Python

計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到

本書可以分為兩大部分：其中部分是第二部分的基礎。部分介紹如何安裝一個宿主機和開發系統以及如何通過串口控制台訪問嵌入式平臺。首先將看到一些引導加載程序的命令以及C的編譯器和交叉編譯器，之後會介紹內核模塊、設備驅動程序以及一些基於網絡文件系統的文件系統。讀者會在主機上使用模擬器來運行一個完整的目標機Debian系統，包括在Bash、PHP和Python下面的系統守護進程和腳本程序，以及閃存和Linux

適讀人群：本書適合對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適合有志於從事電腦視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。本書特色?深入剖析卷積神經網路核心：全連接層和卷積層?深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理?詳盡介紹網路結構與訓練細節，解密複雜運算的基本原理?經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導?樣例代碼採用C++和Python兩種語言編寫?語言

樹莓派作為一個微型的電腦被很多人尤其是極客喜歡，全書最大的特色是通過七款不同的機器人實例講述了怎樣以樹莓派B2作為機器人的大腦打造不同的機器人；內容全面，既有遙控小車，自導航尋跡小車，人形機器人，還有會畫、會飛、會玩空氣曲棍球的機器人。每章都從（1）硬體零部件組裝方式（2）驅動系統的控制（3）軟體部分的Python源代碼三個方面手把手的教你打造一款成功的機器人。本書適合的讀者群非常廣泛，尤其適合喜

《深入淺出程序設計(中文版)》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟件，并對軟件能做什么（不能做什么）有一個更好的了解。當你完成這些，你就擁有了必要的基礎去使用任何一種你需要或想要學習的語言或軟件項目

《深入淺出程序設計(影印版)》通過此書，你將學習：你是否曾經希望可以從一本書里學習如何編程？如果你以前沒有編程經驗，你可能想知道該從哪里開始。《深入淺出程序設計》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的Python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟

區塊鏈作為一種分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等技術在互聯網時代的創新應用模式，被認為是繼大型機、個人電腦、互聯網之後的顛覆式創新，正在全球範圍引起一場新的技術革新和產業變革。本書專注區塊鏈原理及核心技術，在對區塊鏈架構及其工作原理進行介紹的基礎上，分專題對區塊鏈的核心技術進行討論，包括密碼學技術、共識算法、分布式存儲、智能合約等，給出了基於Python創建區塊鏈示例。最後介紹了近年

《人工智能程序設計》是一本介紹如何使用AI程序員輔助進行Python語言程序設計的通識教育類實驗實踐性教材，旨在為初學程序設計的讀者提供AI輔助程序設計的解決方案。本書共12章及附錄，其中正文共分為三部分：第一部分包含第1章，作為概述、導論部分；第二部分包含第2章至第10章，作為基礎編程部分，介紹了一些基礎的程序編寫方法；第三部分包含第11章和第12章，作為進階編程部分，介紹了在攝像頭獲取的視覺視頻中進行程序編寫的方法。最後的附錄介紹了與本書配套的AI輔助程序設計實驗平臺的使用方式。本書通俗易懂，提供了幾十個人工智能程序設計(Python語言)的應用實例，幫助各個專業方向的讀者學習和領悟人工智能AIGC輔助程序設計的方法。希望各專業的學生通過對本書的學習學會數據可視化、操作辦公文檔、NLP統計過程、算法過程分析對比、數字圖像處理、語音處理、人機可視化交互等內容，順利完成大學4年程序設計的準備工作。本書可以作為廣大本科、高職院校人工智能程序設計通識課教材，也可作為初中、高中信息課上介紹程序設計方法的進階性教材。

在內容方面，本書圍繞當下備受矚目的低空經濟這一主題展開深入闡述，著重介紹與之緊密相關的低空飛行器。低空飛行器作為一種新興且極具吸引力的飛行工具，有著獨特的運行原理、多樣的類型以及廣泛的應用場景，這些都會在書中一一呈現給小讀者們。 更為重要的是，本書旨在引導學生們利用低空飛行器去開展人工智能學習。在如今這個科技飛速發展的時代，人工智能已經滲透到了生活的方方面面，讓孩子們儘早接觸並學習這一領域的知識意義非凡。 具體到學習內容上，主要借助scratch和python這兩種在編程領域頗具影響力的編程語言來進行模擬以及程序設計操作。scratch有著簡潔直觀、易於上手的特點，對於小學階段的學生來說，它就像是一把打開編程世界大門的神奇鑰匙，能幫助孩子們輕鬆地理解編程的基本邏輯與思路。而python語言，功能強大且應用廣泛，能夠助力學生們實現更為複雜、多樣化的程序設計，進而達成利用低空飛行器開展人工智能應用這一極具趣味性和挑戰性的目標。

在人工智能蓬勃發展的當下，大模型技術正引領著新一輪的技術變革。本書以Python語言為主要工具，採用理論與實踐相結合的方式，全面、深入地闡述了人工智能大模型的構建與應用，旨在幫助讀者系統理解大模型的技術原理，掌握其核心訓練方法，從而在人工智能領域建立系統的技術認知體系。全書分為五個部分：第一部分從大模型的技術演進歷程講起，重點剖析Python語言在大模型開發中的核心作用；第二部分圍繞模型架構設計、訓練優化算法及分布式訓練策略展開；第三部分深度解讀Transformer等主流架構及其變體的實現原理；第四部分涵蓋超參數調優、正則化技術、模型評估指標與優化策略；第五部分提供了大模型在自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域的高級應用案例。本書兼具通俗性與專業性，案例豐富且實操性強，既可作為人工智能初學者的系統入門指南，也可滿足進階學習者的技術提升需求。對研究人員與工程師而言，本書更是一部極具參考價值的技術手冊。此外，本書還適合作為高校或培訓機構的人工智能課程教材，助力人工智能專業人才培養。

這是一本寫給青少年看的人工智能科普圖書，目的是幫助青少年啟蒙科學素養，開闊科學視野，培養科學思維，鍛煉動手能力，讓小讀者瞭解人工智能的過去、現在和未來，從而更好地融入人工智能時代。通過閱讀本書，小讀者不僅能學習 Python 語言的基本使用，還可以從數據、算法等多個角度來一探人工智能的奧秘。所有這些都旨在激發孩子們的好奇心，幫助他們體會科學研究應具備的精神。本書用了大量形象的比喻，用貼近青少年生活的案例作類比，把書中的抽象概念和難點以詼諧幽默的手繪插畫形式詮釋出來，力求讓小讀者讀得懂、喜歡讀。本書從“如何實現人工智能”出發，講述了最流行的人工智能編程語言之一―Python 語言的基本使用，幫助小讀者初步學習一種獲取數據的重要手段―網絡爬蟲，以及如何進行簡單的數據處理，瞭解什麼是算法，體驗簡單的人工智能算法，領略算法的魅力。當然，最終還會指導小讀者一行行地親手寫出代碼，在自己的計算機上運行自己寫出的人工智能程序。全書從多個角度打開了人工智能的大門，讓讀者得以窺見門內的風景。

複雜網絡涉及的知識非常廣泛，有顯著的跨學科、跨領域的特性。本書力求以通俗易懂的編寫方式，為讀者提供充足的複雜網絡理論分析及大量的實例Python開源代碼，同時增加對國內外最新研究成果的介紹，為從事該領域研究的工作者提供有效的借鑒。本書的主要特點有： ①通俗易懂的概念原理解釋分析；②生動形象的圖形化分析；③大量開源實例Python代碼；④最新研究成果的引入；⑤思政教育的融入。本書共16章。第1章主要介紹複雜網絡的研究意義、歷史及研究內容；第2～5章分別介紹複雜網絡的基本概念、隨機網絡、小世界網絡及無標度網絡；第6～14章分別介紹複雜網絡的應用及其他相關理論，包括複雜網絡傳播動力學、博弈論、網絡同步與控制、複雜網絡魯棒性、二分網絡、複雜網絡的搜索、聚類分析、影響力分析及鏈路預測；第15章介紹複雜網絡工具的使用；第16章探討複雜網絡視角下的社會發展與思政啟示。本書可以作為高等學校計算機科學及其相關專業、應用數學、生物醫學、社會學、管理學等專業的本科生及研究生教材，也可以為相關領域的科研人員提供研究參考。

本套標準包括4個部分：圖形化編程，機器人編程，Python編程和C++編程。其中圖形化編程分為三級，機器人編程和Python編程各分為4級，C++編程分為5級，每級規定了綜合能力要求，以及主要知識點及各知識點的能力要求。標準研製團隊由計算機教育專家、青少年編程培訓機構教師、標準的應用單位代表共同組成，由清華大學、北京理工大學牽頭。在標準研製過程中，通過調研分析、研討、專家諮詢、廣泛徵求意見等環節確保標準制定的規範性，尊重學科知識體系、遵循教育規律、適應學業發展，同時符合教育培訓需求，兼具科學性與實用性。《青少年編程能力等級》系列標準的意義在於，解決目前青少年編程教育培訓領域尤其是課外培訓領域，階梯型目標指引缺乏、培訓內容良莠不齊等問題，通過規範教學內容引領行業按照符合青少年學生認知規律、知識和能力兼顧、計算思維和創造思維並重的路線良性有序發展。《青少年編程能力等級》標準的推出旨在為編程教育提供了一個指導和參考依據。預期讀者對象包括中小學教師、培訓機構的教師，以及學青少年學生和學生家長。

PyQt6是Python應用開發的首選平臺，本書包括PyQt6基礎和PyQt6開發及實例兩部分。PyQt6基礎部分通過一個簡單實例初步熟悉PyQt6的兩種界面開發方式，然後介紹通用窗口、對話框(包括子類控件)和主窗口屬性、方法、事件、信號和槽，在此基礎上介紹佈局管理、常用控件、容器佈局、菜單欄、工具欄、狀態欄、表格、樹、拖曳與剪貼、繪圖、二維及三維圖表、定時器、線程和網頁交互等。PyQt6開發及實例部分包括文檔分析器、網上商城、我的美圖、我的繪圖板、簡版微信和簡版抖音。本書內容兼顧代碼設計和工具設計，以代碼設計為主。PyQt6基礎部分所有實例均採用代碼設計，PyQt6開發及實例部分一般界面採用工具設計，功能實現採用代碼設計，與實際應用開發方式相同。實例側重于綜合應用，每一個實例都經過精心考慮，盡可能合理分配重要知識點和應用模塊庫，使其既體現主要知識的綜合，又是一個簡化的流行應用。實例沒有嚴格的學習順序，讀者可以根據需要選擇。本書網絡資源包括源代碼、學習課件、所有實例的工程文件包和對應的二維碼文檔，讀者可通過電子工業出版社華信教育資源網免費下載。本書可作為PyQt6和Python學習與應用開發的參考書，也可作為教學參考書。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、數據科學、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。 本書是“人工智能超入門叢書”的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如何利用機器學習進行數據分析。全書內容共分7章，主要包括機器學習基本概念、數據分析相關基礎知識、機器學習解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的算法、神經網絡相關知識，並在附錄中對Python編程基礎知識、數據相關數學知識以及Python實驗室Jupyter Lab的使用進行了介紹。 本書面向在人工智能方向零基礎的讀者，內容全面系統，語言通俗易懂，配合典型程序操作練習，簡單易上手，能夠幫助讀者輕鬆認識和理解人工智能核心技術。本書可以作為大學生以及想要走向人工智能工作崗位的技術人員的入門讀物，也可作為青少年人工智能相關技術方向的課程教材，同時也可作為技術普及讀物供對人工智能技術感興趣的讀者閱讀。

《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》從環境的搭建和TensorFlow 2.X 的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺領域的算法模型理論與實戰應用，並重點講解了如何使用TensorFlow 2.X 框架實現各類經典的深度學習模型，讓讀者可以系統地學習TensorFlow 2.X 在計算機視覺領域的相關知識和實戰應用。 全書共13 章，涵蓋的主要內容有Anaconda環境配置、JupyterNotebook使用、神經網絡模型和用Python從零實現神經網絡、TensorFlow 2.X 的基礎語法、圖像分類的算法模型理論和實戰、遷移學習技術實戰、目標 檢測的算法模型理論和實戰、自編碼器的算法模型理論和實戰、生成式對抗網絡的算法模型理論和實戰、基於 深度學習的指紋識別技術實戰、基於攝像頭的指定物體實時預測、基於 Linux 平臺下的深度學習模型網頁部署、基於exe 程序的深度學習識別系統以及自動機器學習的理論與實戰等。 《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，特別適合機器學習、深度學習、Tensorflow2.X框架和計算機視覺領域的入門讀者閱讀，也適合Python 程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也可作為相關院校或培訓機構的教材使用。

計算方法、科學計算、數值方法、數值分析中的主要內容基本相同，都是講解如何實現數值計算，只是側重點不盡相同，有的側重算法本身的精度和誤差分析，有的則側重程序的編寫與實現。數值計算的核心就是對數據的操作。而數據大多數以矩陣的形式存在。數值計算的算法即數值方法，大多數是公開透明的，只是實現過程需要的工作量比較大，有的較為複雜。 進行數值計算的軟件平臺非常多，常見的有 MATLAB、Mathematica、R、Python等 , 大多數實現過程也都很簡單，短短幾行代碼就可以實現複雜的過程，根本不需要知道算法實現的細節。 關於數值方法(計算方法、數值分析、科學計算)的書籍非常多，也非常成熟。 針對不同的數值問題，講解的主要內容都是相同的。各種教材更多關注算法本身相關的概念、步驟、精度、誤差等數學相關概念。而在如何將算法變成程序實現方面卻非常少。 講述數值計算程序實現的教材大多數以 MATLAB 為主，因為 MATLAB 具有強大而簡單的矩陣運算，聲明和使用矩陣都非常方便，因此學習數值方法算法的實現過程變得簡單。而與 MATLAB 相同的 Python，同樣作為解釋型語言，由於其完成矩陣的操作略顯麻煩，需要調用 numpy 模塊，目前沒有發現用 Python 語言講述數值計算方法的書籍，但是直接用 Python 進行科學計算的書籍卻不少。R 語言同樣作為解釋型數據分析語言，在國內的用戶非常少，更很難見到其實現數值計算。 既然數值方法中的算法在大多數數值計算軟件中都可以直接簡單調用函數名稱實現，那為什麼還要學習數值計算方法自己編程實現科學計算呢？這是因為不經過編程實現數值計算算法的訓練過程，就不可能深入理解數值計算方法的實現過程與細節，計算方法的編程能力與技巧得不到有效鍛煉，更不容易順利地編寫更多具有複雜數值算法的程序。數值方法編程是學習數值方法的有效和必然途徑，可以為提高數值計算水平打好基礎。 針對數值方法編程，在編譯型語言上實現更具有意義，因為編譯型語言應用範圍廣泛，手機移動端、個人用戶端、服務器端、各種環境下都會用到編譯型語言進行編程。編譯型語言中 C 語言、C++、C#、Visual Basic、Java 這幾種語言的使用者數量龐大。學習使用 C++ 與 C# 語言的人員，並不一定同時熟悉 MATLAB 或者 R 這類數值計算語言。在採用 C++ 和 C# 等

本書系統介紹深度學習的核心概念、主流模型與實戰方法，內容涵蓋神經網絡基礎、卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡、生成對抗神經網絡、Transformer、擴散模型、深度強化學習等前沿方向，詳細闡述各類模型的數學原理、網絡結構、訓練流程與優化方法。全書以Python為主要編程語言，結合PyTorch框架提供豐富的代碼示例與完整項目解析，同時每章配有“思考”模塊與練習，幫助讀者理解算法實現細節並鞏固所學知識。本書適合高等學校人工智能及相關專業的本科生、研究生，以及相關工程技術人員學習參考。

《數據科學面試通關》詳細闡述了與數據科學面試相關的基本解決方案，主要包括探索現代數據科學領域、在數據科學領域尋找工作、 Python編程、數據可視化與數據敘述、使用 SQL查詢數據庫、 Linux中的 Shell和 Bash腳本編寫、使用 Git進行版本控制、用概率和統計挖掘數據、理解特徵工程和為建模準備數據、精通機器學習概念、用深度學習構建網絡、用 MLOps實現機器學習解決方案、掌握面試環節、協商薪酬等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。

本書是由長期從事計算機基礎教學和科研並具有豐富教學實踐經驗的一線教師編寫的。全書以計算思維為導向，凝練了計算機科學與技術中相關的基本理論、基本方法和新一代智能計算技術的基本概念及應用。全書內容分為10章，介紹了計算、計算機與計算思維的基礎知識，計算機的計算基礎，計算機系統，計算機網絡與信息安全，應用計算機進行問題求解的算法設計，Python語言程序設計，以及數據庫與大數據、雲計算、人工智能和物聯網等智能計算技術。

本書共分為12章。第1章對企業網進行了概述；第2～11章分別講解了網絡冗餘技術、訪問控制列表的使用、網絡地址轉換技術、廣域網技術的原理與配置、DHCP的原理與配置、IPv6基礎、IPv6路由配置、網絡安全技術、WLAN技術和網絡管理協議相關的知識；第12章對SDN與Python的基礎知識進行了介紹。 本書除了適用於高等院校相關專業的學生外，還適合正在備考HCIA認證或者正在參加HCIA技術培訓的人士閱讀和參考。其他從事 ICT 行業的人員及網絡技術愛好者也可以通過閱讀本書，加深對網絡技術的理解。

主要內容包括：向量代數，線性方程組，矩陣代數，行列式及特徵值與特徵向量及實對稱矩陣與二次型等內容；每章開始給出與本章內容相關的歷史發展進程，針對相應知識點給出幾何及工程實際應用案例，其中工程實際應用案例主要以不同應用領域的具體問題為驅動，利用相關基本知識進行建模與分析，提供應用線性代數知識解決實際問題的思想，並對重點問題給出具體python算例；習題部分設置一定數量的實際應用問題，可以擴展和加深線性代數知識的理解與應用。

本書以Python中的pandas庫為主線，介紹各類數據處理與分析方法。本書共包含13章，第一部分介紹NumPy和pandas的基本內容；第二部分介紹pandas庫中的4類操作，包括索引、分組、變形和連接；第三部分介紹基於pandas庫的4類數據，包括缺失數據、文本數據、分類數據和時間序列數據，並介紹這4類數據的處理方法；第四部分介紹數據觀測、特徵工程和性能優化的相關內容。本書以豐富的練習為特色，每章的最後一節為習題，同時每章包含許多即時性的練習（練一練）。讀者可通過這些練習將對數據科學的宏觀認識運用到實踐中。

《機器學習算法在食品科學中的應用》聚焦食品科學技術未來發展需求，將機器學習算法與食品科學技術緊密融合。以Python作為主要編程語言，依託NumPy、Matplotlib和Pandas等數據庫，詳細介紹卷積神經網絡、樸素貝葉斯、人工神經網絡、隨機森林、決策樹、線性回歸、K最近鄰等核心算法。同時，以茶葉、水產品、食用菌、咖啡、掛麵、魔芋葡甘聚糖水凝膠、預製菜等多個食品創新產業為例，全面系統地介紹了機器學習算法在食品科學領域的應用進展，為機器學習算法在食品科學研究領域的進一步發展提供了理論依據和技術支撐。

Apache Pulsar被譽為下一代分布式消息系統，旨在打通發佈/ 訂閱式消息傳遞和流數據分析。本書作者既與Pulsar項目創始成員共事多年，又有在生產環境中使用Pulsar 的豐富經驗。正是這些寶貴的經驗成就了這本Pulsar“避坑指南”，為想輕鬆上手Pulsar的讀者鋪平了學習之路。本書分為三大部分，共有12章。第一部分概述Pulsar的設計理念和用途。第二部分介紹Pulsar的特性。第三部分以一個虛構的外賣應用程序為例，詳細地介紹Pulsar Functions框架的用法，並展示如何用它實現常見的微服務設計模式。本書示例採用Java語言，並同時提供Python實現。

Behind the scenes, stories, jokes and analysis of all the Monkey Island games, including many interviews of the creators. LucasArts has become a legendary developer in part because of The Secret of Monkey Island, which was created here in 1990. The Secret of Monkey Island, the world's most famous point-and-click adventure game, owes its reputation to its world of colourful, delightfully anachronistic pirates, to its Monty Python humour, but also, quite simply, to the fact that it revolutionised a genre. This book is a tribute to the adventures of Guybrush Threepwood, the great pirate. But it also aims to explain why Monkey Island represents a decisive step forward in the way a story can be told through a video game. It will also look back at the turbulent history of LucasArts and Telltale Games, discover a few recipes for voodoo toddy, learn interactive pirate reggae songs, shine at a social gathering of forty-something geeks and discover lines as sharp as a boarding sword (useful for

本書由5個項目組成，內容包括人工智能概述、新一代信息技術的應用、人工智能之自動識別技術、人工智能之Python語言、人工智能之機器學習。本書系統闡述人工智能的基本原理、實現技術及應用，全面地反映國內外人工智能研究領域的進展和發展方向。本書作為國家職業教育改革實施方案中倡導使用的新型活頁式教材，既可作為人工智能、信息處理、電氣自動化等相關專業的教材，也可作為從事計算機科學研究及開發、應用的教學和科研人員的參考書。

《OpenCV入門與技術實踐》介紹如何學習和使用流行的OpenCV庫開發計算機視覺應用，主要內容包括圖像的核心操作、圖像閾值處理、圖像形態變換、圖像邊緣檢測、角點檢測與特徵匹配等。 全書分為4章：第1章著重介紹使用Python開發OpenCV應用基礎知識；第2章著重介紹使用OpenCV進行圖像特徵檢測、描述和特徵匹配的各種算法；第3章著重介紹OCR文字識別；第4章著重介紹OpenCV中的深度學習。 《OpenCV入門與技術實踐》適合作為高等院校計算機、軟件工程專業本科生、研究生的參考書目，也適用於對人工智能領域感興趣的人士。

本書以實用和可接受的方式詳細介紹了數據科學領域，強調動手實踐。獨立於技術介紹數據科學的基本思想和相關技術，允許學生在沒有強大的技術背景的情況下輕鬆地發展對該主題的堅定理解，並提供即使在工具和技術發生變化後仍然具有持續相關性的材料。使用流行的數據科學工具，如Python和R，這本書提供了許多實際應用的例子，實踐範圍從小數據到大數據。為教師和學生提供的一套在線材料，包括數據集、PPT、解決方案和課程建議等。

本書從網絡爬蟲技術出發，結合一線教師的教學實際經驗與當前學生的實際情況編寫而成，側重於講述爬蟲技術知識，注重專業應用能力和計算思維能力的培養。本書深入淺出地講解了大數據爬蟲技術。全書共6 個項目，包括爬蟲基礎、Python 爬蟲、爬蟲與數據存儲、Scrapy 框架、爬取動態網頁以及爬蟲與數據分析。每節列出了學習目標，指明了教與學的知識、技能、素養培養方向，並附帶上機實訓項目與操作指導，理論與實踐相結合，實用性強，方便學生及時鞏固技能，提升操作能力。

《Pandas數據分析》詳細闡述了與Pandas數據分析相關的基本解決方案，主要包括數據分析導論、使用Pandas DataFrame、使用Pandas進行數據整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可視化數據、使用Seaborn和自定義技術繪圖、金融分析、基於規則的異常檢測、Python機器學習入門、做出更好的預測、機器學習異常檢測等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

編程已然成為 21 世紀最流行、最重要的必備技能之一。編程可以方便地解決生活中遇到的多種問題，讓生活變得更簡單。本書共分為 5 部分。第 1 部分（第 1 ～ 3 章）講解什麼是代碼、編程中常用的語言和編寫代碼的流程；第 2 部分（第 4 ～ 9 章）講解如何使用 HTML、CSS和 JavaScript 編寫一個規範的網頁；第 3 部分（第 10 ～ 12 章）介紹構建一個Web 應用的具體過程；第 4 部分（第 13 ～ 14 章）簡單介紹 Ruby 和 Python 語言的作用和用法；第 5 部分（第 15 ～ 16 章）介紹一些程序員常用的編程資源和初學者應該注意的問題。

本書是基於幾款常用的大數據分析軟件編寫的，以項目教學的方式循序漸進地講解大數據可視化技術的基本原理和具體應用的方法與技巧。本書分為7個項目，具體內容為：瞭解大數據可視化、數據可視化過程、數據可視化工具、Excel數據可視化、Tableau數據可視化、ECharts數據可視化、Python數據可視化。本書案例豐富、內容翔實，操作方法簡單易學，既可以作為職業院校計算機與軟件工程相關專業的教材，也可以作為從事數據分析相關工作的專業人士的參考用書。

本書第一章主要介紹科創的基本CAD設計軟件及常用的金加工方式，如Solidworks， 3Ds Max等；第二章介紹機器人動力學基礎，基本結構及控制方法，主要以人形機器人、機械臂等為主；第三章介紹機器人感知部件及執行機構，如相關的傳感器、電機、舵機等；第四章主要介紹兩種通用的編程語言，C++及Python；第五章則是介紹科創過程中常用的控制芯片及其應用方法，如STM32；第六章介紹機器人開發的神兵利器――ROS；第七章介紹人工智能技術基礎；第八章介紹元宇宙技術。

當今時代，人工智能技術越來越受重視，影響著人類生活的方方面面，提高人工智能相關知識素養，十分有必要。全書是人工智能入門類基礎書，共10章，內容包括人工智能概述、機器學習、神經網絡與深度學習、智能語音處理及應用、計算機視覺處理及應用、自然語言處理及應用、知識圖譜及應用、機器人、經典智能算法 Python 實現、展望等。本書適合作為高等院校人工智能、計算機科學與技術、大數據、軟件工程或相關專業的入門教材，也適合從事相關工作的人工智能愛好者和工程師學習閱讀。

數據科學家是目前熱門的職業之一。本書全面介紹了成為合格數據科學家所需的知識、技能和工作流程，是一本內容全面的實用性技術圖書。本書分為13章，其中第1～3章介紹數據科學；第4～8章介紹數學知識，包括統計學和概率論；第9章介紹數據可視化；第10～12章介紹機器學習；第13章介紹案例。各個章節內容均由淺入深，同時通過案例和Python代碼，使讀者掌握實戰技能。本書適合有志于成為數據科學家的師生或業界新手，同時也適合經驗豐富的職場老手參考。

本書主要介紹了與量化投資相關的基本概念、量化投資領域的策略以及量化交易，並對金融量化研究中應用越來越多的機器學習進行了介紹。 全書共分為十章，內容包括緒論、因數檢驗與分類、多因數選股、輪動策略、期貨套利、期權套利、統計套利、機器學習、演算法交易、高頻交易等。 本書給出了大量案例分析, 並在附錄中收錄了常用因數庫、基於Python語言的經典策略代碼，以方便讀者查閱。 本書主要面對金融學專業及其他經管類專業的學生，旨在為對量化投資感興趣的初學者開啟金融科技之窗。

At last, the breathtaking, action-packed finale of the #1 best-selling Trials of Apollo series is in paperback! The Tower of Nero is the quintessential cherry on top of 'The Trials of Apollo' sundae series.--Laughing Place.com Will the Greek god Apollo, cast down to earth in the pathetic mortal form of a teenager named Lester Papadopoulos, finally regain his place on Mount Olympus? Lester's demigod friends at Camp Jupiter just helped him survive attacks from bloodthirsty ghouls, an evil Roman king and his army of the undead, and the lethal emperors Caligula and Commodus. Now the former god and his demigod master Meg must follow a prophecy uncovered by Ella the harpy. Lester's final challenge will be at the Tower of Nero, back in New York. Will Meg have a last showdown with her father? Will this helpless form of Apollo have to face his arch nemesis, Python? Who will be on hand at Camp Half-Blood to assist? In the fifth and final installment of Rick Riordan's best-selling series, the end

本書系統介紹了大數據的內涵、特徵、技術及應用。全書共10章，其中第1～8章為技術篇，主要從大數據處理流程出發，圍繞大數據體系架構，詳細闡述大數據採集與預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘、大數據可視化等關鍵技術。第9、10兩章為應用篇，對大數據在電信、文娛、教育、醫療等行業的具體應用進行了論述，並通過典型案例與Python代碼示例，展示如何將大數據原理付諸實踐。本書兼顧專業性和可讀性，適合作為高等院校大數據技術的基礎教材，也可供大數據技術愛好者學習參考。

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。《TensorFlow機器學習項目實戰》主要介紹如何使用TensorFlow庫實現各種各樣的模型，旨在降低學習門檻，並為讀者解決問題提供詳細的方法和指導。《TensorFlow機器學習項目實戰》全書共10章，分別介紹了TensorFlow基礎知識、聚類、線性回歸、邏輯回歸、不同的神經網絡、規模化運行模型以及庫的應用技巧。《TensorFlow機器學習項目實戰》適合想要學習和瞭解 TensorFlow 和機器學習的讀者閱讀參考。如果讀者具備一定的C++和Python的經驗，將能夠更加輕鬆地閱讀和學習本書。