Python

本書從基本的人工智能理論出發，使用Python語言編程，基於TensorFlow和Keras深度學習框架，以理論講解為基礎，以項目實戰為導向，系統地講述了人工智能、深度學習和計算機視覺中相關的基本概念、理論方法和經典算法。既有對基礎知識和理論模型的介紹，也有對實際案例的實現方法和技術技巧的詳細闡述。本書儘量避免了複雜煩瑣的數學公式，僅涉及少量且必要的數學知識。在內容上，本書首先概述了深度學習的基本理論，然後介紹了深度學習框架TensorFlow的基礎知識、安裝和使用方法，引申出高級神經網絡API，即Keras框架，並且介紹了Keras框架的核心模塊和一系列建模方法，為後續完成項目實戰做準備。最後講解了神經網絡的原理，從回歸和分類兩大類問題出發，實現了回歸和圖像分類等實戰案例，並介紹了如何使用遷移學習的方法快速搭建神經網絡模型。

公文是一种实用文体，种类繁多，本书选取工作报告为样本研究，分为理论模型与实操方法。理论模型部分：利用大数据技术对70年来国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立回顾与任务、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素的写作模型，分类提取高频词汇，总结提炼工作报告写作步骤及要点。实操方法部分：运用Python、PHP、Mysql、Sqlite等技术，构建个人知识库、公文素材网站，提供全部源码，实现相关功能。方法从实践中来，上升到理论后，再到实践去中。本书原创蚂蚁学习法（AntStudy），由ANT学习模型与Stud（x，y）成长函数两部分构成。ANT学习模型旨在提升工作能力，构建个人知识库，分为吸收、叙述、训练三个关键环节；Stud（x，y）成长函数侧重调整工作心态，遵循大树成长规律，调动向阳、时间、向上、扎根、渴望五个变量。

本書主要內容包括計算與社會、計算機中的信息表示、算法與Python語言基礎、計算機系統、數據庫、計算機網絡、信息處理與多媒體技術、信息安全，以及高性能計算、人工智能、大數據和量子計算等計算機新技術。 主要讀者對象為對計算機新技術感興趣的讀者，也可供希望系統瞭解計算機基礎知識的青少年閱讀使用。

本書以Python軟件為基礎,結合編者多年的數學實驗課程教學實踐編寫的，內容涉及高等數學、工程數學中的相關數學實驗、數學規劃、插值與擬合、微分方程、差分方程、評價預測、圖論模型、多元分析、MonteCarlo模擬、智能算法、時間序列分析、支持向量機、圖像處理等內容，既有對算法數學原理的詳述，又有案例和配套的Python程序。本書含有Python快速入門基礎，可以幫助Python零基礎的讀者快速掌握Python語言。

本書講述了內燃機、動力電池和燃料電池等汽車動力裝置的仿真基本理論、仿真方法、評價依據和優化設計措施。全書共7章，主要介紹了內燃機受力和平衡分析，曲軸、連杆、活塞、缸蓋、機體、缸套等內燃機主要零部件的仿真與設計，配氣機構運動學、動力學和性能仿真，活塞環-缸套潤滑、徑向軸承潤滑、冷卻水腔流動傳熱和活塞噴油冷卻的仿真與設計，新能源汽車動力電池熱管理和結構的仿真與設計，新能源汽車燃料電池水熱管理仿真與雙極板結構設計。本書提供了Python編程例題和仿真實例例題，以利於讀者更好地理解和實踐。

作為第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人AlphaGo，我們知道其主要工作原理是深度學習。隨著AlphaGo Zero和Alpha Zero的相繼發佈，作為機器學習經典算法之一的強化學習在人工智能領域受到了更多的關注。《強化學習算法入門》就用通俗易懂的語言，按照“原理-公式-程序”的方式對強化學習的基礎知識進行了詳細講解。書中先讓大家從熟悉的“平均值計算”作為切入點學習強化學習的基本概念，然後結合實例學習了函數近似方法、深度強化學習的原理和方法等，比較了各算法的特點和應用，並用Python和MATLAB兩種語言進行了編程實現。 《強化學習算法入門》內容豐富，實踐性強，特別適合高校人工智能相關專業學生，機器學習、深度學習工程師學習強化學習算法。

本書共7章: 第1章是數據挖掘概述; 第2章對數據挖掘進行歷史回顧並介紹目前的研究現狀; 第3章著重討論數據挖掘的常用算法和工具; 第4章分析數據挖掘的體系結構; 第5章介紹數據挖掘技術在相關領域的應用情況; 第6章分析數據挖掘的研究方向和發展趨勢; 第7章介紹Python數據挖掘的實操案例。本書除第7章外每章後均附有習題。

本書是一本針對金融領域的數據分析和機器學習應用的實用指南。本書以ChatGPT為核心技術，結合Python編程和金融領域的基礎知識，介紹如何利用ChatGPT處理和分析金融大數據，進行預測建模和智能決策。通過閱讀本書，讀者將掌握使用ChatGPT和其他工具進行金融大數據分析的基本原理和方法。無論是金融行業 從業者還是數據分析員，都可以從本書中獲得寶貴的實用知識，提升在金融領域的數據分析和決策能力。無論是對於初學者還是有一定經驗的專業人士，本書都能夠提供實用的案例和技巧，幫助讀者更好地應用ChatGPT和其他技術解決金融領域的實際問題。

本書從機器學習的基本原理入手，以常見模型為驅動，配以精心設計的實踐案例，為大家呈現了機器學習理論知識和應用方法。書中運用 Python 語言及 scikit-learn 庫實現了幾大常見機器學習模型的訓練程序和預測程序，讓讀者能夠理論聯繫實際，在學習、工作中應用機器學習。本書適合打算入門機器學習的人閱讀。

內容提要本書用簡短的篇幅、精煉的語言，講授機器學習領域必備的知識和技能。全書共11章和一個術語表，依次介紹了機器學習的基本概念、符號和定義、算法、基本實踐方法、神經網絡和深度學習、問題與解決方案、進階操作、非監督學習以及其他學習方式等，涵蓋了監督學習和非監督學習、支持向量機、神經網絡、集成學習、梯度下降、聚類分析、維度降低、自編碼器、遷移學習、強化學習、特徵工程、超參數調試等眾多核心概念和方法。全書最後給出了一個較為詳盡的術語表。本書能夠幫助讀者瞭解機器學習是如何工作的，為進一步理解該領域的複雜問題和進行深入研究打好基礎。本書適合想要學習和掌握機器學習的軟件從業人員、想要運用機器學習技術的數據科學家閱讀，也適合想要瞭解機器學習的一般讀者參考。

樹莓派是一款基於ARM架構、Linux系統的極簡計算機，既可以用於計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行於樹莓派上的編程語言是Python，這是當前人工智能領域最為流行的編程語言。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用於計算機圖像處理，並應用於面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言，借助OpenCV庫編程，來實現具有機器視覺功能（識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤）的智能機器人。 《人工智能+機器人入門與實戰》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋Linux系統操作、Python編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸雲台和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限於本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。 本書可以作為中小學STEAM人工智能教育的一本基礎讀物，也可以作為中高職院校相關專業學生的參考書。

本書共分四部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。第二部分則給出一個Web 2.0實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通

本书是一本针对金融领域的数据分析和机器学习应用的实用指南。本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。 通过阅读本书，读者将掌握使用ChatGPT和其他工具进行金融大数据分析的基本

從學生的認知能力、思維能力提升的剛性需求出發，融合中國傳統文化，結合有趣的漫畫故事，引入編程思想，特出版系列圖書：《編程初體驗：思維啟蒙》《編程輕鬆學：ScratchJr》《編程趣味學：Scratch3.0》和《編程創新應用：從創客到人工智能》。每本書內容自成體系，相對獨立，之間又有內在聯繫，層次分明，內容形式新穎，能夠激發學生的邏輯思維和創新思維，從而提升各學科的學習能力。《編程初體驗：思維啟蒙》分為上、下兩篇，分別是：認識計算機、Python初體驗。全書以漫畫人物美美、聰聰及寵物狗旺旺的對話展開，以淺顯易懂的文字描述計算機及編程相關知識。其中，上篇包含13個大型知識點和6個不同形式的遊戲；下篇則是以任務的形式向小讀者一步一步講解Python是什麼、Python如何用。學完本書，將會對計算機和Python有全新的認識和理解，邏輯思維也將有質的提升。本書適合啟蒙階段的孩子閱讀學習，可幫助孩子認識計算機、認識Python編程語言。

數據科學的關鍵技術包括數據存儲計算、數據治理、結構化數據分析、語音分析、視覺分析、文本分析和知識圖譜等方面。本書的重點是詳細介紹文本分析和知識圖譜方面的技術。文本分析技術主要包括文本預訓練模型、多語種文本分析、文本情感分析、文本機器翻譯、文本智能糾錯、NL2SQL問答以及ChatGPT大語言模型等。知識圖譜技術主要包括知識圖譜構建和知識圖譜問答等。本書將理論介紹和實踐相結合，詳細闡述各個技術主題的實現路線，並對應用於業界算法大賽中的技術方案和技巧進行源代碼解讀，幫助讀者深入理解技術原理。最後，本書還介紹了文本分析和知識圖譜技術在政務、公共安全、應急等多個行業中的智能應用實踐案例。《數據科學技術：文本分析和知識圖譜》適合具備Python和機器學習技術基礎的高等院校學生、文本分析（或者自然語言處理）以及知識圖譜領域的算法工程師和研究機構的研究者閱讀，也適合數據科學和人工智能領域的研究者作為參考書。

9780545451925 Alligator V.S. Python (Who Would Win?)9781338320268 Falcon V.S. Hawk (Who Would Win?)9781338320244 Green Ants V.S. Army Ants (Who Would Win?)9780545301701 Hammerhead V.S. Bull Shark (Who Would Win?)9780545451901 Hornet V.S. Wasp (Who Would Win?)9780545946100 Hyena V.S. Honey Badger (Who Would Win?)9780545946087 Jaguar V.S. Skunk (Who Would Win?)9780545160759 Killer Whale V.S. Great White Shark (Who Would Win?)9780545301718 Komodo Dragon V.S. King Cobra (Who Would Win?)9780545175715 Lion V.S. Tiger (Who Would Win?)9780545681216 Lobster V.S. Crab (Who Would Win?)9780545175722 Polar Bear V.S. Grizzly Bear (Who Would Win?)9780545681155 Rattlesnake V.S. Secretary Bird (Who Would Win?)9780545451918 Rhino V.S. Hippo (Who Would Win?)9780545301725 Tarantula V.S. Scorpion (Who Would Win?)9780545681278 Triceratops V.S. Spinosaurus (Who Would Win?)9780545175739 Tyrannosaurus Rex V.S. Velo

數字圖像處理是計算機大類高年級本科生和低年級研究生的數據類重要課程。《現代圖像處理學導論》面向算法解析和工程建模能力培養，介紹圖像處理、圖像認知和建模的基本方法，集中介紹圖像處理的基本算法。《現代圖像處理學導論》共10 章，介紹成像科學和圖像處理基本概念，以及二維信號線性系統基本建模方法，系統概述卷積、濾波、增強、復原、邊緣檢測、頻域分析和分割等基本算法的建模思想，最後論述圖像基本特徵計算、模式分析和初步的深度學習方法。不同于現行的圖像處理教程，《現代圖像處理學導論》更為強調對圖像處理算法的數學建模和原理剖析，並通過小矩陣等方式進行演算，力求揭示和解析算法背後的機制，並在最後一章給出代表性算法的Python 語言實現。每章配備擴展閱讀、習題和小故事，以幫助讀者深入地學習。

本書基於PyMC語言以及一系列常用的Python數據分析框架，如NumPy、SciPy和Matplotlib，通過概率編程的方式，講解了貝葉斯推斷的原理和實現方法。該方法常常可以在避免引入大量數學分析的前提下，有效地解決問題。書中使用的案例往往是工作中遇到的實際問題，有趣並且實用。作者的闡述也儘量避免冗長的數學分析，而讓讀者可以動手解決一個個的具體問題。通過對本書的學習，讀者可以對貝葉斯思維、概率編程有較為深入的瞭解，為將來從事機器學習、數據分析相關的工作打下基礎。本書適用於機器學習、貝葉斯推斷、概率編程等相關領域的從業者和愛好者，也適合普通開發人員瞭解貝葉斯統計而使用。

機器學習是計算機科學和人工智能的重要分支之一，它被廣泛應用在多種領域，如機器人、無人駕駛汽車等。本書是“達人迷”經典系列中關於機器學習的一本。本書內容分為6個部分，共計23 章，由淺入深地講解機器學習的基本知識、本書使用的語言――Python 和 R、必備的數學知識、處理數據的常用工具、機器學習的應用以及常見的學習包和模型 6 個方面，以幫助讀者瞭解並掌握機器學習的相關知識，並能將其應用於自己的工作中。本書適合Python程序員、R程序員、數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對算法感興趣的讀者閱讀。

本書基於TensorFlow、Keras和scikit-learn，介紹了21個典型的人工智能應用場景。全書共3篇，分別是預測類項目實戰篇、識別類項目實戰篇和生成類項目實戰篇。其中預測類項目包括房價預測、泰坦尼克號生還預測、共享單車使用情況預測、福彩3D中獎預測、股票走勢預測等8個項目；識別類項目包括數字識別、人臉識別、表情識別、人體姿態識別等7個項目；生成類項目包括看圖寫話、生成電視劇劇本、風格遷移、生成人臉等6個項目。本書代碼豐富，注釋詳盡，適合有一定Python基礎的讀者，包括計算機相關專業的學生、程序員和人工智能神經網絡的技術愛好者。

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

本書綜合了現有的數據采集和預處理技術，按照實際工作中的順序，先介紹了大數據及數據采集的基礎知識，然後介紹了使用爬蟲技術進行數據采集、使用傳感器進行數據采集、使用Kettle進行數據遷移和採集以及使用Python進行數據處理，並以實訓項目的形式，將技術與理論有機融為一體。

本書是《數據庫原理及應用教程(MySQL版)(微課版)》的配套教材，共17章，主要內容包括：數據庫系統概述，關系數據庫，SQL的基本概念和MySQL簡介，數據庫的創建和管理，數據表的管理和表中數據操縱，數據表中的數據查詢，視圖和索引，數據庫安全性管理，數據庫併發控制與封鎖，數據庫備份還原和日誌管理，數據庫設計概述及需求分析，關係模式的規範化理論，數據庫概念結構設計和邏輯結構設計，數據庫物理結構設計、實施和運行維護，存儲過程與存儲函數，觸發器和事件，使用Python連接MySQL數據庫。本書總結了各章的知識要點，針對性地安排適量的典型習題，並給出教材習題和本書典型習題的詳細解答。此外，本書還在重要章節設置實驗任務並配套詳細的實驗任務解答。 本書可作為高等院校計算機及相關專業的輔導教材，也可供從事計算機軟件工作的科技人員、工程技術人員及其他有關人員參閱。

全書共11章，系統地介紹了PySpark大數據分析的方法和技巧，內容涵蓋了大數據的相關技術、PySpark的基本概念、Spark環境搭建、數據分析的基本概念及相關工具、開發工具的選擇、Spark核心編程和Spark SQL操作等基礎知識和核心技術，以及Spark流式數據處理、Spark機器學習庫MLlib和基於協同過濾的圖書推薦系統等高級主題。本書通過多個實戰案例，帶領讀者掌握使用Python和Spark進行大數據分析的方法和技巧，從而提高讀者的數據處理能力和業務價值。

這是一本面向RPA開發初學者的實戰圖書，囊括了RPA在金融、政務、製造、電商、醫療等十大行業的RPA開發實戰案例，每個案例都有詳細的步驟拆解，圖文並茂，手把手教會大家完成自動化流程的開發。《RPA開發：UiPath入門與實戰》中的案例均源自企業真實項目，每個案例都從項目需求開始，一步步引導讀者完成需求分析、流程設計和流程實現，幫助讀者深入理解並熟悉UiPath工具的同時也鍛煉了自動化流程設計的思維模式。這些案例涵蓋了RPA開發的大部分應用場景，包括Excel/Word/PDF自動化、錄製和數據抓取、瀏覽器自動化、基於客戶端應用(ERP軟件)的自動化、郵件自動化、文件壓縮與解壓、調用代碼(Python/C#)、自定義庫(Library)、包管理、數據庫自動化、API集成等，使讀者在案例實戰中實現UiPath的進階。《RPA開發：UiPath入門與實戰》面向所有對RPA有濃厚興趣的讀者。

Migrate from pandas and scikit-Learn to PySpark to handle vast amounts of data and achieve faster data processing time. This book will show you how to make this transition by adapting your skills and leveraging the similarities in syntax, functionality, and interoperability between these tools. Distributed Machine Learning with PySpark offers a roadmap to data scientists considering transitioning from small data libraries (pandas/scikit-learn) to big data processing and machine learning with PySpark. You will learn to translate Python code from pandas/scikit-learn to PySpark to preprocess large volumes of data and build, train, test, and evaluate popular machine learning algorithms such as linear and logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, Na鴳e Bayes, and neural networks. After completing this book, you will understand the foundational concepts of data preparation and machine learning and will have the skills necessary to apply these methods using

“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，內容涉及數據素養、機器學習、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。《知識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，以科普的形式講解了知識工程的相關知識，內容生動有趣，帶領讀者走進知識工程的世界。本書包含學習知識工程必備的相關知識，如邏輯運算、邏輯推理等均是重要的基礎內容；書中也對專家系統進行了剖析，從構成、分類、推理到應用實例，由淺入深，層層遞進。同時，本書對知識圖譜也做了詳細解讀，包括本體、實現路徑以及相應的實例。最後，本書通過兩大章，對Neoj4做了介紹，從入門知識到實踐案例，讓初學者能學懂並應用到實際。本書還搭配了三個附錄，分別是圖數據庫相關知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明。本書適合知識工程方向初學者閱讀學習，可以作為人工智能及計算機相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以作為高等院校人工智能及計算機專業的師生閱讀參考，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

本書是對樹莓派開發的內容進行全面升級之後的第 3 版，囊括豐富的實踐示例，詳細講解樹莓派的配置與管理、網絡連接、操作系統及軟件，以及使用Python進行樹莓派開發的各項技巧，包括有關Python編程的基礎知識、列表與字典、Python高級特性。同時，本書還涉及機器視覺、硬件基礎、控制硬件、電機、數字輸入、傳感器、顯示設備、音頻設備、物聯網、家庭自動化、Arduino等內容。本書適合程序員、計算機軟硬件愛好者，以及對樹莓派感興趣的讀者閱讀，也適合作為樹莓派相關實踐課程的指導書。

關於深度學習的論文、書籍、網站、博客等資料非常之多，如何學習呢？目前，本書的目標群體是計算機視覺領域的一年級研究生，他們對深度學習及其先行知識，如矩陣分析、概率論、最優化、機器學習，有一定的概念。本書將以實踐的形式，帶領學生直觀地感受和領略深度學習的技術和知識。深度神經網絡模型能很快地被訓練、測試，然後被產業界部署從而有效完成現實世界中的任務。在小體積、低功耗的AI計算平臺上部署這類系統是很受產業界歡迎的。相比我們熟知的CPU、GPU， TPU更適於深度學習計算。本書將講述如何在北京比特大陸科技有限公司的SE3嵌入式AI平臺上部署深度學習算法。SE3是該公司一系列適於深度學習部署應用的TPU系統之一，於2019年推出。SE3的核心是一顆稱為BM1682的TPU芯片，可以提供高達3TFLOPs的單精度浮點算力。本書分為兩部分。第一部分講述如何搭建進行深度學習實踐的環境，包括Linux、Python、OoenCV、TensorFlow、PyTorch的簡單使用，以入門實驗的形式給出。第二部分介紹深度學習技術，包括分類、檢測和分割網絡，各自配有專門的實驗並在SE3小盒子上如何實現。最終，學生可以學習完成深度學習模型的訓練、測試和在SE3上實現的整個流程：(1)在PC上，訓練模型 + 測試模型 + 轉換成SE3運行所需的模型 + 加載模型到SE3；(2)在SE3上，視頻數據經硬件加速模塊輸入 + TPU執行模型 + VPP預處理或後處理 + 向PC機上傳算法結果。

OpenHarmony(中文名為開源鴻蒙)是由全球開發者共建的開源分布式操作系統。該操作系統將人、設備、場景有機地聯繫在一起，實現了全場景多種智能終端的極速發現、極速連接、硬件互助、資源共享。本書的主要內容是OpenHarmony南向開發，即輕量系統的嵌入式硬件開發，書中的內容基於一個集成度較高的項目平臺――開源大師兄，利用該項目平臺中的硬件開發板，通過圖形化編程以及Python代碼編程的形式學習OpenHarmony輕量系統嵌入式開發相關的內容。相比專業性更強的嵌入式開發內容，本書主要面向青少年以及硬件開發愛好者，在介紹OpenHarmony操作系統和開源大師兄項目的基礎上，通過具體的應用實踐讓讀者快速了解開源鴻蒙開發。

數字圖像處理與分析在現代農業生產中得到了越來越多的應用。《數字圖像處理與分析》系統地介紹了數字圖像處理與分析的理論、方法和代表性成果及其在農業領域中的應用。《數字圖像處理與分析》介紹了數字圖像處理中的數字圖像基礎、數學基礎、圖像增強、圖像形態學、圖像分割、圖像特徵提取與描述、圖像壓縮和機器學習基礎等內容，突出專業知識和農業生產需求的緊密結合，由淺入深，循序漸進，並通過豐富的應用案例，力求使學生在掌握基本理論和專業知識的同時，具備承擔農業領域數字圖像處理與分析任務的能力。《數字圖像處理與分析》配備了電子課件、課後習題參考答案和大部分章節實驗結果的源代碼(Python + OpenCV)，供教師授課使用。

《環境數據分析(第二版)》是面向新工科建設的新形態教材，介紹了數理統計分析及機器學習、深度學習的基礎理論和軟件操作，加強了統計分析和數據科學的融合。《環境數據分析(第二版)》共12章，內容包括數據描述性分析及探索性分析、科學繪圖、環境數據分佈與假設檢驗、參數及非參數檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、生存分析、降維分析、聚類分析、分類分析及機器學習、深度學習，特別設置了知識拓展、思考題、逸聞趣事等。《環境數據分析(第二版)》重視實戰操作訓練，演示了Excel、SPSS、Python及GPT-4的分析過程，對軟件操作及界面進行了詳細介紹，完整展現了數據分析的思路和過程。所有習題、例題數據及解題方法均配套電子文件。

本書作者在Copilot、ChatGPT等人工智能的輔助下，解出了24道具有挑戰性的正則表達式謎題。本書分為許多單獨的謎題，這些謎題被歸入與解謎需要的正則表達式的複雜性和特徵有關的主題，並包含了其傳統的人為解決方案，以及流行的人工智能助手所給出的答案。除了這些謎題，讀者還將學習如何編寫提示，整合人工智能生成的編碼建議，並與助手互動以獲得想要的結果。通過閱讀本書，讀者將清楚地瞭解人工智能助手在哪些方面可以可靠地編寫代碼，在哪些方面還需要人力的協助。此外，本書介紹了很多關於正則表達式的知識。本書面向瞭解Python簡單技能和正則表達式的讀者，不需要有使用人工智能編碼工具的經驗。

全書以新型天線設計、微波濾波器設計及HFSS聯合模擬設計為基礎，對ANSYS HFSS的基本操作、進階使用技巧及實操應用進行了全面介紹。在天線應用方面，本書重點研究了當前幾類熱門天線，對其實現的設計思路與方法進行了深入分析；在微波器件方面，本書重點探討了小型化和可調性兩個方面，對實現小型化和可調性的最新技術和結構進行了詳細闡述；在聯合模擬方面，本書透過ANSYS HFSS與Python、MATLAB、Designer、optiSLang和Maxwell相結合的綜合應用，對天線和濾波器的聯合建模、模擬和最佳化進行了全面探索。本書可作為高等學校電子資訊專業碩博士研究生的參考讀物，也可供廣大微波設計人員參考。

這本書將向你展示如何提高語言理解能力。每一章都將帶你從Python、PyTorch和TensorFlow中從零開始瞭解語言理解的關鍵方面。例如，在媒體、社交媒體和研究論文等許多領域，對語言理解的需求與日俱增。在數百項AI任務中，我們需要總結大量數據進行研究，為各個經濟領域翻譯文檔，並出於道德和法律原因掃描所有社交媒體帖子。

在數字化時代，嵌入式人工智能系統和深度學習等技術變得越來越重要。在嵌入式平臺上進行深度學習推理時會受到計算能力、存儲空間、能耗等資源限制的挑戰。本書從深度學習模型在資源受限的硬件平臺上部署的角度，介紹嵌入式AI系統的基本概念、需求、挑戰，以及其軟硬件解決方案。本書共分為7章。第1章介紹了邊緣計算； 第2章介紹了嵌入式AI系統的基本概念及其面臨的需求與挑戰； 第3章介紹了嵌入式AI系統的硬件解決方案； 第4～6章介紹了嵌入式AI系統的軟件解決方案，包括DNN模型的構建及實現、輕量級DNN模型的構建、模型輕量化方法及實現； 第7章介紹了DNN模型的硬件部署。本書提供了基於Python語言和Torch API的大量代碼解析，並針對Intel系列和NVIDIA系列芯片的硬件部署分別進行介紹。本書適合作為高等院校計算機專業、軟件工程專業的教材，也可供對深度學習、計算機視覺、嵌入式AI系統等感興趣的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

本書面向黑客攻防、網絡安全和滲透測試的初學者，從文件系統、終端命令操作、文本操作、網絡操作、軟件管理、權限管理、服務管理、環境變量管理等Linux操作系統的基礎知識開始，擴展講解了一些基礎的bash和Python腳本編程技術，以及其他控制Linux系統環境所需的工具和技術。首先，你將學習如何在虛擬機上安裝Kali系統，並瞭解Linux系統的基本概念。接著，你將接觸到更為廣泛的Linux系統主題，比如操作文本、控制文件和目錄的權限，以及管理用戶環境變量。最後，你將重點關注基本的黑客攻防概念，比如安全性和匿名性，並學習bash和Python腳本編程技巧。

本書主要介紹如何基於Django框架開發網站，全書共4章，第1章主要介紹Python、Django發展歷史和安裝方法，以及HTTP的基礎知識；第2章詳細介紹了Django基本知識，包括如何啟動Django服務、Hello World程序、HttpRequest與HttpResponse對象、setting.py的配置、cookie和session、Django的MTV開發模式框架、Django的模型與數據庫的管理、Django的視圖管理、Django的模板管理以及基於Python Requests類數據驅動的HTTP接口測試；第3章以電子商務網站為例，介紹電子商務網站的需求、電子商務網站數據Model設計以及用戶信息、商品信息、購物車、送貨地址、訂單、電子支付模塊，最後介紹如何建立自定義的錯誤頁面；第4章在第3章的基礎上介紹如何構建安全的網站，分別是密碼的加密、防止CSRF和XSS的攻擊、權限操作的漏洞以及防止SQL注入。本書可作為準備使用Django框架開發網站、學習接口測試的軟件工作人員的學習用書，也可作為在校本科生和研究生的參考用書。

隨著短視頻行業的快速崛起，如何能讓短視頻作品把握熱點、緊跟時事，並且在內容的製作上體現短視頻的多樣性和高效性，運用Python編程幫助短視頻從業者，實現自動採集媒體熱點，獲取流量密碼，實現商業分析常態化，素材短視頻自動化處理，短視頻作品的批量處理等等，為短視頻插上翅膀。