Python

公文种类繁多，本书选取工作报告作为样本研究，分为理论模型与实操方法。 理论模型部分，利用大数据技术，对国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立总结与 部署、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素写作模型，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、公文语料库网站，提供全部源码，实现相关 功能。

本書以Python語言作為編程語言，基於工作過程系統化的體例設計，介紹了一些經典而常用的機器學習方法及其編程技術，包括樸素貝葉斯、決策樹、k-NN、聚類、線性回歸、支持向量機(SVM)、神經網絡等。

《智慧醫學語言基礎實踐》共分6章，第1章介紹計算機基礎，主要包括Windows基本操作、Office辦公軟件操作和電子郵件操作；第2章介紹智慧醫學語言Python基礎，主要包括Python開發環境及庫的使用、Python語言基礎概述及數據類型、Python語言程序流程控制的醫學應用、Python語言自定義函數的醫學應用；第3章介紹醫學數據的獲取與分析，主要包括numpy庫與pandas庫的醫學應用、醫學數據文件的讀取與統計模塊、醫學數據的描述性分析、醫學數據的規範化轉換與常見預處理方法；第4章介紹醫學數據的可視化，主要包括matplotlib及醫學應用、seaborn及醫學應用、pyecharts及醫學應用；第5章介紹醫學圖像處理，主要包括醫學圖像的讀取與顯示，醫學圖像幾何操作、卷積、濾波，醫學圖像增強，醫學圖像分割與形態學處理；第6章介紹人工智能及醫學應用，主要包括線性回歸分析及醫學應用、邏輯回歸及醫學應用、樸素貝葉斯分類及醫學應用、支持向量機及醫學應用、聚類分析及醫學應用、深度學習及醫學應用。《智慧醫學語言基礎實踐》通過醫學案例由淺入深，注重入門運用與舉一反三，強化醫學案例驅動的自主學習與實踐，重視醫學及相關專業學生的學習能力培養，強調醫學實踐和計算機理論的醫工融合。

本書共分為 8 章，主要內容包括與人工智能相關的數學知識，Python 語言所特有的語法和技巧，如何實現 透明無縫的 Docker 模型發佈，業界優秀的 Git 代碼版本管理工具，模型開發環境的配置，高級人工智能開發工 程師常用的 IDE 開發工具，經典神經網絡模型的剖析和分解，如何實現 RPC 遠程調用，訓練樣本序化組織結 構 TFRecord，模型訓練、保存和封裝發佈，模型訓練的 GPU 配置和機制策略的部署，模型從訓練到發佈的完 整示例等。 本書適合有計算機專業和數學專業背景的初、中級開發者閱讀，以便快速掌握和駕馭人工智能全棧技術， 也適合作為在職人工智能模型開發人員查詢時使用的手冊級工具用書，還適合作為中職學校、高等院校及培訓 機構計算機人工智能和大數據等相關專業的教學用書。

《智慧醫學語言基礎》共分6章，第1章介紹智慧醫學概述，主要包括計算機基礎、醫學大數據及其應用、人工智能及智慧醫學應用；第2章介紹智慧醫學語言Python基礎，主要包括Python語言及開發環境搭建、Python語言基礎概述及數據類型、Python語言程序控制結構、函數；第3章介紹醫學數據的獲取與分析，主要包括醫學數據的獲取與存儲、醫學數據的常用計算模塊、醫學數據的描述性分析、醫學數據文件的讀取與寫入、醫學數據的歸一化轉換與常見預處理方法；第4章介紹醫學數據的可視化，主要包括matplotlib包、seaborn包、pyecharts包可視化醫學數據；第5章介紹醫學圖像處理，主要包括醫學影像相關技術、醫學圖像處理基礎、醫學圖像增強、醫學圖像分割與形態學處理等；第6章介紹機器學習及醫學應用，主要包括機器學習介紹、線性回歸分析、邏輯回歸、樸素貝葉斯分類、支持向量機、k均值(k-means)聚類、深度學習算法。圍繞醫學案例由淺入深進行論述，特點是醫工融合，注重入門運用與舉一反三，強化醫學案例驅動的自主學習，重視醫學及相關專業學生的學習能力培養，強調醫學實踐和計算機理論的醫工融合。

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。

● 認識 PyQt 和 Qt Designer ● 了解 PyQt5 和 PyQt6 的差異 ● 程式碼均包含 PyQt5 和 PyQt6 版本 ● 程式碼均有一般寫法和 class 寫法 ● 介面與視窗元件 ● 介面佈局方法 ● 行為與事件 ● 樣式、影像和繪圖 ● 十個精選實用範例 Qt 本身是 C++ 的函式庫，而 PyQt 則是 Qt 的分支，是 Python 用來設計使用者介面 ( GUI ) 的函式庫，主要使用 Python 搭配 Qt 進行介面的設計開發，除了能完整利用 Python 語法，也保留了 Qt 的強大功能，目前市面上許多軟體，也會使用 PyQt 進行開發。 雖然 Python 本身內建 Tkinter 函式庫，但 PyQt 能用更容易理解的程式碼，以及更美觀的介面進行設計，此外，PyQt 也可以搭配 Qt Designer ( 針對 Qt 開發者的跨平台介面開發工具 ) 進行開發，並輕鬆的在 Windows、Linux 及 Mac OS 等作業系統運行。 本書是專門介紹 PyQt 的書籍，除了同時介紹 PyQt5 ( 最普及 ) 和 PyQt6 ( 最新 ) 兩種版本，每個範例程式碼都會包含「一般寫法」和「class 寫法」，從最基本的介面與視窗元件，行爲和事件、繪圖與圖形編輯都有詳細介紹，最後也會透過十個常用的精選範例，帶領大家實作出完整的應用。

本書是編者在多年概率論與數理統計教學實踐基礎上，根據高等學校工科各專業的“概率論與數理統計課程基本要求”編寫的，共十一章，包括隨機事件及其概率、一維隨機變量及其分佈、多維隨機變量及其分佈、隨機變量的數字特徵、大數定律與中心極限定理、數理統計的基本概念與抽樣分佈、參數估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、概率論與數理統計在Python中的實現.書中內容注重提高學生的學習興趣和應用能力.隨書通過二維碼配有數學家故事、本書的拓展內容等，同學們可課下掃碼閱讀.部分習題配有答案，同學們可在驗證時參考. 本書內容豐富，闡述簡明易懂，注重理論聯繫實際，可作為高等學校工科、經管類各專業概率論與數理統計課程的教材，也可作為教學參考書。

OpenCV作為一個應用廣泛的開源計算機視覺庫，正在受到越來越多的關注。目前OpenCV的各類教程基本上以Python和C++為主，基於Java的OpenCV書籍則少之又少，本書旨在彌補這一空白。 本書共13章，前4章是基礎部分，包括OpenCV概述和安裝配置、數字圖像基礎及圖像基礎操作等內容；第5到11章則包括了圖像的幾何變換、圖像平滑、形態學操作、直方圖、邊緣檢測與輪廓、霍夫變換、特徵點檢測和匹配等進階內容；第12～13章屬￿提高內容，主要介紹機器學習和視頻跟蹤技術。 本書以通俗易懂的語言，圖文並茂的講解力圖使初學者能夠快速高效入門。本書面向的讀者是包括高校學生在內的各類初學者、研究計算機視覺的業餘愛好者及需要快速上手的專業人員。

Python正宗入門NO.1 感謝眾多讀者與教師好評 一本引領數萬讀者一探Python世界、 也讓老師用了再用的暢銷經典！ 【書附超值學習資源】 「Python快速入門的10堂課」影音教學/範例程式檔/綜合演練參考解答 「善用ChatGPT學Python入門」影音教學 AI人工智慧與Big Data大數據時代 跨入程式語言、鍛鍊邏輯思維， 就從Python開始學！ Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、資料科學、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ 要懂Python 就要這樣真正的入門 徹底掌握程式語言與設計的核心！ ■適合無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 ■除了提供在本機建置開發環境的方法，更新增運用熱門Google Colab雲端開發環境的技巧，不需安裝設定即可撰寫並執行Python程式。 ■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 ■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 ■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則，讓程式開發更加得心應手。 ■收錄160分鐘的Python開發環境建置與語法入門影音教學，搭配書籍內容快速吸

本書的編寫遵循數學建模的基本原理，精選了一些典型數學模型案例，注重講解基本建模的框架和方法。全書包括了9章2個附錄，主要涉及了數學模型與數學建模基本概述、初等建模、線性規劃、非線性規劃、統計描述與分析、微分方程、差分方程、圖與網絡以及數學建模競賽及專家講評等基礎模塊，文後附加了MatLab、Python軟件入門知識和使用簡介。全書主要體現了以下特點：1)以案例教學的形式，介紹數學建模的內容、方法和步驟，提升學生數學素質和能力；2)以“問題-建模-求解”為主線，強調數學語言的表述和數學模型的符號表達；3)介紹常用的數學建模軟件，引導學生運用現代計算機技術解決實際問題的意識；4)介紹全國大學生數學建模競賽,精選了專家講評論文，使學生在學習建模的同時，瞭解並做好參加全國大學生數學建模競賽的準備；5)配備了用於教學和數學建模相關模塊作業。

《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。

本書以能夠搭建自定義神經網絡為直接目的，以Python為軟件平臺，全面介紹了大眾化的深度學習框架――TensorFlow的主要功能、使用方法及其在神經網絡搭建中的具體應用。全書內容簡潔、通俗易懂、緊密聯繫工程實際，具有良好的可操作性。本書既可作為職業技術學校人工智能相關專業的教材，也可供其他學習Python的初學者使用。

本書基於PyTorch框架介紹深度學習的有關理論和應用,以Python為實現語言。全書共分10章，內容包括深度學習的概念和發展過程、感知器、全連接神經網絡、卷積神經網絡、若干經典CNN預訓練模型及其遷移方法、深度卷積神經網絡應用案例、循環神經網絡、基於預訓練模型的自然語言處理、面向模型解釋的深度神經網絡可視化方法、多模態學習與多模態數據分類等。 本書兼顧理論與應用、原理與方法，集系統性、實用性、便捷性於一體，易於入門，實例豐富，所有代碼全部經過調試和運行。此外，每一章後面都配有適量的習題，供教學和學習參考使用。 本書可作為各類高等學校人工智能和計算機相關專業的“人工智能”或“機器學習”課程的教材，也可作為人工智能、深度學習愛好者和初學者的自學教材，以及從事人工智能課題研究和應用開發人員的參考用書。

本書從爬蟲項目開發環境搭建開始，詳細講解從數據采集到內容可視化的全過程。本書從7個網站爬蟲項目出發，根據項目需求選取不同的數據采集和處理技術，並有針對性地講解幾種Python網絡爬蟲。本書共8章，前3章是入門篇，第4、5、6章是進階篇，第7、8章是高級篇。涵蓋的內容有Scrapy爬蟲、Requests爬蟲、Selenium模擬瀏覽器、XPath語言、CSS選擇器、CSV存儲、MySQL存儲、JSON讀取、Parsel解析、Flask框架、ECharts可視化等。本書參考企業項目開發的工作流程，圖文並茂地講解每個操作步驟，並提供運行結果讓讀者檢驗自己的代碼，中間也穿插介紹相關知識點和疑難問題。本書適用于高職高專院校大數據技術專業開展項目化教學和畢業設計指導，也可作為網絡爬蟲愛好者的啟蒙資料。

本書是學習ROS的實用化書籍。從對機器人的介紹開始，由淺入深依次講解ROS依賴的Linux系統、常用的高級編程語言Python、ROS環境和機器人編程開發實訓等內容。在學習ROS開發過程中，本書在實戰篇加入了SLAM建圖、視覺跟隨和物聯網控制等前沿知識的介紹，使讀者在學習編程技能的同時，能夠更加深入地理解最新的機器人控制理論。為了發揮ROS與ROS2各自的優勢，本書提出了ROS與ROS2混合編程方法，並給出了翔實的實踐案例。 本書可供從事無人駕駛和移動機器人研究的科研工作者、高校教師及相關專業學生使用。

本書首先從Python 基本語法開始討論，逐步介紹必備的數學知識與神經網絡的基本知識，並利用討論的內容編寫一個深度學習框架TensorPy，有了這些知識作為鋪墊後，就開始討論生成對抗網絡（GAN）相關的內容。然後，本書使用比較簡單的語言來描述GAN 涉及的思想、模型與數學原理，接著便通過TensorFlow實現傳統的GAN，並討論為何一定需要生成器或判別器。接下來，重點介紹GAN 各種常見的變體，包括卷積生成對抗網絡、條件對抗生成網絡、循環一致性、改進生成對抗網絡、漸近增強式生成對抗網絡等內容。本書從模型與數學的角度來理解GAN 變體，希望通過數學符號表達出不同GAN 變體的核心思想，適合人工智能、機器學習、計算機視覺相關專業的人員學習使用。

本書分3篇，共8章。其中，第1章介紹ChatGPT的技術原理，第2-4章介紹正確使用ChatGPT的方法，第5-8章通過實戰案例，介紹如何利用ChatGPT生成VBA、Python代碼，從而培養我們的編程思維，實現工作中的編程自動化，進而在AI的加持下快速提升我們的數據處理與分析、總結彙報和互聯網營銷能力。

《自動控制原理基礎教程(第四版)》精練地闡述了自動控制的基本理論與應用。《自動控制原理基礎教程(第四版)》共九章：前八章著重介紹**控制理論及應用的主要方面，*後一章介紹現代控制理論中的狀態空間分析及綜合法。 《自動控制原理基礎教程(第四版)》強化了工程應用背景，系統介紹了MATLAB、Python應用技術，包括建模、時域分析、根軌跡繪製、頻域分析、前饋校正、離散系統分析、描述函數法計算，線性系統可控性、可觀測性和李雅普諾夫穩定性判別以及綜合設計等內容。 《自動控制原理基礎教程(第四版)》在數學基礎、控制理論、工程應用、MATLAB及Python仿真方面，具有系統性和統一性，適合工科高等院校使用。

閱讀本書，即使讀者僅掌握高中數學知識，也能理解和應用強大的機器學習技術！簡單來講，機器學習是一套以算法為基礎的數據分析技術，當你提供更多數據時，算法可反饋更好的結果。ML支持許多尖端技術，如推薦系統、面部識別軟件、智能揚聲器，甚至包括自動駕駛汽車。本書不落窠臼，示例豐富，精選的練習十分有趣，插圖清晰，講解機器學習的核心概念。 《機器學習圖解》以簡明易懂的方式介紹機器學習的算法和技術。本書不談深奧的術語，只通過基本代數知識提供清晰的解釋。你將使用Python構建有趣的項目，包括垃圾郵件檢測和圖像識別模型；還將學習一些實用技能，以清理和準備數據。 · 分類和劃分數據的監督算法· 清理和簡化數據的方法· 機器學習包和工具· 複雜數據集的神經網絡和集成方法讀者閱讀本書前，最好瞭解Python基礎知識，不必瞭解機器學習知識。

使用Python進行數據分析與可視化十分便利且高效，因此Python被認為是***的數據分析工具之一。本書以22個案例，由淺入深地介紹不同數據分析與可視化的應用和實現。僅通過這些案例並不能展示數據分析與可視化的全部精髓，而更多的應用也值得讀者在學到一定的基礎技能後進一步探索。 本書面向高等院校計算機科學、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的師生，以及Python語言初學者和數據分析從業人士。

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題程式是以Java為主。並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。為了降低讀者的學習障礙，本書範例都是完整的程式碼，以實作來引導觀念，書中所有範例程式已在最新版本的JDK的環境下重新編譯與執行，並確認執行結果正確無誤。期許本書能幫助各位具備以Java設計程式的基本能力，並完全具備應試APCS的程式設計實作能力，筆者相信經過本書的課程安排及訓練後，各位已紮實地培養了分析題目、提出解決方案及以Java設計程式的實作能力。

本書面向廣大數據科學與人工智能專業的學生及初學者，力求通俗易懂、簡潔清晰地呈現學習大數據與人工智能需要的基礎數學知識，助力讀者為進一步學習人工智能打好數學基礎。 全書分為 4 篇，共 19 章：微積分篇(第 1～5 章)，主要介紹極限、導數、極值、多元函數導數與極值、梯度下降法等；線性代數篇(第 6～10 章)，主要介紹向量、矩陣、行列式、線性方程組、特徵值和特徵向量等，並介紹這些數學知識在人工智能中的應用；概率統計篇(第 11～17 章)，主要介紹概率、隨機變量、數字特徵、相關分析和回歸分析，並介紹數據處理的基本方法和 Pandas 在數據處理中的應用；應用篇(第18 章和第 19 章)，主要介紹人工智能中典型的全連接神經網絡和卷積神經網絡。 本書既有理論又有應用，既可以用紙筆計算，也可以用 Python 編程計算，讀者可在學習過程中根據需要合理地選擇側重點。 本書既可作為高職院校數據科學與人工智能專業的教材，也可作為相關產業從業者的自學或參考用書。

本書兼顧計算機科學基礎知識和計算思維，以計算思維能力培養為主線，串聯信息表示、計算機系統、操作系統、計算機網絡、多媒體技術、科學計算及計算機發展新技術等內容，選擇Python作為計算實踐的語言，內容偏重於如何將計算思維應用於計算機科學等領域以解決問題。實踐內容在授課內容的基礎上進行拓展，並要求運用Python及相關的配套庫進行問題求解練習。希望通過應用問題求解的學習和實踐，培養讀者在理解計算機系統的基礎上，主動在各自專業學習中利用計算思維的方法和技能，進行問題求解的能力和習慣。學完本書後，希望讀者能動手解決具有一定難度的實際問題。 本書適合作為高等學校計算機基礎課程的教材，也可作為計算機培訓、計算機等級考試和計算機初學者的參考書。本書可與《大學計算機基礎實驗教程》(第2版)配合使用。

《精通嵌入式Linux編程》詳細闡述了與嵌入式Linux開發相關的基本解決方案，主要包括初識嵌入式Linux開發、關於工具鏈、引導加載程序詳解、配置和構建內核、構建根文件系統、選擇構建系統、使用Yocto進行開發、Yocto技術內幕、創建存儲策略、現場更新軟件、連接設備驅動程序、使用分線板進行原型設計、init程序、使用BusyBox runit啟動、管理電源、打包Python程序、瞭解進程和線程、管理內存、使用GDB進行調試、性能分析和跟蹤、實時編程等內容。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。

《MySQL？從入門到精通(第？3？版)》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言和豐富多彩的實例，詳細介紹了MySQL開發需要掌握的各方面技術。全書共分為4篇22章，包括數據庫基礎，初識MySQL，使用MySQL圖形化管理工具，數據庫操作，存儲引擎及數據類型，數據表操作，MySQL基礎，表數據的增、刪、改操作，數據查詢，常用函數，索引，視圖，數據完整性約束，存儲過程與存儲函數，觸發器，事務，事件，備份與恢復，MySQL性能優化，權限管理及安全控制，Python+MySQL實現智慧校園考試系統和Java+MySQL實現物流配貨系統等內容。書中所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼也給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會MySQL的精髓，快速提高開發技能。

MicroPython本身使用GNU C進行開發，在微控制器上實現了Python 3的基本功能，擁有完備的解析器、編譯器、虛擬機和類庫等。在保留了Python語言主要特性的基礎上，MicroPython還對微控制器的底層進行了封裝，將常用功能都封裝到庫中，甚至為一些常用的傳感器和硬件編寫了專門的驅動。 全書共17章，在內容上可分為3部分： 搭建環境與基本方法(第1、2章)、移植和啟用核心功能(第3～7章)、設計實現更多模塊(第8～17章)，並配備了豐富的樣例程序，用於驗證MicroPython功能模塊可正常工作，並演示同這些模塊相關的典型編程方法。 本書力求理論與實踐緊密結合，內容翔實，實例豐富，可操作性強。本書可作為高等院校“嵌入式系統”相關課程的教材，也可供從事嵌入式系統開發與應用的工程技術人員自學，還可為電子愛好者使用嵌入式系統實現創意作品提供參考。 通過在線Git代碼倉庫 https://gitee．com/suyong_yq/micropythonsu可以下載最新代碼。

本書重點關注和介紹Spring Boot 2框架的技術應用。Spring Boot是目前微服務架構使用最為廣泛的框架之一，一旦開發人員掌握了該框架的配置和使用技巧，則對於當前微服務應用的開發將得心應手。本書詳細介紹了Sping Boot 2的開發環境、開發方式、數據庫應用、MVC、RESTful、安全及測試等。對於剛開始接觸微服務架構、Spring Boot的開發人員來說，這是一本很適合的書籍。本書介紹的內容較多，但都是當前基於微服務架構的應用所需，內容翔實並提供所有源碼。對於已有開發經驗的Spring開發人員來說，這也是一本有價值的參考書。本書案例源碼均由作者親自編寫，其中包含了很多有用的方法與使用技巧。 本書適合初級、中級Java開發工程師，以及從其他開發語言(如PHP、C、Python等)轉向Java微服務的開發工程師使用，也可作為互聯網應用研發人員、自學Java開發的大中專院校學生的參考讀物。

本書是一本關於數據處理與誤差分析的實用手冊。全書主要介紹了實驗數據的表示以及實驗誤差和不準確性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不準確性的表示、誤差的分類和傳遞、概率分佈、實驗數據處理、數據及其誤差的圖形處理、數據的擬合函數以及回歸貝葉斯分析，側重於如何在實驗數據給定的條件下確定理論中的參數值和不準確性的最優估計。同時，為滿足讀者的進一步需求，本書在附錄部分給出了背景資料和部分理論推導。全書內容結合了圖形、應用實例和計算機程序，能使讀者快速掌握科學數據的正確表示、處理和不確定性分析，涵蓋了實驗的所有重要組成部分，包括實用性指導、計算機程序(Python語言)以及實驗誤差處理和報告實驗數據的方法。本書內容廣泛，實例豐富，簡單實用，適用于理工科的本科生和研究生，也適用於統計數據分析的理論研究者以及對數據處理、誤差分析及它們的應用感興趣的讀者。本書可以作為誤差分析的教學用書，也可供實際應用參考。

本書是一本面向數據科學初學者的實驗教材。本書旨在通過實驗的方式，幫助學生掌握數據分析和挖掘的基本概念、方法和技術，並學會使用Python等工具進行實際操作。本書的實驗設計涵蓋了數據預處理、數據可視化、分類與預測、聚類與關聯規則挖掘、文本挖掘、網絡分析、時間序列分析、情感分析和主題模型等多個方面，旨在培養學生的數據思維和實際操作能力，為學生日後從事數據科學工作打下堅實的基礎。本書的實驗設計遵循理論與實踐相結合的原則，每個實驗都提供了詳細的理論知識和實驗步驟，以及實驗數據和代碼。通過實驗，學生可以熟悉數據分析與挖掘的實際操作流程，瞭解各種數據分析與挖掘方法的優缺點以及應用場景。同時，本書還鼓勵學生進行自主思考和創新，通過實驗提高學生解決問題的能力和創新能力。

本書內容以技術知識與業務實戰相結合，同時全書穿插多個實戰項目，從而幫助讀者更好地理解數據分析技術在業務上的應用。前半部分為技術章節，主要圍繞Python語言的編程方法展開，其中包括數據錄入、數據可視化、數值計算、辦公自動化等內容；後半部分為業務章節，主要圍繞不同業務場景的分析方法展開，其中包括廣告投放、電商運營、用戶畫像、商品畫像、商業分析等內容。本書主要面向電商數據分析師和電商運營人員，也適合對技術感興趣的產品經理。

我們所處的高度互聯的網絡世界，是由人與人及周邊的各種事物和事件所組成的社會網絡，該網絡承載著各種各樣的人際關係和用戶行為，能為社會化趨勢的電子商務等應用提供豐富的社會環境。本書將深入淺出地介紹社會網絡的基礎理論及常用的社會網絡計算工具的使用實踐，並建立社會網絡研究理論和應用結合的計算範式，從而幫助我們掌握並理解網絡時代下諸多錯綜複雜的社會現象所需的計算思維。全書分為3篇，第1篇從社會網絡的基本認識出發，介紹社會網絡的一些基本原理與實踐方法，包括三元閉包、強弱關係、同質性、正負平衡等社會網絡計算基礎理論；第2篇從社會網絡的洞察發現出發，介紹社會網絡中的一些原理和規律，包括社會網絡中的小世界、冪律、社區、傳播、博弈、超網絡等；第3篇從社會網絡的分析理解出發，介紹社會網絡的應用和分析方法，涵蓋社會網絡的鏈接預測、影響力評價、動態分析、隨機試驗、建模仿真及表示學習。全書在介紹基礎理論的同時，還將基於igraph、Gephi、Ucinet、RSiena、Netlogo、NetworkX等社會網絡計算軟件及常用的編程語言(如R語言和Python語言)，介紹相關社會網絡的計算和應用實踐。 本書將社會網絡計算的基礎理論與實踐緊密結合，可供在圖書情報檔案、管理科學與工程、工商管理、公共管理等學科中從事社會網絡相關研究的學者參考，也可作為電子商務、信息管理與信息系統等專業的本科生和研究生的參考用書。

本書系統講解了FFmpeg命令行及音視頻特效的基礎理論及應用，包括詳細的FFmpeg命令行參數選項，包括音視頻轉封裝、轉碼、水印、字幕等，包括各種音視頻特效(倍速、倒放、旋轉、模糊、畫中畫、九宮格、浮雕和字幕效果等)，包括流媒體方方面面(RTSP、RTMP、HLS)等直播功能，包括音視頻採集，以及各種開發語言(C++、Java、Python)調用FFmepg命令行等。本書為FFmpeg音視頻流媒體系列的第三部。全書共分為12章：系統講解了FFmpeg命令行的基礎知識、轉封裝與轉碼、圖片水印與文字跑馬燈、各種音視頻特效、流媒體直播功能、音視頻採集功能，以及各種開發語言調用FFmepg命令行等。書中包含大量的示例，圖文並茂，爭取讓一個音視頻流媒體領域的讀者真正入門，從此開啟流媒體直播編程的大門。本書知識體系比較完整，側重FFmpeg命令行及音視頻特效的原理講解及應用。建議讀者先學習FFmpeg音視頻流媒體系列的第一本《FFmpeg入門詳解――音視頻原理及應用》和第二本《FFmpeg入門詳解――流媒體直播原理及應用》，然後來學習本書。本書的講解過程由淺入深，讓讀者在不知不覺中學會了FFmpeg命令行的基礎知識，並能動手實現各種轉碼功能、音視頻特效處理、並能實現流媒體直播功能。本書可作為FFmpeg命令行應用及音視頻特效處理方向的入門書籍，也可作為高年級本科生和研究生的學習參考書籍。

本書對軟件單元測試進行了詳細介紹。第1 章與第2 章介紹軟件單元測試的概念和基礎知識；第3 章到第5 章介紹C 語言、Java 語言和Python 語言的單元測試框架和技巧；第6 章與第7 章介紹代碼覆蓋率工具和代碼語法規範檢查工具；第8 章通過兩個案例詳細介紹TDD。讀者可以根據自己的需求對以上內容進行選擇性閱讀或者全部閱讀。另外，為了鞏固大家的學習效果，每一章結尾都有相應的習題。 本書適合軟件開發工程師、測試工程師、項目經理和大學計算機專業本科高年級學生與研究生閱讀。

SAP是目前企業使用最普遍的ERP系統，其由R3版到目前最新版的HANA版，數以萬計的Table不容易熟悉與了解，致查核人員對SAP常有「不知從何開始查核的疑慮」。傳統稽核方式只能找到冰山的一角，唯有改變傳統無效的查核方式，方能確保查核的有效性，事先偵測冰山下的風險。AI人工智慧稽核技術快速發展，將先進的AI資料分析技術應用於銷售資料分析性的查核，可有效協助廣大使用SAP ERP系統的企業，善用資料分析與智能稽核，快速掌握風險，提升價值。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何運用AI人工智慧銷售資料分析技巧協助SAP ERP查核，快速找出異常掌握風險，提升工作成效。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎會計師、稽核、財會、管理階層、大專院校師生及對智能稽核等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

文字探勘技術（Text Mining）與自然語言處理（NLP）被美國麻省理工學院（MIT）評選為未來十大最重要的技術之一，傳統合約查核對法務或稽核人員來說是一項耗時且耗人力的工作。然而，隨著AI人工智慧技術的快速發展，AI合約審查機器人能夠提供智能審查，提升審查效率和效果，避免合約控制失效所帶來的停工或違約損失裁罰等重大營運風險。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何結合AI人工智慧文字探勘技術快速辨識PDF 文字、PDF 上表格資料或透過OCR(光學字元辨識)對PNG 等圖檔格式進行文字辨識相關的合約文字。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎法遵、會計師、內稽、各階管理人員、大專院校師生等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

本書從數據分析與機器學習算法入手，系統地介紹了機器學習各類算法的原理方法和實際應用。本書的主要內容包括：KNN算法、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、線性回歸、K-means算法、人工神經網絡、卷積網絡深度學習以及基於Python數據分析進行職業規劃。本書作為大數據技術與人工智能領域的入門教材，在內容上涵蓋了機器學習經典算法的基礎知識和應用實例，採用Python作為編程語言，強調基本算法的應用理解，內容由淺入深。各部分內容均配有相應的任務，注重實踐應用，便於讀者學習和掌握。本書可作為各類職業院校大數據技術、雲計算技術應用、人工智能技術應用等相關專業的教學用書，也可作為相關專業領域工程技術人員的參考用書。本書配有電子課件、源代碼、微課視頻(掃描二維碼觀看)等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可以登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載，也可聯繫編輯(010-88379807)諮詢。

本書全面系統地介紹了Python語言在常見辦公場景中的自動化解決方案。全書分為5篇21章，內容包括Python語言基礎知識，Python讀寫數據常見方法，用Python自動操作Excel，用Python自動操作Word 與 PPT，用Python自動操作文件和文件夾、郵件、PDF 文件、圖片、視頻，用Python進行數據可視化分析及進行網頁交互，借助ChatGPT輕鬆進階Python辦公自動化。 本書適合各層次的信息工作者，既可作為初學Python的入門指南，又可作為中、高級自動化辦公用戶的參考手冊。書中大量的實例還適合讀者直接在工作中借鑒。

本書是基於工作過程系統化開發的活頁教材，內容包括Postman測試用戶管理系統、JMeter測試學院信息系統、Python自動化測試用戶管理系統3個項目，每個項目依據軟件接口測試的工作流程分為“配置測試環境、編寫測試計劃、設計測試用例、執行測試用例、編寫測試報告”五個典型工作環節，每個項目典型工作環節按照“資訊、計劃、決策、實施、檢查、評價”六個階段組織教學內容，同時本書融入《Web應用程序測試職業等級標準》中軟件接口測試對應的知識點。 本書可作為高職軟件接口測試技術課程教材，也可以作為Web應用程序測試1＋X職業技能等級證書相關教學和培訓教材，也可作為軟件測試領域相關技術人員的自學參考書。

本書分為三個部分：基礎理論、數據可視化、數據可視化工具及應用。基礎理論部分包括第一、二章。第一章回顧了可視化發展進程，介紹了可視化領域的一些基礎概念及應用；第二章介紹了可視化的一般流程及設計組件。數據可視化部分包括第三到七章，主要介紹了不同類型數據的可視化方法，分別為：比例數據、關係數據、文本數據、複雜數據。數據可視化工具及應用部分包括第八到十四章，選取了市場上主流的一些可視化工具，圍繞它們的使用方法和應用案例展開。這些工具包括商業軟件：Tableau、DataV、FineBI、Excel，開源包Echarts,以及編程語言R、Python。本書既可以作為高等院校計算機與軟件相關專業的教材，也可以作為軟件從業人員、計算機愛好者的學習指導用書。