Introducing Python

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。

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。

本套教材緊密圍繞國家“四新”建設戰略，首創以新工科、新醫科、新文科、新農科為核心的學術英語教材體系，打破傳統單學科教材的結構局限，構建出覆蓋“四新”領域、適合本科階段使用的系統性學術英語學習方案。 教材設計遵循“學術研究全流程 + 學術英語功能模塊”的雙重邏輯，共分四冊，分別面向新工科、新醫科、新文科、新農科專業學生。每冊包含八個單元，內容貫穿學術研究全過程： Getting started in academic research(瞭解學術研究) Preparing a research project(確定選題與研究設計) Reviewing the related literature(文獻綜述與批判性閱讀) Designing a study and analyzing data(研究設計與數據分析) Reporting findings and discussing results(結果呈現與討論) Introducing and concluding your article(引言與結論撰寫) Putting it together / Wrapping up your article(整合結構與邏輯梳理) Presenting your research(學術演示與展示) 教材內容全面覆蓋核心學術技能(如論證、引用、摘要寫作、數據描述、學術演示等)，深度融合多模態數字資源，配套豐富的任務驅動型活動，強調實用性、互動性與可遷移性，系統助力學生完成從“學術寫作”到“學術交流”的綜合能力躍升。 本書為新工科學術英語，旨在培養學生在工程領域的學術英語溝通能力，引導學生識別並描述新興工程挑戰及前沿技術趨勢，並理解跨學科合作的重要性；系統訓練學生在不同學術場景下的溝通能力，強調根據受眾調整語言風格與策略。

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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《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。

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