Effective Python

DescriptionFun-Powered Phonics for Every ClassroomOpen the door to phonics for young ELLs! Phonics Monster 3rd edition is a four-level series boosted with fun-powered activities and games to effectively teach phonics essentials. This series emphasizes the key phonics skills young learners need to understand the relationship between letters and sounds. With a whole new digital package designed for today's classroom, Phonics Monster also enables students to learn and practice beyond the classroom.FeaturesProvides systematic and effective phonics learning through various activities, including decoding stories and Readers mini-books, ensuring ample reading practice.Offers accurate pronunciation and blending techniques through lessons taught by experienced native-speaking teachers.Makes phonics learning enjoyable with exciting phonics songs, chants, board games, and sticker activities.Enables fun and effective reviews through classroom games optimized for the teaching environment.Delivers r

DescriptionFun-Powered Phonics for Every ClassroomOpen the door to phonics for young ELLs! Phonics Monster 3rd edition is a four-level series boosted with fun-powered activities and games to effectively teach phonics essentials. This series emphasizes the key phonics skills young learners need to understand the relationship between letters and sounds. With a whole new digital package designed for today's classroom, Phonics Monster also enables students to learn and practice beyond the classroom.FeaturesProvides systematic and effective phonics learning through various activities, including decoding stories and Readers mini-books, ensuring ample reading practice.Offers accurate pronunciation and blending techniques through lessons taught by experienced native-speaking teachers.Makes phonics learning enjoyable with exciting phonics songs, chants, board games, and sticker activities.Enables fun and effective reviews through classroom games optimized for the teaching environment.Delivers r

DescriptionFun-Powered Phonics for Every ClassroomOpen the door to phonics for young ELLs! Phonics Monster 3rd edition is a four-level series boosted with fun-powered activities and games to effectively teach phonics essentials. This series emphasizes the key phonics skills young learners need to understand the relationship between letters and sounds. With a whole new digital package designed for today's classroom, Phonics Monster also enables students to learn and practice beyond the classroom.FeaturesProvides systematic and effective phonics learning through various activities, including decoding stories and Readers mini-books, ensuring ample reading practice.Offers accurate pronunciation and blending techniques through lessons taught by experienced native-speaking teachers.Makes phonics learning enjoyable with exciting phonics songs, chants, board games, and sticker activities.Enables fun and effective reviews through classroom games optimized for the teaching environment.Delivers r

DescriptionFun-Powered Phonics for Every ClassroomOpen the door to phonics for young ELLs! Phonics Monster 3rd edition is a four-level series boosted with fun-powered activities and games to effectively teach phonics essentials. This series emphasizes the key phonics skills young learners need to understand the relationship between letters and sounds. With a whole new digital package designed for today's classroom, Phonics Monster also enables students to learn and practice beyond the classroom.FeaturesProvides systematic and effective phonics learning through various activities, including decoding stories and Readers mini-books, ensuring ample reading practice.Offers accurate pronunciation and blending techniques through lessons taught by experienced native-speaking teachers.Makes phonics learning enjoyable with exciting phonics songs, chants, board games, and sticker activities.Enables fun and effective reviews through classroom games optimized for the teaching environment.Delivers r

大數據技術的落地依賴“工具鏈掌握+場景化應用”的雙重能力。從 Python 爬蟲、Hive數據分析到 Flink 實時計算、數倉架構設計，技能點的綜合應用能力已成為企業招聘的核心標準。本書以“真實項目驅動實訓”為核心思路，精選 4 個典型實訓項目構建階梯式訓練體系，涵蓋離線處理、實時計算、數倉設計等核心場景，強化工程思維；整合 Python 爬蟲、Hive、Flink、Kafka 等多種主流工具，覆蓋數據采集、清洗、存儲、分析、可視化全流程；融入大數據競賽考點，銜接崗位技能需求。本書適合作為高等學校大數據相關專業的實訓教材，也可為數據工程從業者提供實踐參考。

本書涵蓋圖像處理與分析的基礎知識和實操內容，詳細介紹了PyCharm的下載安裝、多種第三方庫的導入、基於Tkinter和PyQt5的界面開發、Visual Studio 2010的下載安裝以及DLL函數庫的開發方法等內容。通過豐富的實例，指導讀者利用Python軟件進行多種圖像處理與分析的編程實踐，包括灰度圖像二值化處理、直方圖處理、微分與細線化處理、去噪聲處理、特徵提取、彩色變換、彩色分割、圖像合成、幾何變換、Hough變換直線檢測、傅裡葉變換、小波變換、模式識別等。本書可供計算機科學與技術、人工智能、數據科學、電子工程等領域的工程技術人員參考，也可作為相關專業的本科生和研究生的教材。

本書主要介紹了Excel 2021與Python和Power Bi Desktop相結合進行數據的採集、運算、分析、大數據處理及可視化等方面的內容，主要包括數據輸入、圖表設計、函數、名稱、數據表結構變換、表格與結構化引用、數據模型、Python編程基礎、爬蟲程序、數據倉庫、M語言、DAX語言等基礎知識；數據排序、查找、透視、篩選、迷你圖、切片器、分類匯總、數據建模等數據管理功能；採集文本數據、數據庫數據和網頁數據的方法；使用Python批量操作數據的方法，Power Query數據清洗與整合、Power Pivot數據建模與分析、Power View數據可視化等大數據處理方面的內容。 本書通俗易懂，內容翔實，重視知識性和實用性的結合，每章配有相應的習題，可作為高等學校數據科學(大數據)、經濟管理、財政金融、統計、文秘等專業數據分析課程的教材，也可作為計算機應用和辦公自動化方面的培訓教材或參考用書。

本書將複雜網絡理論與算法實現相結合，深入淺出地介紹了網絡數據挖掘和網絡模擬中的物理機制和相關算法，然後通過Python語言中的NetworkX和igrap加以實現，最後對所得結果進行了分析和討論。全書共12章，分別介紹圖論基礎、網絡基本拓撲特性、節點重要性、社團探測、鏈路預測、網絡生成模型、滲流相變和網絡魯棒性、Ising模型和網絡博弈、網絡傳播、網絡上的混沌同步、隨機遊走與node2vec模型和圖表示學習等知識。本書主要面向廣大從事複雜系統與複雜網絡、網絡科學與工程、社交網絡分析、網絡數據挖掘或圖神經網絡的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的學生及相關領域的廣大科研人員。

本書是一本全面介紹Python大模型優化策略的專業書籍，旨在幫助讀者掌握如何高效訓練、優化、部署和調用大規模深度學習模型。掌握這些優化技巧將是推動大模型應用和提升AI行業競爭力的關鍵。本書以深度學習和大模型技術為引，系統講解了各種優化演算法，並深入探討了兩者的融合與應用。本書涵蓋了機器學習與深度學習概述、Transformer模型與大模型概述、模型訓練與優化技巧、模型調用與優化基礎、大模型優化概述、常用的優化演算法概述、遺傳演算法、多目標優化與遺傳演算法進階、蟻群演算法、鯨魚優化演算法、螢火蟲優化演算法、神經網路優化演算法、大模型與優化應用實踐、DeepSeek的介紹與使用等內容，每章通過實踐練習介紹了大模型優化的實際應用。本書面向具備機器學習和深度學習基礎的讀者，適合作為高等院校電腦相關專業的本科及專科教材。對於AI從業者、科研人員和工程師而言，本書能夠助力他們在大模型訓練與優化領域深入理解並積累實踐經驗。

零框架，開啟生成式AI創新之旅！從地端到雲端，全面佈局—解鎖生成式AI攻略最新ChatGPT 4.1 以及O系列模型範例必看MCP - Model Context Protocol 教學本書特色在於以Python為核心，從地端到雲端全方位解析生成式AI的應用開發。無需依賴繁瑣的框架，解放束縛，全書直接採用各大平台（如OpenAI、Gemini、AWS、Ollama）的原生API與SDK，讓讀者從零開始逐步掌握如何實作強大且高效的AI應用。書中不僅涵蓋地端模型，更延伸至雲端模型服務與Linebot實戰，案例豐富，技術細節講解深入，為初學者和進階開發者提供了一本兼具實用性與前瞻性的指南。【本書特色】▶全面採用平台原生SDK，徹底解放框架的束縛▶從單一模型到多模態模型▶最新OpenAI Realtime API、Response API與Agent SDK▶本書範例原始碼：https://github.com/iangithub/pythonwithai

全書共分九章，內容包含信息技術應用基礎、圖文編輯、電子表格處理、演示文稿製作、網絡應用、Python程序設計基礎等。內容設置緊扣考綱要求，習題難易程度、內容比例嚴格按照考綱規定編寫，貼近教學實際，符合考試複習規律，可讓考生更有針對性地應對考試。

本書以基金與編程基礎為出發點，面向零基礎或基礎知識較少的讀者，由淺入深地介紹了從零編寫基金分析與交易的量化系統的方法與實踐。本書內容由Python的基礎知識與編程和投研常用的Python工具開始，逐步介紹常用的交易指標與投資組合管理，最終介紹系統的優化與管理。本書共分為七章，第1～3章分別介紹基金的基礎知識、Python環境的搭建與常用的編程與分析工具，為後幾章代碼編寫鋪墊；第4章著重介紹了如何從零開始搭建量化分析系統，其中包含不同模塊的設計；第5章與第6章介紹了在量化系統中實現不同的交易框架和策略；第7章介紹將量化系統上線，並配置監控進行運營管理的方法。本書以通俗易懂的語言和實例闡述量化在基金產品上的分析與應用，適於對基金交易與量化分析有興趣的讀者。書中附有詳細注釋的代碼會幫助讀者加深量化系統的構建過程與交易策略的思想。

本書專注於傳統計算機視覺處理技術，以Python為工具，實戰為嚮導，從基礎概念、基本原理、典型算法、代碼複現、實用技術等多維度詳細講解OpenCV常用的計算機視覺算法。本書從初學者的角度出發盡可能清楚地表達原理的含義，並用代碼複現算法，幫助讀者不僅知其然，還知其所以然。此外，通過實戰案例加強讀者對相關知識點的理解。全書共14章，內容涉及數字圖像處理和識別技術的方方面面，包括圖像的數學運算、邏輯運算、線性和非線性變換、色彩空間處理、閾值分割、圖像平滑、幾何變換、形態學處理、圖像輪廓處理、頻域濾波、圖像特徵提取等內容。全書結構緊湊，內容深入淺出，講解圖文並茂，適合於相關專業的本科生、研究生、工作在圖像處理一線的工程技術人員、對於數字圖像處理和機器視覺感興趣的並且具備必要預備知識的所有讀者。

矩陣是重要的數學工具，也是當今人工智能、機器學習等領域重要的數據處理對象。本書作為矩陣理論的教材，將由淺入深地介紹矩陣的基本理論，包括矩陣的概念與運算、線性方程組、線性映射和線性變換、行列式、向量空間、特徵值和特徵向量、相似矩陣、二次型等，還有這些基本理論在機器學習上的簡單應用。此外在本書各章還附上了對應的Python與MATLAB編程實踐代碼，以供需要工程實踐的讀者參考應用。 本書可作為高等院校工科專業的本科生教材，也可作為研究生入學考試的參考書，還可供對矩陣理論有需求的工程技術人員閱讀參考。

本書是一本Python入門書，適合對計算機瞭解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。本書是基於Python 3.6版本編寫的。本書結構非常簡單，除“準備工作”之外，還包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數3個主題，另外26個覆蓋了一些比較進階的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。

本書系統地介紹了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT來提升Python編程的效率和質量。本書從AI助手的基礎概念講起，逐步深入到代碼組織、閱讀、測試、提示工程等關鍵技能，並引導讀者通過實踐掌握如何拆解複雜問題、查找和修復bug、自動化任務處理及開發計算機遊戲。本書不僅提供了豐富的實例和練習，還探討了AI助手的潛力和局限，以及未來的發展趨勢，是希望在編程領域融入AI技術的讀者的理想選擇。本書適合對編程感興趣，希望借助AI技術提升編程能力的初學者和中級程序員閱讀。

《推薦系統核心技術與實踐》循序漸進地講解了使用Python語言開發推薦系統的核心知識，並通過實例的實現過程演練了各個知識點的使用方法和使用流程。全書共分 12 章，內容包括推薦系統基礎知識介紹、基於內容的推薦、協同過濾推薦、混合推薦、基於標簽的推薦、基於知識圖譜的推薦、基於隱語義模型的推薦、基於神經網絡的推薦模型、序列建模和注意力機制、強化推薦學習、電影推薦系統、動漫推薦系統等。本書內容講解簡潔而不失技術深度，內容豐富全面，用簡練的文字介紹了複雜的案例，易於讀者學習。 《推薦系統核心技術與實踐》適用於已經瞭解了Python語言基礎語法，想進一步學習機器學習、深度學習、推薦系統技術的讀者，還可以作為高等院校相關專業師生和培訓機構的教材。

本書通過正在學習機器學習的程序員綾乃和她朋友美緒的對話，結合回歸和分類的具體問題，逐步講解了機器學習中實用的數學基礎知識。其中，重點講解了容易成為學習絆腳石的數學公式和符號。同時，還通過實際的Python 編程講解了數學公式的應用，進而加深讀者對相關數學知識的理解。

https://youtu.be/dDWiAF1WQ8A AI視覺 最強入門邁向頂尖高手 王者歸來 【書籍內容】 ◎ 台灣作者第一本「AI視覺」專書！五大最強亮點 ✔1. AI 影像技術全解析，從入門到頂尖高手 ✔2. 影像不只是影像，讓 AI 賦予它智慧與靈魂 ✔3. 數學、演算法、函數與Python程式，三大學習核心，建立的AI影像專案 ✔4. AI 影像應用無極限，打造你的專屬智慧影像系統 ✔5. 最完整 AI 視覺學習資源，帶你進入與設計 AI 影像時代 ◎ AI視覺最強入門，從新手到頂尖高手！ 在 AI 影像技術的浪潮下，你是否曾想過，如何讓影像處理不只是單純的圖像變換，而是賦予它智慧，讓程式「看見」並理解世界？本書 《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》 將帶你從零開始，一步步掌握 AI 視覺的核心技術，讓你的影像程式不再只是空洞的代碼，而是充滿靈魂與創意的智慧應用！ ◎ 這本書，適合誰？ ★ Python & AI 初學者：從影像基礎開始，循序漸進學習。 ★ 影像處理 & OpenCV 愛好者：探索影像創意與高級應用。 ★ 開發者 & 工程師：打造 AI 監控、人臉識別、物件追蹤專案。 ★ 學生 & 研究人員：數學 + 演算法 + OpenCV，全方位掌握 AI 視覺技術。 ◎ AI 影像技術，從基礎到進階 ★ 影像處理基礎：影像讀取、色彩空間（BGR、RGB、HSV）、影像儲存與計算。 ★ 影像創意與特效：數位浮水印、動態影像（GIF、MP4）、藝術畫作設計。 ★ 影像增強與變換：圖像去霧、濾波降噪、傅立葉變換、直方圖對比度增強。 ★ AI 影像識別應用：手寫數字辨識、人臉偵測、車牌識別、醫學影像分析。 ★ AI 監控與自動追蹤：動態車道偵測、AI 監控系統、模板匹配物件搜尋。 ◎ 為什麼選擇這本書？ ★ 獨家「三步驟」學習法： ★ 數學原理 → 演算法邏輯 → Python x OpenCV x MediaPipe 實作，讓你學得深入又靈活應用！ ★ 從基礎到高階 AI 視覺應用，完整解構影像處理技術！ ★ 結合 OpenCV x MediaPipe x Python，打造創新影像應用專案！ ◎ AI 影像技術，開啟無限可能！ 影像處理與 AI 的結合，正顛覆我們的世界。無論是攝影特效、醫學影像、智慧監控還是

數據挖掘旨在發現蘊含在數據中的有價值的數據模式、知識或規律，是目前非常熱門的研究領域。理解數據挖掘模型的原理、方法並熟練掌握其實現技術是數據挖掘從業者必備的能力。本書從理論模型和技術實戰兩個角度，全面講述數據挖掘的基本流程、模型方法、實現技術及案例應用，幫助讀者系統地掌握數據挖掘的核心技術，培養讀者從事數據挖掘工作的基本能力。全書共12章，主要內容包括數據探索、數據預處理、特徵選擇、基礎分類模型及回歸模型、集成技術、聚類分析、關聯規則分析、時間序列挖掘、異常檢測、智能推薦等。除第1章、第2章外，本書以一章對應一個主題的形式完整描述相應主題的數據挖掘模型，簡潔、清晰地介紹其基本原理和算法步驟，並結合Python語言介紹數據挖掘模型的實現技術，同時結合案例分析數據挖掘模型在數據挖掘中的應用。此外，書中還通過大量的圖、表、代碼、示例幫助讀者快速掌握相關內容。本書適合作為相關專業本科生和研究生的數據挖掘課程的教材，也可以作為數據挖掘技術愛好者或從業者的入門參考書。

本書的目標，是讓非機器學習領域甚至非計算機專業出身但有學習需求的人，輕鬆地掌握機器學習的基本知識，從而擁有相關的實戰能力。本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學習機器學習的對話展開，內容輕鬆，實戰性強，主要包括機器學習快速上手路徑、數學和Python 基礎知識、機器學習基礎算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、經典算法、集成學習、無監督和半監督等非監督學習類型、強化學習實戰等內容，以及相關實戰案例。本書所有案例均通過Python及Scikit-learn 機器學習庫和Keras 深度學習框架實現，同時還包含豐富的數據分析和數據可視化內容。本書適合對AI 感興趣的程序員、項目經理、在校大學生以及任何想以零基礎學機器學習的人，用以入門機器學習領域，建立從理論到實戰的知識通道。

本書採用單元式結構，每個單元中包含有多項任務，每個任務都是一項具體的應用案例。通過各單元中的任務驅動案例和拓展訓練，從任務描述--知識儲備--任務實施等環節出發，深入淺出地介紹Python數據可視化的方法和程序設計思路。本書單元1～單元3介紹數據可視化的基本概念；單元4～單元6分別介紹Matplotlib、Seabom和pyecharts庫數據可視化的基本方法；單元7 是pyecharts綜合項目案例。本書採用任務驅動教學方式，各個單元中都配有教學案例、教學PPT、程序源代碼、數據集和教學視頻，每個單元還有許多示例代碼，拓展訓練，單元小結和思考練習，以便於讀者自學和練習，並結合案例內容融入課程思政元素。

本書以實踐為導向，將理論與實踐相結合，深入淺出地介紹了使用Python與OpenCV進行計算機視覺實踐的基本知識和具體方法。本書旨在為各種背景的讀者提供通向計算機視覺世界的路徑，從零基礎的初學者到有編程經驗的開發者都能夠受益。其中，第1章介紹了人工智能的歷史與發展，第2章提供了Python編程的基礎，而第3章至第9章詳細介紹了OpenCV的安裝、配置和應用，幫助讀者構建堅實的計算機視覺基礎。最後，第10章為實例練習，鞏固了所學知識，可以作為課堂和課後作業的良好補充。本書作為普通高等院校計算機科學、人工智能、數學等專業相關課程的材。學習本書無需前置知識。本書也可作為所有專業學生瞭解計算機視覺與編程地參考書。

本書以深度學習框架PyTorch為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了基本機器學習操作的原理和在深度學習框架下的實踐步驟。全書共16章，主要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，深度學習框架基礎，Logistic回歸，多層感知器，計算機視覺，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。

PyQt是一個創建GUI應用程序的工具包，是Python編程語言和Qt庫的成功融合。本書旨在通過深入淺出的講解和簡明的程序示例教讀者掌握PyQt的開發技巧。本書分為10章，從PyQt的安裝和基礎知識講起，陸續介紹了基礎控件（如標簽控件、消息框、文本框、按鈕及控件等）、高級控件（如組合框、滾動條、容器控件及各類視圖等）、窗口（如屬性、坐標、事件等）、Qt Designer（如安裝與配置、編輯模式等）、PyQt高級應用（如數據庫、多線程、動畫、音視頻、網頁交互等）、圖形視圖框架（如圖元、場景、視圖、事件傳遞等）、打包（如PyInstaller、Nuitka等）等內容。此外，本書還通過兩個開發實例（可視化爬蟲軟件和《經典貪吃蛇》遊戲）帶領讀者鞏固了書中介紹的相關知識點。本書內容簡潔實用、實操性強，適合對Python編程及GUI開發感興趣的讀者閱讀。

本書緊跟數據分析的發展新趨勢，基於Python的數據分析平臺和工具，系統介紹數據分析的相關知識與技能。本書共7個項目，分為3部分：基礎部分、數據分析部分、機器學習實戰部分。基礎部分包括項目一和項目二，介紹數據分析環境的搭建，以及NumPy的理論和實踐知識；數據分析部分包括項目三～項目六，結合案例介紹數據檢查、數據呈現、數據多維化等，涵蓋真實數據分析工作的完整流程；機器學習實戰部分只包括項目七，利用一個神經網絡實戰案例呈現機器學習的完整過程。本書選用真實度高的實踐案例，深入淺出地介紹與數據分析相關的理論和實踐知識。本書可作為高校數據分析相關課程的教材，也可供剛進入數據分析領域的人員及具有實踐經驗的從業者學習、參考使用。

本書是介紹自然語言處理（NLP）和深度學習的實戰書。NLP已成為深度學習的核心應用領域，而深度學習是NLP研究和應用中的必要工具。本書分為3部分：第一部分介紹NLP基礎，包括分詞、TF-IDF向量化以及從詞頻向量到語義向量的轉換；第二部分講述深度學習，包含神經網絡、詞向量、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶（LSTM）網絡、序列到序列建模和注意力機制等基本的深度學習模型和方法；第三部分介紹實戰方面的內容，包括信息提取、問答系統、人機對話等真實世界系統的模型構建、性能挑戰以及應對方法。本書面向中高級Python開發人員，兼具基礎理論與編程實戰，是現代NLP領域從業者的實用參考書。

本書以Python作為開發Spark應用程序的編程語言，系統介紹了Spark編程的基礎知識。全書共9章，內容包括大數據技術概述、Spark的設計與運行原理、大數據實驗環境搭建、Spark環境搭建和使用方法、RDD編程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming和Spark MLlib等。本書安排了入門級的編程實踐內容，以助讀者更好地學習和掌握Spark編程方法。本書免費提供全套在線教學資源，包括PPT課件、習題答案、源代碼、數據集、微課視頻、上機實驗指南等。本書可以作為高等院校計算機、軟件工程、數據科學與大數據技術等專業的進階級大數據課程教材，用於Spark編程實踐教學，也可以供相關技術人員參考。

本書共7個章節，大致可分四個板塊。1、2章為第一板塊，介紹數字圖像基礎知識及彩色圖像處理，使得讀者瞭解數字圖像處理最基本概念，並且能夠上手數字圖像處理基本流程。3、4章節為第二板塊，介紹圖像空間濾波與圖像頻域濾波，使讀者可以瞭解數字圖像處理的一般原理。第5章為第三板塊，介紹數字圖像特徵提取，可以讓讀者瞭解到數字圖像處理的基礎應用。6、7章節為第四板塊，介紹圖像壓縮與圖像小波變換，是數字圖像處理的深入應用。附錄部分展示了如何進行環境配置以及一些python的基礎語法。 本書使用對象包括數字圖像處理的初學者、有一定理論基礎但編程能力較弱的學習者、期望快速進行算法效果演示的教學人員。

本書遵循網絡自動化運維工程師職業素養和專業技能的要求進行內容組織，採用“項目化教學”和“任務驅動”方式展開。本書分四篇，共計12個項目。內容覆蓋網絡自動化Python編程基礎、用於網絡自動化的Python模塊、用於配置與管理網絡的協議以及網絡自動化運維的常用工具。基礎篇共一個項目，項目1為Python編程基礎；部署實施篇共四個項目，項目2為使用telnetlib下發網絡配置；項目3為使用paramiko實現網絡自動化巡檢；項目4為使用 netmiko發現網絡拓撲；項目5為使用 PySNMP獲取網絡數據；協議篇共三個項目，項目6為使用議NETCONF協議配置網絡；項目7為使用Telemetry實時監控CPU和內存使用率；項目8為使用RESTCONF協議配置網絡；工具篇共四個項目，項目9為使用Ansible實現網絡自動化運維；項目10為使用Nornir收集網路日誌；項目11為使用scapy處理數據包；項目12為使用NMAP掃描網絡。本書是一本介紹網絡自動化運維理論知識和應用技能的教材，既可作為高職或應用型本科電子信息類專業學生的教材，也可作為參加華為HCIP Datacom網絡自動化開發者認證的學習者的閱讀材料，還可以作為網絡架構師、網絡運維工程師、網絡運維開發工程師、網絡與系統管理工程師等從業人員的閱讀材料。

本書是關於Python程序設計的基礎課程教材。全書共十一章，主要內容包括程序設計基礎、數據的計算機表示與操作、結構化程序設計、函數、面向對象程序設計、程序設計中的常用算法、文件、數據分析與可視化、用戶界面設計、程序設計綜合案例和實驗。為了便於教學，本書提供課程教學質量標準、教材配套PPT、微視頻、源代碼、習題和難點解析等教學資源。全書站在科學高度，提煉教學內容，以精練的語言講述程序設計方法，通過豐富的示例引導讀者進行深度探索，內容新穎，特色鮮明。本書適合高等學校非計算機專業作為計算機課程的教材使用，同時也可供對計算機感興趣的讀者自學使用。

在數字化趨勢背景下，數據分析幾乎應用到了各行各業。數據已經成為企業的核心生產要素，而數據分析技術也成為企業的核心競爭力。本書注重教學內容的思想性，“因勢利導、順勢而為”，將知識傳授、技能訓練、能力培養和價值塑造有機結合；注重案例的典型性，優選人口與生產總值數據分析、天氣與空氣質量數據分析、房源數據分析、旅遊景點數據分析、商品銷量數據分析、訂單數據分析、電商客戶行為分析、電商客戶消費偏好特徵分析、廣告投放效果分析、股票數據分析與股價趨勢預測共10個典型數據分析案例；注重數據信息的有效性，各個數據分析案例都提供合法、公開的足量數據；注重數據分析的實用性和方法應用的靈活性，每個案例的數據分析與可視化都提供實現過程，能全面訓練讀者的數據分析與可視化綜合能力；注重圖形展示的多樣性，涉及多種圖形，並且圖形的繪製方法多樣、參數設置恰當、展示效果美觀，具有較高的參考價值。本書可以作為普通高等院校、高等或中等職業院校各專業的Python數據分析與可視化綜合訓練課程的教材，也可以作為Python數據分析與可視化的培訓教材及自學參考書。

本書以Python機器學習常用技術與真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹了Python機器學習應用的主要內容。全書共11章，分別介紹了機器學習概述、數據準備、特徵工程、有監督學習、無監督學習、智能推薦的相關知識，並介紹了市財政收入分析案例、基於非侵入式電力負荷監測與分解的電力分析案例、航空公司客戶價值分析案例、廣電大數據營銷推薦案例以及基於TipDM數據挖掘建模平臺實現航空公司客戶價值分析案例。每章都包含了課後習題，幫助讀者鞏固所學的內容。本書可以作為高校數據科學或人工智能的相關專業教材，也可以作為機器學習愛好者的自學用書。

本書結合樣例，介紹 Django 的基礎知識、主要模塊的開發以及權限管理等高級內容，並且通過圖書管理系統、博客系統、車費管理系統 3 個項目的開發實戰，使讀者既能掌握 Django 的重要開發技術，又能對這些知識在項目中的綜合應用有深入瞭解。本書共有 16 章，分為 3 個篇章，準備篇介紹了 Web 框架以及 Django 的基本知識；入門篇詳細講解了路由系統、模板系統等5 個主要模塊的開發過程，並通過圖書管理系統和博客系統的開發綜合應用這些知識；進階篇介紹了 AJAX、中間件、權限管理等內容，並完成了車費管理系統的項目開發。本書講解詳細，內容通俗易懂，案例豐富，適合 Python 進階讀者或 Django 開發入門讀者閱讀，也可以作為 Web 開發人員或編程愛好者的自學參考。

作為一本面向物聯網和人工智能方向的實踐應用書，本書從《義務教育信息科技課程標準(2022年版)》的內容要求出發，圍繞“物聯網實踐與探索”和“人工智能與智能社會”模塊，設計了智能家居、智能交通、智能遊戲等方向的趣味實踐項目共計50餘個。本書強調項目式學習和知識點相結合，提供了從簡單到複雜的項目案例，通過趣味主題引起讀者興趣，每個主題包括若干項目，同時在每個項目中嵌入不同的知識點，讓讀者能夠快速上手實踐物聯網和人工智能應用，同時也能輕鬆獲取軟硬件知識，在動手製作中發現樂趣，學習知識。本書可作為信息科技、科創教育和STEM/STEAM課程項目參考書，讀者可通過實踐項目學習物聯網和人工智能技術原理、Python編程和開源硬件基礎。

本書在內容上著重闡述計算機中存儲、組織數據的方式與計算機程序解決問題的步驟，同時對數據結構與算法中的典型案例進行講解，在程序實現中使用Java與Python兩種語言對照表述。本書共8章，第1章是數據結構與算法概論，主要介紹數據結構和算法的基本概念；第2、3章是線性表與棧和隊列，這部分介紹簡單的數據結構類型及操作算法；第4章是遞歸，這是數據結構中重要的操作算法；第5、6章是樹與圖，這部分介紹較為複雜的數據結構及操作算法；第7、8章是排序與查找，這部分主要介紹各種常見算法、優化存儲結構的思想。本書可作為應用型本科院校和職業院校計算機相關專業的教材，也可作為各類計算機培訓機構的教材。

本書的主要內容有: 創建並理解經典和現代k線圖模式所需的條件。學習這些模式背後的市場心理。使用一個框架來學習如何進行交易策略的回測。探索不同的製圖系統並理解它們的局限性。在Python中導入不同時間框架的OHLC歷史外匯數據。使用算法發現和再現模式。學習模式的特性和應用。

近年來，Python語言成為了廣受歡迎的編程語言，而它在機器學習領域也有很好的表現。scikit-learn是一個用Python語言編寫的機器學習算法庫，它可以實現一系列常用的機器學習算法，是一個好工具。本書通過14章內容，詳細地介紹了一系列機器學習模型和scikit-learn的使用技巧。本書從機器學習的基礎理論講起，涵蓋了簡單線性回歸、K-近鄰算法、特徵提取、多元線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、非線性分類、決策樹回歸、隨機森林、感知機、支持向量機、人工神經網絡、K-均值算法、主成分分析等重要話題。本書適合機器學習領域的工程師學習，也適合想要瞭解scikit-learn的數據科學家閱讀。通過閱讀本書，讀者將有效提升自己在機器學習模型的構建和評估方面的能力，並能夠高效地解決機器學習難題。

★「APCS大學程式設計先修檢測」培養運算思維能力，為學習歷程加分! ★依據坐7級望8級的考試策略編寫的APCS專書，運用APCS申請國立大學。 ★觀念題C+實作題Python：學習C加強程式設計、資料結構及演算法的知識；以Python實作磨練程式設計功力。 本書特色 ★目標定位清晰：為預備挑戰APCS學科4級與術科3級而設計，協助學生以7級以上的成績，順利進入理想大學的資訊科系。 ★策略性學習：根據「坐7級望8級」的考試策略精心編寫，提供從基礎到進階的全面學習指南。 學科+術科的系統訓練 ★學科策略： •深入淺出，系統性地介紹學科概念，使學習和練習更加有效率。 •積極準備不僅可達成4級目標，同時開啟邁向5級的可能。 ★術科攻略： •基礎篇：從基本題目開始，確保清楚理解重點題型，確實實作，3級目標輕鬆達成。 •進階篇：將複雜題目拆解為易懂的子問題，逐步建立解題技巧和自信，為挑戰4級及5級做好充分準備。 •實戰演練：通過反覆練習，使學生在考場上能夠鎮定自若，有效應對各種題型，高分通過考試。

本書重點介紹模擬電路仿真器的內部工作原理，並闡述了在開發過程中出現的各種難題的解決方案。本書選擇Python作為代碼環境以展示算法原理。本書首先概述了數值方法，重點強調了非線性方程及其牛頓-拉夫森算法中的解；其次介紹了建模技術，以及線性情況和非線性情況的電路仿真器；然後討論了實際場景中的仿真器，強調了一些限制因素並提出了對策；最後簡要介紹了仿真器涉及的更深入的數學背景知識。本書還提供了大量的示例和練習，以確保讀者更好地理解仿真器的工作原理。