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✧✦ 初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到生成式 AI 應用，打穩 Vibe Coding的關鍵能力 ✦✧身處在 vibe coding 的時代，在當前要能順利和 AI 協作，程式能力依然是不可或缺的。同時，在大數據、人工智慧相關的領域，Python 也還是那個最強的工具。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、大數據分析與人工智慧等專業的領域。有了基本的程式能力以後，便能有效的監督 AI 產生的程式碼，又或是清楚地提出自己對程式的要求。如此一來，你將能透過 vibe coding 體會到前所未有的樂趣！☛ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！☛ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！☛ 無縫接軌四大套件－NumPy、matplotlib、SciPy、pandas☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn☛ Requests、Beautiful Soup－網路爬蟲☛ OpenCV、YOLO－人臉辨識、物體偵測一把罩！☛ 輕鬆建立本地端 AI 助理－Ollama、Streamlit本書特色: ✯最易學習✯沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。✯豐富範例✯本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。✯最強應用✯本書包含下列幾個與資料科學、網路爬蟲、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大型語言模型等應用相關的最強套件。有了這些基礎，你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：▪ NumPy → 資料運算▪ matplotlib → 資料視覺化▪ SciPy → 科學計算▪ pandas → 資料處理與分析▪ Requests、Beautiful Soup → 網路爬蟲▪ scikit-learn → 機器學習▪ OpenCV → 人臉偵測與辨識▪ YOLO → 物體偵測與圖像分割▪ Ollama、Streamlit → 本地端 LLM 與網頁版聊天機器人

《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”系列的一本，關於線性代數。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的內容；下冊(《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》)則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析機器學習內容，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難(下冊):幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者群可分為兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

本書以“項目驅動、任務導向”為核心理念，結合 Python 語言的應用趨勢，系統構建編程教學體系。全書以學生信息管理系統的漸進式開發為主線，貫穿從基礎入門到綜合應用的完整學習路徑。全書共 9 個項目，內容可以分為 3 個模塊。其中，項目 1～3 為入門基礎模塊，該模塊聚焦 Python 開發環境配置、基礎語法與流程控制、組合數據類型與字符串應用等必備基礎知識，為項目開發奠定堅實的語法基礎；項目 4～6 為核心進階模塊，該模塊通過學生信息管理系統的版本迭代(從函數模塊版到面向對象版)，有機融入函數封裝、文件操作、異常處理、面向對象編程等核心知識，培養讀者的模塊化設計思維與項目化開發能力；項目 7 為領域拓展模塊，該模塊延伸至數據分析與可視化、Web 開發、人工智能、物聯網等前沿應用領域，配備真實行業實踐案例，強化讀者的技術遷移能力與綜合應用能力。 本書將 Python 語言的基礎知識與項目實戰深度融合，秉持“理論落地、任務導向”的原則，著重培養讀者的編程實踐能力，具有較強的實用性。本書既可以作為應用型本科院校、職業本科院校、高等職業院校計算機及相關專業的教材，也可以作為編程學習者、技術從業者的參考用書。

《Python大數據分析師的算法手冊》系統闡述大數據分析方法中的關鍵算法與實踐，重點聚焦數據特徵分析及第三方開源庫的場景化應用。通過工具整合與實例講解，為讀者提供從理論到實踐的完整學習路徑。本書配套示例源碼、PPT課件。《Python大數據分析師的算法手冊》共9章。第1章概述大數據分析；第2章講解數據特徵算法分析；第3～7章講解主流開源的分析工具的用法，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等；第8章講解分類、聚類、回歸、關聯規則學習、推薦算法、時間序列分析、異常檢測、自然語言處理、深度學習、圖算法、優化算法、流數據處理等算法及其示例；第9章給出5個典型案例，包括文本分析與情感分析、金融大數據分析、社交網絡分析、地理數據分析、城市交通數據分析。本書所有示例均在Anaconda3開發環境中調試通過，實驗數據多源自GitHub公開資源，並附有完整源代碼，便於讀者複現與拓展。《Python大數據分析師的算法手冊》內容兼顧技術深度與實用性，適合大數據分析算法初學者、大數據分析人員、大數據研究人員閱讀，也可以作為計算機科學與工程、大數據分析、人工智能、統計學和社會科學等專業的大學生或研究生的專業參考書。

本書第1～3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6～8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。本書配套豐富的教學資源，包括PPT、教案、數據文件、以及習題參考答案和代碼等，用書教師可登錄人郵教育社區（www.ryjiaoyu.com）免費下載。本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。

Vibe Coding Python超級入門 ChatGPT x Codex (全彩印刷) 本書內容 ★★★★★【Vibe Coding】★★★★★ ★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★ ★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★ ★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。 閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用： ◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。 ◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。 ◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。 ◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。 ◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。 ◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。 ◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：

本書以一個完整的學生信息管理系統項目為載體，按照項目開發流程並依據讀者的認知規律，由淺入深、循序漸進地將Python程序設計的理論知識和關鍵技術融入各個任務中。通過完成每個具體任務到最終實現整個項目，讀者能夠快速掌握Python程序設計的相關理論知識和職業技能，能夠獨立開發各種小型信息管理系統。本書涉及的主要知識點和技能點包括開發環境的搭建、各種運算符與表達式的使用方法、3種基本控制結構的使用方法、常用序列的使用方法、函數的使用方法、面向對象編程、文件及目錄操作、異常處理、SQLite數據庫操作等。本書可作為應用型本科和職業院校相關專業Python程序設計課程的教材或教學參考書，還可供廣大新一代信息技術從業者學習和參考。

《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”叢書中的一本，是關於線性代數的。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊（《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》）內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的話題；下冊則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析與機器學習話題，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者分兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

本書是一本系統、實用的Python編程入門教材，旨在幫助讀者在數字化與智能化時代構建核心計算思維與編程能力。全書緊扣 Python 3.12 最新標準，所有示例與案例均基於該版本嚴格編寫與測試，確保實踐體驗的先進性與一致性。本書共11章。第1章為Python語言概述，主要介紹其發展歷程、語言特性及環境部署，助您完成第一個程序；第2章至第3章詳細講解數值、字符串、列表等核心數據類型，以及運算符與表達式的使用，夯實編程基石；第4章深入探討控制結構，包括分支與循環語句，讓程序具備邏輯判斷能力；第5章講解函數的定義與參數傳遞，提升代碼的模塊化水平；第6章剖析面向對象程序設計，掌握封裝、繼承與多態的核心思想；第7章介紹文件讀寫與異常處理，提升程序的健壯性；第8章至第9章引入Pandas與Matplotlib庫，講解數據清洗、處理及直觀的可視化表達；第10章介紹數據庫連接與操作，打通數據存儲環節；第11章通過機器學習案例，帶領讀者初步體驗人工智能的魅力。本書秉持“案例驅動”的教學理念，通過大量貼近實戰的實例，將抽象語法轉化為解決實際問題的能力。書中配套有教學大綱、教學課件、源代碼及習題解答等數字化教學資源，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。本書可作為高等院校相關專業的Python編程教材，也可供地理信息系統(GIS)、數據科學等跨學科背景的學習者以及廣大Python初學者參考閱讀。

本書圍繞物聯網應用開發，以項目式教學為核心展開內容。全書共設九個項目，從基礎到實踐，逐步深入。開篇 "邂逅 Python 物聯網應用開發”，帶領讀者分析物聯網應用需求，搭建開發環境並學習 Python 串口通信庫。智慧農業、智能家居、工業物聯網三大項目案例，從不同行業應用場景，從需求調研、方案設計到設備安裝調試及功能實現，全方位介紹物聯網開發流程。最後兩個項目，聚焦物聯網安全與前沿技術，剖析安全威脅，介紹加密、認證等安全技術，同時探索前沿技術融合應用與未來發展趨勢。本書深度融合 Python 編程與物聯網技術，從串口通信、網絡編程到數據處理與可視化，均以 Python 為工具展開教學。同時，注重技術前沿性，專門設置項目介紹人工智能、邊緣計算、區塊鏈等前沿技術及其在物聯網中的應用，拓寬學習者視野，使其能緊跟行業發展趨勢。此外，教材結合物聯網安裝調試員設備進行開發實踐，與職業技能要求接軌，增強學習者的就業競爭力。

本書詳細講解了基於Python語言實現自動駕駛路徑規劃與決策算法的知識，並通過具體實例展示了這些算法的使用方法。本書共10章，依次講解了Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、D*算法、D* Lite算法、RRT算法、其他路徑規劃算法、智能行為決策算法、基於SLAM的自主路徑導航系統。書中詳細介紹了各種經典路徑規劃與決策算法的背景、原理、實現步驟及實際應用，通過豐富的案例分析和綜合實戰項目，給出了詳細的編程實現和優化技巧，是路徑規劃和人工智能領域的研究人員及相關專業學生學習和實踐路徑規劃算法的理想之書。本書適用於已經瞭解了Python基礎開發的讀者，以及想進一步學習自動駕駛、路徑規劃和汽車導航的讀者，也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性教材。

本書是一本為零編程基礎的數據分析人員而編寫的科研用書，主要針對擬從事數據分析人員、醫學生和醫務工作者，是一本全面的醫用數據分析與機器學習指南，內容涵蓋了Python語法基礎、數據的處理技巧、數據分析與挖掘、數據可視化等，並選用相應的醫療分析綜合案例，幫助大家熟悉數據分析處理的過程。此外，本書還結合前沿大模型技術，詳細介紹了如何利用AI大模型零代碼輔助數據分析的方法。另外，本書還贈送PPT課件，方便讀者學習和使用。

本書旨在幫助讀者掌握在Python和統信UOS環境下，Web應用開發與安全防護的核心技能。本書內容廣泛，涵蓋前端、後端開發技術，以及Web應用安全與防護等多方面。第1篇為前端開發基礎:介紹HTML、CSS和JavaScript的基礎知識，為Web應用開發奠定基礎。第2篇為後端開發基礎:講解Python基礎及Flask框架的使用，幫助讀者搭建Web應用開發環境。第3篇為Web應用安全與防護:分析常見威脅(如SQL注入攻擊、XSS攻擊)，介紹統信UOS環境下的防護措施和HTTPS配置，以及Web信息收集與漏洞分析，並提供IP地址查詢、子域名挖掘等實例，支持實際安全評估與防護。本書內容翔實，實例豐富，提供源代碼、在線擴展閱讀資源及PPT課件，適合作為高等學校網絡安全相關專業教材或網絡安全領域技術愛好者的自學用書，可幫助讀者提升Web應用安全防護能力。

《數位影像處理實踐——基於Python》秉承理論結合實踐的教學理念，旨在通過系統且深入的內容，説明讀者快速掌握數位影像處理的核心技術，為未來的工作、科研或深造奠定堅實基礎。本教材共分10章，主要內容涵蓋了數位圖像的基本概念、數位影像處理的重要意義以及當前常用的處理工具，並介紹了Python在數位影像處理中的應用、圖像的基本運算、圖像變換領域，以及圖像增強技術、圖像復原技術、圖像壓縮編碼技術、圖像分割技術、彩色影像處理技術、圖像表示與描述技術等。本教材以實戰為導向，每章均配有大量可執行的代碼與實例演示，確保讀者能夠邊學邊做，快速掌握數字影像處理的精髓。本教材內容全面，層次分明，不僅適合作為應用型本科生的教材使用，也適合作為數位影像處理領域其他初學者的自學參考書。

全書內容劃分為基礎知識、各種黑客攻擊技術、黑客攻擊學習方法三部分。基礎知識部分主要介紹各種黑客攻擊技術、計算機基礎知識以及Python基本語法；第二部分講解各種黑客攻擊技術時，具體劃分為應用程序黑客攻擊、Web黑客攻擊、網絡黑客攻擊、系統黑客攻擊等；最後一部分給出學習建議，告訴大家如何才能成為頂尖黑客。

本書向讀者展示如何利用編程來讓數學學習變得有意義並且充滿樂趣。讀者在探索代數學、幾何學、三角學、矩陣和元胞自動機等領域的關鍵數學概念時，將學會在Python語言的幫助下使用代碼可視化一系列數學問題的解決方案。讀完本書，讀者還可以編寫自己的程序來快速解方程，自動完成一些煩瑣的任務，以及編寫函數來繪製和操作形狀，等等。

數學知識對編程很有用，但是很多寫給程序員的數學書都比較難。我們為什麼不從基礎的數學知識開始學習呢？本書盡力在計算機的世界中，告訴大家“數學可以怎樣用”或者“數學可以解決什麼問題”，還嘗試用簡單的 Python 程序來展示實際的效果，幫助大家找到一種“原來如此”的感覺，從而掌握相關的數學知識。本書不僅解釋了數學理論，還解釋了使用 Python 編寫的程序中的計算、證明和理論驗證。本書的主要目標是讓數學變得易懂！程序員或者是想要成為程序員的高中生、大學生，以及對機器學習和人工智能感興趣的初學者，甚至是數學基礎薄弱的讀者都適合閱讀本書。

編程是一項充滿樂趣的挑戰，想上手非常容易！在本書中，沃倫和卡特父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹、全面地介紹了計算機編程世界。他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的示例，生動地介紹了變量、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等基本的編程概念。與第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了關於網絡的新內容。只要懂得計算機的基本操作，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫Python程序，甚至製作遊戲。

本書涵蓋了Python在數值計算和數據處理領域的常用擴展庫，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，以數據載入、數據清洗與規整、數據分析與可視化為主線，利用淺顯易懂的語言、豐富有趣的實例和案例，全面、系統地介紹了科學計算、數據處理與分析的知識。 本書共7章，第1章主要介紹Python語言以及環境的搭建和使用；第2～3章介紹Numpy和Pandas擴展庫的數據結構和常用函數；第4章主要介紹了Pandas數據處理的相關技術；第5章主要介紹了Matplotlib和pandas兩種數據可視化技術。第6章通過兩個具體的案例介紹數據處理、數據探索的流程和方法；第7章介紹了數值計算擴展庫Scipy中的擬合和優化、插值、線性代數、數值積分模塊。

本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而採用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。讀完本書後，你將能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。

本書以實踐為宗旨，對數據挖掘進行了詳細地入門引導。本書囊括了比賽結果預測、電影推薦、特徵提取、好友推薦、破解驗證碼、作者歸屬、新聞聚類等大量經典案例，並以此為基礎提供了大量練習和額外活動。在練習中，本書介紹了數據挖掘的基本工具和基本方法；在額外活動中，本書為深入瞭解數據挖掘指明了方向。本書適合希望應用Python進行數據挖掘的程序員閱讀。

數據是非常重要的資產，是“數字經濟”時代的核心生產要素。本書主要面向財經類等非大數據技術、計算機科學與技術等專業的學生，旨在培養學生大數據處理能力。本書重點講解 MySQL 數據庫基礎、Python 程序基礎、浪潮可視化大數據三大核心內容，根據崗位典型工作任務，MySQL 數據庫重點講解庫表操作、結構化查詢部分，Python 重點講解數據采集、數據整理與數據分析部分，同時拓展浪潮可視化數據處理應用。本書以企業真實項目為例講解大數據基礎知識、主流大數據分析工具與方法，以及浪潮可視化大數據分析工具等。本書共 6 個項目，分別是認知大數據系統、MySQL 數據庫設計、MySQL 數據查詢操作、Python 應用基礎、Python 數據處理與浪潮可視化大數據分析工具應用。本書選擇商業案例進行講解，內容新穎，講解透徹。本書不僅可作為高等職業院校相關專業的教材，也可作為廣大數據處理研究人員和從業人員學習和參考書。

本書介紹了如何利用 Python 3 開發網絡爬蟲。本書為第 2 版，相比於第 1 版，為每個知識點的實戰項目配備了針對性的練習平臺，避免了案例過期的問題。另外，主要增加了異步爬蟲、JavaScript 逆向、App 逆向、頁面智能解析、深度學習識別驗證碼、Kubernetes 運維及部署等知識點，同時也對各個爬蟲知識點涉及的請求、存儲、解析、測試等工具進行了豐富和更新。本書適合Python 程序員閱讀。

本書全面系統地講解了使用Python 語言實現數據結構和算法的基礎知識和實踐技能。全書分為14章，主要內容包括數據結構與算法概述、Python 語言基礎、線性表、棧與遞歸、隊列、串、數組與廣義表、樹和二叉樹、圖、查找、排序、回溯算法、遞歸與分治算法等。本書內容由淺入深，語言通俗易懂，理論結合實踐，採用大量豐富的案例，幫助讀者高效學習，且將知識更好地應用在實際學習和工作中。本書可作為計算機、人工智能、大數據等行業相關技術人員的參考書，也可供高等院校計算機相關專業師生學習使用。

代碼和數學是相知相惜的好夥伴，它們基於共同的理性思維，數學公式的推導可以自然地在編寫代碼的過程中展開。本書帶領程序員使用自己熟知的工具，即代碼，來理解機器學習和遊戲設計中的數學知識。通過Python代碼和200多個小項目，讀者將掌握二維向量、三維向量、矩陣變換、線性方程、微積分、線性回歸、logistic回歸、梯度下降等知識。

本書基於Python 3.8，採用理論與項目結合的方式全面介紹Flask 2.0框架的相關知識。全書共10章，其中第1～5章針對Flask框架的基礎知識進行講解，包括認識Flask、路由、模板、表單與類視圖、數據庫操作；第6～10章介紹智能租房項目的完整開發過程，有助於讀者加深對Flask框架基礎知識的理解，提高靈活使用Flask框架開發Web應用程序的能力。本書附有教學PPT、教學設計、教學大綱、源代碼等資源。為幫助初學者更好地學習書中的內容，本書還提供在線答疑，希望能得到更多讀者的關注。

“圖像處理”和“計算機視覺”課程是人工智能專業的必修課，是計算機、智能科學、電子信息、軟件工程等專業的選修課。OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，高效地實現了大量圖像處理和計算機視覺算法。本書基於成熟的 OpenCV 庫，採用 Python 語言，通過大量的實際應用案例，介紹圖像處理和計算機視覺算法。書中的案例以最近幾年的最新科研進展為主，如人臉識別、目標跟蹤、二維碼識別、手勢識別等。讀者通過這些實用案例可以快速透徹理解算法理論，同時提高將理論應用於實踐的能力。本書提供配套的源碼，方便讀者學習實踐。本書可作為“圖像處理”和“計算機視覺”課程的教材，適合圖像處理領域的師生、從業人員、OpenCV 初學者參考，也適合有一定 Python 語言基礎的讀者進階學習。

本書是一本概率編程的入門書。本書使用概率編程庫 PyMC3以及可視化庫 ArviZ對貝葉斯統計分析的相關知識進行講解，包括概率思維、概率編程、線性回歸建模、廣義線性模型、模型比較、混合模型、高斯過程以及推斷引擎等知識。全書圖文並茂，通俗易懂，適合具備一定 Python基礎的讀者學習使用。學完本書，讀者可以利用概率思維建立貝葉斯模型並解決自己的數據分析問題。