理合規挑戰；然後詳細解析支撐汽車智能化的關鍵技術，如數據服務、機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理、生成式AI及知識圖譜，結合豐富案例和仿真訓練，強化技術應用與實踐能力；最後通過剖析行業領先企業在整車製造、供應鏈、後市場的真實AI應用案例，洞悉前沿實踐與解決方案。本書高度注重產教融合，設置仿真實訓項目，模擬關鍵崗位實操場景。本書整合AI理論與汽車實踐，涵蓋核心技術、崗位實訓及行業案例，具有強實踐性、重崗位對接、緊跟前沿等優勢，通過豐富的AI自動編程仿真訓練，致力於培養懂AI、精汽車、能實戰的複合型技術技能人才，賦能汽車產業智能化升級。本書不僅適合汽車相關專業的學生學習，還適合汽車行業的從業人員及對汽車人工智能感興趣的讀者閱讀。