Python

自動化測試是軟件測試領域的一個重要分支，其歷史可以追溯到軟件開發的早期階段。隨著軟件行業的快速發展和需求的不斷增長，傳統的手工測試方法已經難以滿足項目週期和質量的要求，因此自動化測試應運而生。進入21世紀，自動化測試工具和框架開始大量湧現。這些工具和框架提供了豐富的功能和靈活的定制選項，使得測試人員能夠更容易地實現自動化測試。例如，Selenium、Appium、JMeter等工具在Web、移動和性能測試領域得到了廣泛應用。隨著技術的不斷進步和需求的不斷變化，自動化測試將繼續發揮重要作用，為軟件行業的快速發展提供有力支持。本書全面地介紹了自動化測試基礎知識以及主流自動化測試技術。全書共分為9章，內容包括自動化測試基本概念、Python語言基礎、unittest單元測試框架、WEB接口設計概念、Postman接口測試、JMeter接口測試、RobotFramework測試框架、Selenium測試技術。

本書以計算思維為主線介紹計算機科學的入門知識，主要針對計算機類專業一年級本科生的“計算機科學導論”“大學計算機基礎”等課程。全書共8章，主要內容包括計算機概述、計算機中信息的表示、操作系統、Python編程基礎、算法與數據結構、數據庫原理及應用、計算機網絡技術、計算機新技術等。本書參考了《計算課程體系規範》（CC2020），更加系統地聚焦如何通過計算機相關基礎知識的學習培養計算思維，同時注重讓讀者通過計算思維認識世界、提出問題、解決問題，內容的組織更加注意循序漸進地培養讀者的創造性學習能力。本書的特點是取材新穎、內容豐富、重點突出、適用性強，注重引導計算思維和自我提升。同時，注意與後續課程的分工與銜接，為後續課程的學習奠定基礎。本書適合作為高等院校計算機類相關專業的本科生教材，也可以作為計算思維愛好者的參考書。

《大數據管理會計（微課版）》是一本以讀者為中心、融合理論與實踐的教材，旨在適應信息時代企業數據量爆炸增長的需求，提升企業競爭力。該教材通過大數據技術，對企業的財務和非財務數據進行深人分析，提高決策質量和效率。教材分為三大模塊：理論模塊、技術模塊和實踐應用模塊。理論模塊包括大數據的起源、定義和特徵和其對管理會計的影響，以及大數據管理會計的數據基礎，包括財務數據、業務數據和關聯數據和數據來源和類型。技術模塊包括大數據管理會計的Python基礎，包含數據清洗、數據分析和數據可視化技術。實踐應用模塊包括大數據管理會計在戰略分析、預算分析、全面質量管理、績效評價、風險管理、企業價值評估和財務報表分析等領域的應用，幫助讀者掌握數據收集、預處理、模型構建、訓練、測試和可視化的各個環節。本書可作為普通高等院校會計學、財務管理等專業用書，也可供企業相關職業人員使用。

本書是面對當前科學可視化、信息可視化、可視分析研究和應用的新形勢，專門為計算機、統計、大數據處理及相關專業開設的“數據可視化”課程而編寫的。全書分為兩篇： 原理篇和應用篇。其中，原理篇從數據可視化發展歷程、可視化數據的度量和可視化組件、可視化流程等方面講解可視化基礎理論和概念，針對實際應用中遇到的不同類型的數據（包括時空數據、地理信息數據、文本數據、層次數據）介紹相應的可視化方法；應用篇著重介紹可視化工具ECharts的綜合應用，同時介紹流行語言Python在可視化方面的應用，最後一章用實例講解一個ECharts在微信公眾號輿情系統中可視化應用的實例。本書可作為高等學校計算機、統計、大數據處理及相關專業高年級本科生和研究生的教學用書，也適用於ECharts學習者、可視化設計人員和數據分析人員，對於從事數據可視化、數據分析、視覺藝術開發和應用人員也有較大的參考價值。

本書共含15個“崗位導向、能力遞進”階梯式項目，分別介紹了網絡規劃設計、構建小型局域網、虛擬局域網的應用與配置、生成樹協議的應用與配置、鏈路聚合的應用與配置、靜態路由的應用與配置、OSPF路由協議的應用與配置、虛擬路由器冗余協議的應用與配置、訪問控制列表的應用與配置、網絡地址轉換的應用與配置、局域網交換機安全防護、構建無線園區網絡、構建IPv6園區網絡、網絡項目綜合實踐、Python自動化運維等內容的知識與技能。書中全部項目緊密結合崗位要求，與真實的工作過程一致，符合企業需求。本書有機融入HCIA-Datacom（Huawei Certified ICT Associate-Datacom，華為認證網絡通信工程師數據通信方向）職業資格證書考試內容，以華為技術有限公司的交換機、路由器和無線控制器等產品為平臺，在內容的選取、組織與編排上強調先進性、技術性和實用性，突出理論和實踐相結合的特點。

本書以幫助學生全面瞭解人工智能安全知識並進行實踐。全書共16章，分別為人工智能安全概述、生成對抗網絡的安全應用、卷積神經網絡的安全應用、對抗樣本生成算法的安全應用、隨機森林算法的安全應用、貝葉斯和SVM分類算法的安全應用、長短期記憶網絡的安全應用、梯度下降算法的安全應用、深度偽造原理與安全應用、成員推理攻擊原理與實踐、屬性推理攻擊原理與實踐、模型公平性檢測及提升原理與實踐、水印去除原理與實踐、語音合成原理與實踐、視頻分析原理與實踐、代碼漏洞檢測原理與實踐。全書提供了18個人工智能安全領域代表性的Python編程實踐，所有編程實踐都提供源代碼和詳細的實踐步驟。讀者只需要按照書中列出的步驟，一步步編程，就可以達到預期的實踐目的。本書絕大部分編程實踐內容可以在普通筆記本計算機上實現。

本書以滿足智能交通領域對數字圖像處理技術的需求為宗旨，採用數字圖像處理理論知識、算法講解與Python編程相結合的方法，突出在智能交通領域的應用，具有較強的實用性。本書共12章，包括基礎和應用兩部分：基礎部分為第1～8章，涵蓋數字圖像處理技術的基礎知識和理論算法，主要內容有緒論、圖像處理基礎、傅裡葉變換與圖像卷積、圖像增強、圖像復原、形態學圖像處理、圖像分割、圖像特徵提取；應用部分為第9～12章，是數字圖像處理技術在智能交通領域的應用實例，主要內容有車牌識別、道路交通標誌檢測與識別、車道線檢測與識別、行人目標檢測。本書既可作為高等院校智能交通和智能車輛工程等專業的圖像處理相關課程教材，也可作為從事智能交通領域圖像研究和應用的工程技術人員的參考讀物。本書配有PPT課件，以及原始圖像和圖像處理代碼，採用本書作為教材的教師，可以登錄www.cmpedu.com免費註冊並下載。

本書是基於銀河麒麟服務器操作系統，以企業級雲原生案例實戰為主導的，用於培養雲原生運維工程師的圖書。本書偏重典型案例的實操，旨在培養讀者的動手操作能力。本書以項目任務化的形式組織內容，以銀河麒麟服務器操作系統為載體，精選企業級的常用雲原生服務經典案例進行詳細的講述。全書共分為6個項目，內容包括Kubernetes基礎、KubeVirt虛擬化、ServiceMesh技術應用、KubeEdge邊緣計算、Python與Kubernetes運維開發、Kubernetes雲原生DevOps綜合案例。本書最後一個項目是一個經典綜合案例一Kubernetes雲原生DevOps綜合案例，將前面幾個項目用到的知識和技能融會貫通，以完成Kubernetes雲原生DevOps的CI/CD。本書可作為計算機網絡技術、雲計算技術、大數據技術等相關專業課程的教學用書，也可作為Linux中高級運維人員的技術參考用書。通過學習本書，讀者可以深入瞭解雲原生技術的基礎知識和實踐技巧，提高自己在雲計算技術和信息技術應用創新領域的技能水平。

本書為線性代數及其應用（第2版），第2版教材在繼承第1版精華的基礎上，經過長期教學實踐的積澱，緊密圍繞當前“應用型、技術技能型人才”的培養需求，順應計算機編程領域Python語言的流行趨勢，進行全面而深入的修訂工作。本書以OBE教育理念為基礎，構建知識-目標矩陣。基於該矩陣，反向設計課後習題，並注重將習題與實際應用場景相結合。本書共分為“緒論”“n階行列式”“矩陣”“線性方程組”“相似矩陣與二次型”5章和部分習題參考答案。本書是基礎課教材，主要內容包括線性代數概述、n階行列式、矩陣、線性方程組、相似矩陣與二次型等，以讓學生瞭解和掌握行列式、矩陣、線性方程組等基本理論和基本知識，並具有熟練的矩陣運算能力和用矩陣方法解決實際問題能力，同時使學生的抽象思維能力和數學建模能力受到一定的訓練，為學習後繼課程和進一步獲得數學知識奠定必要的數學基礎。

本書以教育部高等學校大學計算機課程教學指導委員會《新時代大學計算機基礎課程教學基本要求》為依據，並在中國中醫藥信息學會信息教育分會的指導下，結合醫藥類院校的實際教學情況而組織編寫。參考《全國計算機等級考試一級計算機基礎及MSOffice應用考試大綱(2023年版)》規定的一級考試的有關要求，並重點匹配了《全國計算機等級考試二級MSOffice高級應用與設計考試大綱（2023年版）》的基本要求，全書共8章，包括MSOffice三大軟件Word、Excel、PowerPoint的基礎和高級應用，VBA應用以及Python編程基礎。本書概念清晰，理論簡明，知識新穎，案例實用，自成體系。本書特別適合作為高等學校非計算機專業的大學計算機信息技術課程的實驗教材，也可作為非計算機專業研究生課程計算機應用或OFFICE初高級應用的參考教材，還可供醫藥行業成人教育進行計算機知識能力培訓時使用。

本書主要介紹了智能建造技術及智能建造技術在地下空間工程中的應用，全書共9 章。第1 章緒論介紹了智能建造的基本概念、智能建造的發展歷程，以及智能建造在城市地下空間工程中的應用現狀、存在問題、發展趨勢及應用構想；第2～8 章從BIM 技術及應用、Python 語言、城市地下空間規劃與智能設計、裝配式地下建築、盾構工程智能施工及新發展、智能傳感器、智慧測量幾個方面對智能建造技術進行詳細講解；第9 章為智能建造技術在實際工程中的應用案例。本書可作為城市地下空間工程、土木工程、智能建造等專業的本科教材，也可作為從事地下空間工程規劃、地下空間工程設計、地下空間工程建設、BIM 應用等領域從業人員的參考書。本書配有教學大綱、授課PPT、複習思考題參考答案、模擬試卷、視頻、工程案例等教學資源，免費提供給選用本書授課的教師使用，需要者請登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）註冊後下載。

教材，在內容設置上，本書圍繞計算機科學與技術的核心概念，深入淺出地講解了計算機系統、數據結構與算法、計算機網絡、數據庫技術、軟件工程、網絡安全等基礎知識。同時，本書還引導讀者深入瞭解計算機科學與技術在雲計算、物聯網、大數據、人工智能等高新技術領域的應用，並探討了它們對各行業的影響和應用前景。讀者將瞭解到這些領域的最新發展趨勢，為自己的職業規劃和學術研究提供參考。除了廣泛的應用領域，本書還注重理論與實踐的結合。我們提供了大量的實踐案例和編程示例，讓讀者通過動手實踐來加深對計算機科學與技術的理解。這些案例涵蓋了多種編程語言(包括Python、Java、C++等)和多種應用場景，幫助讀者培養解決實際問題的能力，並為進一步深入學習和研究打下堅實的基礎。本書還對傳統的Office計算機應用進行了詳細的講解，包括Word、Excel、PPT等軟件的使用技巧和應用案例，幫助讀者提高辦公效率和工作質量。

本書以培養讀者的數據可視化實戰技能為核心，以貼合生活的實際工作任務為驅動，採用案例教學的方式組織內容，詳細介紹了不同類型可視化圖表的繪製、操作技巧、圖表美化等內容。 本書契合教育部價值塑造、能力培養、知識傳授“三位一體”的教育理念，以任務驅動教學與前沿相結合，在案例學習與研究過程中融入家國情懷、社會責任、科學家精神等素質教育元素，主要講解了基於Excel、R語言、ECharts、Tableau、Python語言和SPSS主流工具的數據可視化應用。每章包括學習目標、學習重點和難點、學習內容，每個案例由任務描述、可視化效果和設計過程三部分組成。本書適合作為計算機科學與技術、大數據管理與應用、統計學、信息管理與信息系統等專業的教學用書，也適合各類企事業單位從事市場營銷、金融、財務管理等需要進行數據分析的職場人士閱讀，還可供企業經營、管理人員參考、學習和培訓之用。

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然後按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最後講解了數據中台和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

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、

本書系統介紹了激光雷達技術及其在森林生態學研究中的應用現狀與前沿進展。作者立足于二十載的中外重大科研成果，全面闡述了如何利用激光雷達獲取高精度森林結構參數與地形因子，推動了生態學定量描述從“二維”向“三維”的跨越。第二版在初版基礎上進行了全面升級：一是重構了邏輯框架，結合激光雷達技術在生態領域的快速發展脈絡與讀者的反饋，對全書結構進行了科學優化，使理論推導與技術應用更契合現階段的科研認知與實踐；二是融入了最新研究成果，增加了近年來在複雜環境下多傳感器、多平臺數據高精度採集與高效信息提取等方面的核心技術突破與理論發現，涵蓋了林業監測、生態保護、城市三維綠量核算等多維度的前沿應用。此外，為提升實操性，本書配套提供了開源數據集與Python代碼。本書適合生態學、地球科學等相關專業的高年級本科生與研究生學習，也是該領域科研工作者的重要參考書。

本書以長江中游地區的武漢城市圈新城作為樣本，從都市圈視角探討新城在區域網絡中跨界發展的特徵規律。圍繞“影響機制—實效評估—網絡解析-空間干預”四部分展開研究。① 通過還原都市圈新城建設過程，融合地理學、制度經濟學、行為主義理論等，從“外部-內部”系統構建都市圈新城跨界發展的影響機制框架。② 借助主成分分析(PCA)與關聯分析等測評工具，從“增長度”和“協調度”兩方面構建都市圈新城發展實效評估模型，考察新城在規模、質量、結構等方面的綜合變動趨勢及程度。③ 運用最小累積阻力模型(MCR)和電流模型，模擬武漢城市圈2010、2015、2020年的土地利用演變規律，構建空間網絡模型。採用黏菌仿生實驗，借助Matlab構建生物網絡模型，集成GIS空間分析、數理統計分析、機器學習、Python中複雜網絡等相關技術手段，通過兩種網絡比較，解析新城與區域網絡的關聯機制。④ 從“空間佈局、跨界模式、土地供需”三方面針對都市圈新城區域空間佈局優化、新城跨界實施機制探索、新城土地供需精細化管理等方面提出精細化空間干預政策。

本書全面而深入地闡述了數字圖像處理的基礎知識框架與核心理論體系，創新性地引入了MWORKS作為實驗實踐平臺；通過精心設計的一系列Julia與Python示例程序，在MWORKS上直觀運行並展示結果，不僅深入淺出地解析了複雜的數字圖像處理原理，還有效促進了學生對關鍵知識點和實踐應用的理解與掌握，從而驗證學習成效。本書內容翔實、重點突出，配有豐富的數字化學習資源，讀者可以通過掃碼觀看，加深對知識的理解。此外，本書還添加了課程思政的內容，提煉每章的思政元素並融入相應知識點，昇華內容高度，凝練思政案例，輔助教師進行課程思政的教學和改革。本書提供配套的電子課件PPT、仿真程序代碼、練習題參考答案等。 本書可作為普通高等院校電子信息工程、通信工程、計算機科學與技術、電子科學與技術、生物醫學工程、智能視覺工程、電氣工程及其自動化等相關專業的本科生及研究生教材，也可作為從事圖像處理與分析、模式識別、人工智能和計算機應用研究與開發等工作的工程技術人員的參考書。

隨著雲計算技術的飛速發展，企業對容器編排和管理的需求日益增長，Kubernetes作為領先的開源容器編排平臺，已成為現代企業實現高效、可靠和可擴展應用部署的核心技術。本書通過11個項目、28個任務實戰的講解，全面介紹Kubernetes的核心技術和應用實踐，內容包括部署Kubernetes集群、使用集群核心資源部署服務、認證授權用戶訪問集群資源、調度Pod到指定節點、配置數據存儲、使用Ingress發佈服務、使用Helm包管理工具部署應用、使用Operator自定義控制器部署中間件、部署項目到Kubernetes集群、構建企業級DevOps雲平臺，以及使用Python管理Kubernetes集群。本書配合詳細的任務實戰和微課視頻，幫助讀者深入理解和掌握Kubernetes的核心知識及實際應用。通過使用本書提供的實驗環境和案例，讀者能夠系統地完成每個任務，提升實際工作中使用Kubernetes的能力。本書可作為高職高專和應用型本科院校計算機網絡技術、雲計算技術、計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的核心課程教材，也可以作為對Kubernetes感興趣的IT專業人員的自學參考書。

本書主要介紹模式識別的基礎知識、基本方法、原理實現和典型工程應用，全書共10章。第1章介紹模式識別的基礎知識：第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數的參數估計；第4章介紹非參數判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特徵提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經網絡在模式識別中的應用；第9章介紹典型深度學習模型及應用；第10章介紹模式識別的工程應用。每章的內容安排從問題背景引人，系統講述基本原理、方法和實踐應用(通過Python軟件編程)。本書內容傳統與前沿結合，理論與實踐並重，做到基本理論、實際編程與工程應用的統一。本書已人選“武漢理工大學本科教材建設專項基金項目”。本書可作為高等院校電子信息類、計算機類、自動化類等相關專業本科生的教材，以及信息與通信工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等專業研究生的教材；也可作為從事人工智能相關研究與開發的工程技術人員的參考書。

在社會安全領域，人群異常行為成為各類嚴重群體性安全事故的根本致因。研究和開發人群異常行為識別技術，成為破解人群踩踏難題的重要技術途徑。為此，《人群行為識別理論與視覺AI技術研究》從計算機視覺角度，闡述了行人異常行為姿態、人群異常行為、恐慌行為、人群穩定性和計算機視覺技術等方面的發展與研究現狀，系統地介紹了國際上人群異常行為視頻數據資源；循序漸進地闡述了人體姿態特徵識別模型、行人運動學質心模型和動力學質心模型、恐慌行為識別模型、廣義異常行為識別方法、異常行為擾動與人群穩定性分析等核心理論；深入淺出地論述了計算機視覺檢測技術相關的開發資源、異常行為檢測程序設計、人群行為分析工具與軟件、其他輔助檢測技術和應用案例。文末附各章核心模型和算法的Java、MATLAB、Python等代碼。《人群行為識別理論與視覺AI技術研究》為廣大讀者提供人群異常行為分析和識別理論基礎，並為相關計算機視覺開發提供技術借鑒。

本書面向人工智能相關專業(智能科學與技術、控制科學與工程、計算機科學與技術)的本科生，以“從人工智能角度理解模式識別”和“用模式識別原理解決工程問題”為目標，將內容分為基礎知識、模式分類和模式聚類三大部分，突出簡明和實用的特點。書中穿插大量案例，可以幫助學生在掌握基本概念的基礎上理解基本原理，熟悉典型方法，做到“知其然，知其所以然”。本書注重引導學生充分利用樣本數據庫和算法庫等各種網絡資源，通過課程學習、案例計算和算法實現，分析來自生產和生活實際中的模式識別問題，採用合適的模式識別算法和技術，通過Python和MATLAB編程實現用自己的模式識別系統來解決這些問題，並能夠評估模式識別系統的性能和不足，理解不同模式識別算法的針對性和局限性，從而提高學生理論和實踐相結合、綜合運用所學知識解決具體模式識別問題的能力，培養學生深入學習更新、更先進的模式識別知識的興趣。

本書是一本全面、實用、易懂的spaCy學習指南，專為對自然語言處理(NLP)感興趣的讀者設計。它以中文應用為核心，從基礎概念到高級應用，逐步深入講解spaCy這一高效的Python NLP庫。書中不僅涵蓋了分詞、詞性標注、命名實體識別等核心功能，還詳細介紹了如何利用這些功能來構建強大的NLP應用。通過豐富的案例和示例代碼，本書能夠幫助讀者快速掌握spaCy的使用方法，並將其應用於實際任務中，無論是文本分析、情感分析還是機器學習模型的構建。 對於自然語言處理的初學者來說，本書提供了一個結構化的學習方法，從最基礎的NLP概念開始，逐步引導讀者理解並應用spaCy庫。對於開發者和數據科學家，書中的高級應用和最佳實踐可以幫助他們提升現有技能，解決更複雜的NLP問題。無論是想系統學習NLP還是想針對性提升特定技能，本書都是理想的選擇。它不僅適合個人學習，也適合作為團隊或教育機構的教學資源。通過本書的學習，讀者將能夠更加自信地處理各種語言數據，開發出更加智能和高效的NLP解決方案。

本書為1+X職業技能等級證書配套系列教材之一，根據《人工智能數據處理職業技能等級標準》編寫，為該職業技能的中、高級配套教材。本書汲取科大訊飛高教人才培養業務實驗室產品AILAB的實驗成果，結合人才培養項目式教學經驗，按照新形態一體化教材的開發標準，由淺入深、循序漸進的引導讀者使用Python進行人工智能數據處理。全書共分為11章，涵蓋數據分析進階、數據可視化進階、數據倉庫與建模、數據治理、數據降維、特徵處理、特徵提取、特徵選擇、數據生成、機器學習、深度學習等內容。本書能同時滿足讀者人工智能數據處理知識學習、職業技能培訓及教育部1+X證書考核等需求，為讀者進入人工智能數據處理崗位提供專業支持。本書可作為人工智能數據處理1+X證書的中高級認證相關教學和培訓的教材，也可作為高等職業院校人工智能技術和大數據技術應用相關專業的教材，還可以作為從事人工智能、大數據相關工作人員的自學參考書。

《嵌入式Linux開發實踐教程 第2版》為“十三五”江蘇省高等學校重點教材，是國家精品在線開放課程“嵌入式Linux應用與開發實踐”的配套教材，結合人工智能新技術介紹了嵌入式Linux應用系統開發的全過程。立足“教、學、做”一體化特色，設計三位一體的教材。從“教什麼，怎麼教”“學什麼，怎麼學”“做什麼，怎麼做”三個問題出發，與企業共同開發了大量的真實案例，精心設計了實踐性強且技術前沿的綜合實踐項目，每個項目都配套了豐富的教學資源。有效整合教材內容與教學資源，打造了立體化、自主學習式的新形態一體化教材。按照知識結構，本書內容可以分為以下幾個方面：嵌入式系統開發基礎，Linux操作系統基礎，嵌入式開發環境搭建與嵌入式編程基礎，嵌入式系統BootLoader、內核、文件系統移植，樹莓派與英偉達Jetson Nano的Python項目開發，以及嵌入式GUI應用開發與移植。《嵌入式Linux開發實踐教程 第2版》書可作為高職院校計算機類、電子信息類、通信類各專業的教材，也可作為嵌入式Linux開發人員的參考書。

本教材分為兩大部分：隨機分析概論以及隨機分析在金融中的應用。第一部分主要包括布朗運動、鞅、隨機積分概論和隨機微分方程概論等內容：第二部分則著重介紹前 面所學知識在金融中的應用，主要包括金融市場及其數學基礎、連續時間下的期權定價 和期權定價的離散模型等內容。為適應應用型本科財經類相關專業突出技能與應用的要求，本書在介紹隨機分析基礎理論時，著重使用圖表等多種形式，形象地展示金融數學課程的脈絡。在介紹部分難以理解的知識點時，本書附有相關的Matlab 及 Python 代碼，讀者可通過代碼的運行，更加形象地理解相關知識點。對於複雜的數學推導，本書在不影響讀者閱讀的前提下， 一律將其放到各章的附錄中，以供學有餘力的讀者參考學習。為了突出本書的主題，書中所舉的相關例子和課後習題，很多具有很強的金融應用背景。本書適用于金融工程、 金融數學等金融類本科專業2～3年級學生，也適用于經濟管理類從業人員。

在數字化、智能化的時代背景下，人工智能已經成為推動社會進步和科技發展的重要技術。本書以面向應用、面向實戰為指導思想，緊扣企業技術人才培養的特點，在知識點講解和實踐中避免複雜的理論，幫助讀者快速上手，體驗人工智能的魅力，以激發學習興趣。本書覆蓋了新一代人工智能的核心知識點。全書共8個項目。項目1介紹新一代人工智能的產生背景、主要內涵。項目2介紹人工智能編程語言Python。項目3、4介紹新一代人工智能關鍵技術—機器學習、深度學習，有助於讀者理解人工智能的應用。項目5～8介紹大模型下人工智能在視覺、語言和聽覺領域的應用，不僅能夠幫助讀者鞏固所學知識，更能激發讀者的創新思維和實踐能力，使其能夠在實際工作中靈活運用人工智能技術解決問題。本書可用作職業本科、高職院校“人工智能導論”通識課程的參考書或教材，也適合作為人工智能愛好者的自學參考書。無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能夠從本書中獲得有益的啟示和幫助。

教材的內容框架以《人工智能訓練師》國家職業技能標準為根本依據，擬按照數據標注員(五級、四級)和人工智能算法測試員(三級、二級、一級)兩個工種分為兩冊。數據標注員分冊的內容主要包括訓練師職業概述，Python基礎知識，數據采集和處理運用，數據標注，智能系統運維等內容；人工智能算法測試員分冊的內容主要包括人工智能算法基礎知識，業務分析，智能訓練，智能系統設計，培訓與指導等內容。每個分冊的內容按級別進行安排。職業性：教材從職業認知入手，首先幫助學員建立一個對人工智能訓練師職業的系統認知，如工作職責、人才需求、職業發展等；具體內容的編寫充分體現職業活動的特點，以典型的工作任務出發，如實反映人工智能訓練師的真實職業活動、工作流程、工作標準。先進性：教材的案例素材主要來自于協會成員企業的內部培訓資料、真實案例素材、近期新產品和解決方案，力求反映人工智能行業近期新的進展和應用，並覆蓋眾多行業應用的典型場景和產品，例如智慧醫療、智慧金融、智慧商業，數字人、智能機器人、數字哨兵等。

隨著互聯網的迅速發展，網絡上的資源和信息呈現爆發式增長。此外，越來越多的網站和應用程序提供了豐富的數據，並為開發者提供了接口，以便讓他們使用和利用這些數據。在這種情況下，網絡爬蟲作為一種能夠自動採集並處理互聯網上的信息的工具，逐漸成為了數據采集和分析過程中不可或缺的一部分。在數據采集方面，網絡爬蟲可以用於獲取互聯網上的各種數據，例如新聞、評論、商品信息、用戶數據等。通過網絡爬蟲，研究人員、企業和個人都可以快速、準確地獲取大量數據，並對其進行分析和挖掘。這些數據可以被用來制定商業決策、預測市場趨勢、評估產品競爭力、推薦產品或服務等。本書由七個項目組成，分為初識網絡爬蟲、基於Python庫實現靜態數據采集、基於urllib實現客戶端數據采集、基於Requests-HTML實現動態數據采集、基於Scrapy框架實現網頁數據采集、基於 Scrapy-redis分布式實現網頁數據采集以及基於自動化測試工具實現網頁數據采集，內容簡明扼要，由淺入深，循序漸進。

真實世界的資料都是多模態的，真正的通用人工智慧（AGI）必將超越單一模態的局限。本書作者基於其多年在工業界的大資料技術經驗，系統而全面地探討了多模態資料技術，從基礎概念到關鍵技術，再到典型應用，全方位講解多模態資料分析的核心技術與前沿實踐。首先詳盡地介紹了多模態資料分析相關知識，涉及文本、圖片、音訊、視頻等多模態資料；然後結合實例代碼，系統介紹了統計分析、機器學習、深度學習、知識圖譜、大模型等多種方法、模型，包括GPT與DeepSeek等大模型的多模態實踐分析；最後結合直播視頻、醫療領域等案例闡述了多模態資料分析的多種演算法模型的綜合應用。 本書體系化強、案例豐富，以"理論框架—技術路徑—實戰案例”層層遞進的方式提供了完整的知識鏈路，主體基於Python語言的大量實例代碼，可以説明讀者學以致用。 本書既可作為資料分析師、資料科學家、資料工程師、演算法工程師等資料相關從業者的學習用書，也可作為高校數學、統計、電腦等相關專業的教材使用。

從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Pyth從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Python代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。on代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。

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。

作為“十四五”職業教育國家規劃教材的全新升級版，本書在第1 版的基礎上，融入前沿人工智能技術，實現了內容的迭代升級。本書旨在培育讀者的人工智能思維與素養，助力其構建人工智能的基本理念與技術體系。全書共分三個核心版塊：首先系統梳理人工智能的基礎概念，回溯其發展歷程，展現當下應用的全景；然後深入闡釋人工智能的關鍵技術，涵蓋計算機視覺、機器學習、生物特徵識別等前沿領域，以及機器人、計算機圖形學、增強現實技術、虛擬現實技術、知識圖譜、數據挖掘等多元應用；最後聚焦Python 編程，引領讀者快速邁進人工智能應用實踐的大門，將理論與實踐教學緊密整合，為讀者開啟一段兼具深度與廣度的人工智能學習之旅。本書配備了微課視頻，讀者只需用手機掃一掃書中二維碼，就可以直接觀看視頻。本書配有電子課件，凡使用本書作為教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網www.cmpedu.com 下載。諮詢電話：010-88379375。本書既可作為高等職業教育本科和專科的“人工智能應用基礎”公共課教材，也可作為廣大人工智能愛好者的參考書。

本書是機器學習的入門書，深入淺出地講解機器學習的基礎理論與應用，不僅注重給理論添加淺顯易懂的解釋和詳述，而且探討何種創新思維或科學思維可以產生或引導出某個理論，讓學習者在學習理論過程中自然地培養創新思維與科學思維。本書知識點包括回歸分析、k-近鄰算法、決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、模型性能評估、集成學習、降維方法、聚類、EM 算法與高斯混合模型、神經網絡與深度學習等。本書每章都設計手工計算的應用例題，以演示理論解題和計算過程，幫助學習者理解和掌握理論。每章配有編程實踐的實例，不僅示範解題的Python 代碼，還示範解題思路、步驟和結果分析，培養學習者解決實際問題的能力。每章自然地融入科技強國、弘揚中華智慧與文化等內容。此外，每章的習題可鞏固知識，對應的在線課程（中國大學MOOC，課程名：機器學習）可引領學習。 本書的配套教學資源有教學大綱、教學課件、源代碼和案例素材等，讀者可登錄華信教育資源網免費下載；編程實例所用數據集在書中標注了下載途徑。 本書可作為人工智能、計算機相關專業的教材，或供機器學習理論與應用的學習者使用參考。

目前，微分方程課程改革已經成為高校培養高層次應用型人才的一個重要方面。《微分方程數學模型及其數值方法》將從微分方程數學模型的基礎出發，分兩個篇章介紹常微分方程和偏微分方程數學模型及其數值解。通過具體的實際問題和數學建模方法，培養學生的數學建模能力，幫助他們理解如何將現實問題抽象為數學模型，並應用微分方程方法進行求解和分析。將數學理論與實際應用結合起來，通過具體的案例和實例，讓學生深入理解微分方程在科學、工程、生物醫學等領域的應用，培養學生的數學建模思維，增強他們對數學的實際應用能力。《微分方程數學模型及其數值方法》引入了部分大學生數學建模賽題作為例題和課後習題，鼓勵大學生參加各類大學生數學建模競賽，學以致用。此外，《微分方程數學模型及其數值方法》通過Python軟件講授求解微分方程的解析解和數值解的方法，培養學生解決實際問題的能力，讓他們學會應用微分方程理論解決工程、科學領域中的實際問題，提高他們的綜合素質。

本書作為數據科學的入門教材，以實例分析為主線，結合MySQL，系統地闡述了數據庫系統的基本原理、基本技術、基本方法及應用。全書共13 章，主要內容包括概述、關係運算、數據完整性、關系數據庫標準語言SQL、概念模型和邏輯模型、關係規範化、數據安全、併發控制、數據恢復、數據庫設計、openGauss數據庫、數據庫管理系統設計、在虛擬機上安裝CentOS，前11 章結尾均提供了基於生成式人工智能的課堂知識鞏固與課後知識拓展環節。本書以MySQL 為數據庫管理系統介紹數據庫的實現技術，以Python 和Java 等為主語言介紹數據庫系統的設計與實現技術，並提供詳細操作和完整程序系統。全書以兩個實例數據庫系統貫穿始終，內容豐富、結構嚴謹，講解深入淺出、通俗易懂，且十分注重實用性。同時，書中提供的例題和習題取材新穎、實用，方便讀者鞏固所學知識。本書適用於高等院校計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、智能科學與技術、信息安全和軟件工程等相關本科專業的“數據庫原理”課程教材，也可作為從事數據庫系統研究與應用開發的工程技術人員的參考書。

從零開始帶你了解雲端運算的組成！ 本書主要是針對雲端運算的從業人員所編寫的入門教材。內容以 AWS Academy 所提供的 AWS Academy Cloud Foundations 教材為主，並提供額外的練習實驗；主要的程式語言會以 Python 來示範，使用者可以在自己的帳號下完成，或是利用 AWS Learner Lab 學習帳號下完成。本書將內容規劃成5個部分，從零開始帶你了解雲端運算的組成，透過每個單元的實作讓你一步一步完成這份專案。 ● AWS 學習地圖：說明 AWS 專業證照的學習路徑。 ● 雲端運算概念：包含雲端運算簡介、成本、AWS 基礎設施與雲端安全責任共擔模型。 ● AWS 核心服務：介紹雲端網路配置、運算服務、儲存種類與資料庫等。 ● 雲端運算架構與監控：雲端運算架構設計原則，如何進行自動擴縮與監控。 ● AWS 認證與勳章：如何透過 AWS Academy 取得半價優惠券，準備考試練習與如何結合社群網路讓公司看到學習成效。 本書適合的「讀者族群」 ☑ 大專院校內雲端運算相關課程的學生 ☑ 擔任公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人 ☑ 想在 AWS 雲端中探索職業生涯的人 ☑ 想考 AWS 雲從業人員認證（AWS Certified Cloud Practitioner）的人 ◇筆者 Github 專案網址◇ ｜https://github.com/yehchitsai/AWS_ACF｜

本書是大數據專業英語教材，內容包括大數據基礎、軟件與開發技術、操作系統、Python與R 編程語言、數據結構、數據庫與數據倉庫、雲存儲與數據備份、數據處理與數據清洗、數據挖掘、Hadoop 與Spark、數據可視化、大數據安全等。 本書體例新穎，適合教學。每個單元均包含以下部分：課文――選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章；單詞――給出課文中出現的新詞，讀者由此可以積累大數據專業的基本詞彙；詞組――給出課文中的常用詞組；縮略語――給出課文中出現的、業內人士必須掌握的縮略語；難句講解――講解課文中出現的疑難句子，分析其語法結構，培養讀者的閱讀理解疑難句子的能力；習題――既有針對課文的練習，也有一些開放性的練習；短文翻譯――培養讀者的翻譯能力；參考譯文――讓讀者對照理解以提高翻譯能力。 本書吸納了作者近20 年的IT 行業英語翻譯與圖書編寫經驗，與課堂教學的各個環節緊密結合，支持備課、教學、複習及考試各個教學環節，有配套的PPT、參考答案等。 本書既可作為高等本科院校、高等專科院校大數據相關專業的專業英語教材，也可供從業人員自學；作為培訓班教材，亦頗得當。

本書以智能技術演進為主線，構建從傳統人工智能、現代數據智能到前沿生成智能的完整知識體系。首先闡釋搜索智能、知識智能的簡明原理，再聚焦機器學習、深度學習建模方法，以及計算機視覺、自然語言處理、時序數據分析等經典應用技術，最後介紹人工智能生成內容、大語言模型(LLM)、檢索增強生成(RAG)、智能體(Agent)等前沿應用方向。 全書以理解智能原理和應用實踐為目標，採用案例驅動方式，並借助大語言模型賦能編寫思路，通過行業鮮活案例全流程剖析建模邏輯，以Python語言簡化算法理解，將大語言模型作為輔助開發工具貫穿全書，形成從原理、技術到應用的閉環知識結構。配套有自研零代碼工具Mr.AI，提供豐富的實踐題目和數據集，幫助讀者輕鬆入門，構建AI思維，掌握核心技術，進而實現領域應用落地。 本書提供豐富的教學資源，可登錄華信教育資源網免費獲取電子課件、教學案例、部分例題源代碼及數據集等資源，也可掃描書中的二維碼獲取相關資源。 本書通俗易懂、實例鮮活、技術先進、實操性強，既適合作為高等院校非計算機專業本科及研究生人工智能通識課程、“AI+”跨學科能力培養教材，也可供初學者自學或職場人士AI應用開發實踐參考。

《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。