Python

本書以培養學生的計算思維為出發點，結合全國計算機等級考試二級考試大綱，較全面地介紹了計算機工作原理，以人工智能時代使用最普遍的程序設計語言Python為例介紹程序設計方法，從數據結構、軟件工程、數據庫基礎知識幾方面介紹計算機軟件開發工作原理，介紹計算機網絡基本原理、多媒體音視頻的處理方法，介紹智能時代的大數據技術、雲計算、人工智能技術，為讀者深入瞭解計算機系統、理解計算機工作原理、跟蹤計算機技術發

本書本書共有9章，包含PySide 6/PyQt 6常用知識及一些經典應用。每個章節側重點不同，但相對獨立，讀者根據目錄即可獲取自己所需的內容。第1章介紹PySide/PyQt的入門知識；第2章介紹Qt Designer的詳細用法；第3章和第4章介紹PySide/PyQt的基本窗口控件的使用方法；第5章介紹PySide/PyQt的特殊控件――表格與樹；第6章介紹一些高級窗口控件；第7章介紹信號/槽和事件；第8章介紹Python的擴展應用；第9章介紹PySide/PyQt的實戰應用。本書旨在幫助讀者以最短的時間掌握PySide 6/PyQt 6的基礎知識並能夠實戰應用，希望本書對有Python程序開發需求的讀者有幫助。

本書從自然語言處理初學者的視角出發，以Python及其相關框架為工具，以實戰為導向，系統講述了中文自然語言處理中的基本概念、理論方法和經典算法，既有對基礎知識和理論模型的介紹，也有對相關問題的實現方法和技術現狀的詳細闡述。通過使用NLP中流行的jieba、LTP、HanLP、NLTK等工具庫解決案例中的問題，使讀者既能理解問題背後的原理，又能學習解決實際問題的思路和方法，提高使用自然語言處理方法來解決實際問題的能力。本書可以作為各類職業院校人工智能技術應用及相關專業的教材，也可以作為自然語言處理初學者的入門參考書。本書配有電子課件等教學資源，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(wwwcmpeducom)註冊後免費下載，或聯繫編輯(010-88379807)諮詢。

自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學，研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。計算語言學是指通過建立形式化的數學模型來分析、處理自然語言，並在計算機上用程序來實現分析和處理的過程，旨在以機器來模擬人的部分或全部語言能力的目的。《自然語言處理與計算語言學》作為一本借助於Python編程語言以及各種開源工具（如Gensim、spaCy等）來執行文本分析、自然語言處理和計算語言學算法的圖書，從應用層面介紹了相關的理論知識和所涉及的技術。《自然語言處理與計算語言學》共分為15章，其內容涵蓋了文本分析的定義、使用Python進行文本分析的技巧、spaCy語言模型、Gensim工具、詞性標注及其應用、NER標注及其應用、依存分析、主題模型、高級主題建模、文本聚類和文本分類、查詢詞相似度計算和文本摘要、詞嵌入、使用深度學習處理文本、使用Keras和spaCy進行深度學習、情感分析與聊天機器人的原理介紹等。《自然語言處理與計算語言學》適合對自然語言處理的實現細節感興趣的Python程序開發人員閱讀。如果讀者具備統計學的基本知識，對學習本書內容會大有裨益。

本書以計算思維與計算問題求解、信息表示和信息處理為主線，將Python作為實踐語言，串聯計算機文化與計算思維、計算機系統組成與結構、信息表示、操作系統、數據庫、計算機網絡、信息處理、信息安全、信息化新技術等內容。

人工智能時代，數字數據的爆炸式增長推動了人們對使用機器學習(ML)的交易策略相關知識的需求。《機器學習在算法交易中的應用(第2版)》就以Python為基本工具，從全局、戰略的視角介紹了相關的概念，以及機器學習在交易策略設計和執行中的價值及實踐運用。全書分4部分，其中第1部分主要介紹基於機器學習的交易策略的基礎知識，該部分內容圍繞機器學習算法以及交易策略相關的數據展開，概述了如何有效捕獲數據信號內容、如何準確提取特徵，以及如何基於這些數據優化算法評估投資組合。第2部分重點闡述了在端到端工作流環境中，一些基本的監督學習、無監督學習是如何為交易策略的制定提供幫助的。第3部分是自然語言處理，這部分引入了無監督學習算法，力求從文本數據這種最關鍵的另類數據中高質量地提取信號。第4部分通過TensorFlow和PyTorch,重點介紹深度學習和強化學習在交易策略設計中的應用。 《機器學習在算法交易中的應用(第2版)》通過大量示例，詳細介紹了如何使用不同機器學習算法設計交易策略，並通過大量的數學及統計知識，幫助讀者更好地理解算法調優過程及整個計算過程。特別適合想獲得用於交易的機器學習算法相關知識或想設計交易策略的數據分析師、數據科學家、Python開發人員、投資分析師或投資組合經理參考學習。

《線性代數》(第三版)是在前兩版的基礎上修訂而成的。全書突出“矩陣方法”，從始至終貫穿矩陣的初等變換的作用，表述上從具體問題入手，問題的引入自然、貼切，問題的討論由淺入深，由易及難，從具體到抽象，循序漸進，脈絡清晰，做到了難點分散，化難為易，便於組織教學。 經過多年的教學實踐並根據同行的寶貴建議，我們進一步對國內外優秀的同類教材進行了比較研究，在保持前兩版特色的基礎上，第三版主要做了如下修改：增加第六章Python語言實現，我們用Python語言實現線性代數中的各種計算，包括行列式計算、矩陣計算、求解線性方程組、求矩陣的特徵值與特徵向量等；對第二版的錯誤和疏漏之處進行了改正，並對部分內容進行了重新編寫。 《線性代數(附帶習題集)》可讀性較強，既可以作為應用型本科院校或同等層次學生的教學用書，也可以作為其他專業學生的參考書。學習《線性代數(附帶習題集)》的預修課程只需初等數學即可。

本書以當前軟件測試人員掌握的主流編程語言Python為主，詳細介紹了自動化測試的基礎知識、進階知識和項目實戰。全書分為3部分，共8章，分別介紹自動化測試概述，單元自動化測試，接口自動化測試，界面自動化測試，擴展現有自動化測試框架，開發全新自動化測試框架，項目實戰，持續集成、持續交付和持續部署等知識，且每個知識點都有相應的實現代碼和實例。 本書適合有一定編程基礎的測試工程師、自動化測試工程師、測試開發工程師及測試管理者閱讀，也可作為全國高等院校或培訓機構的教材。

本書將數學理論與實例相結合，這些實例以最先進的通用機器學習框架為基礎，由Python實現，向讀者介紹更複雜的算法。全書共25章，包括機器學習模型基礎、損失函數和正則化、半監督學習導論、高級半監督分類、基於圖的半監督學習、聚類和無監督學習模型、高級聚類和無監督學習模型、面向營銷的聚類和無監督學習模型、廣義線性模型和回歸、時序分析導論、貝葉斯網絡和隱馬爾可夫模型、最大期望算法、成分分析和降維、赫布學習、集成學習基礎、高級提升算法、神經網絡建模、神經網絡優化、深度卷積網絡、循環神經網絡、自編碼器、生成對抗網絡導論、深度置信網絡、強化學習導論和高級策略估計算法。

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。

本書立足於大數據背景，面向“新文科”“新商科”相關專業，探析各行業專業人士在數據處理、管理、分析應用等方面的不同要求，整合統計學、數據分析與挖掘基本原理，利用主流數據處理工具講解數據的管理和應用，既有文科、商科教學過程中常用的Excel工具，也有與其相關聯的Power Query、Power Pivot等加載項，也包括利用Python進行數據獲取等基礎工作，等等。本書對內容的難易程度進行了分層，在實踐中對原理進一步糅合，如結構化數據和非結構化數據的提取，從單表數據、關聯數據到數據模型構建等；從體系上給各專業學生以立體的數據分析理論與應用全貌；從業務需求理解、多元數據獲取、異構數據整理、分析和決策支持探討方面，做到“淺入而深出”，梯次推進。這對培養大學生數據思維、數據管理能力有很好的幫助，特別是在創新創業活動過程中融合數據驅動，能夠幫助團隊更加精准地進行組織架構、高效運營、成本控制、產品定位、風險管控、投資決策等。本書共分八章。首先，詳細分析了數據分析理論基礎以及數據獲取理論與實踐；其次，分別從基礎與高級兩個角度對數據處理進行深入的剖析；再次，以PowerPivot為工具闡釋如何快速挖掘數據，即數據深度分析；最後，運用可視化技術等說明數據分析分享的方法。

本书立足于大数据背景，面向“新文科”“新商科”相关专业，探析各行业专业人士在数据处理、管理、分析应用等方面的不同要求，整合统计学、数据分析与挖掘基本原理，利用主流数据处理工具讲解数据的管理和应用，既有文科、商科教学过程中常用的Excel工具，也有与其相关联的Power Query、Power Pivot等加载项，也包括利用Python进行数据获取等基础工作，等等。本书对内容的难易程度进行了分层，在实践中对原理进一步糅合，如结构化数据和非结构化数据的提取，从单表数据、关联数据到数据模型构建等；从体系上给各专业学生以立体的数据分析理论与应用全貌；从业务需求理解、多元数据获取、异构数据整理、分析和决策支持探讨方面，做到“浅入而深出”，梯次推进。这对培养大学生数据思维、数据管理能力有很好的帮助，特别是在创新创业活动过程中融合数据驱动，能够帮助团队更加精准地进行组织架构、高效运营、成本控制、产品定位、风险管控、投资决策等。 本书共分八章。首先，详细分析了数据分析理论基础以及数据获取理论与实践；其次，分别从基础与高级两个角度对数据处理进行深入的剖析；再次，以PowerPivot为工具阐释如何快速挖掘数据，即数据深度分析；最后，运用可视化技术等说明数据分析分享的方法。

本書根據現有的大數據技術理論，綜合介紹了大數據技術的相關基礎理論知識，並提供了部分實踐操作介紹。全書共 8 個章節，內容包含大數據的概念與特徵，大數據計量，大數據生命週期，大數據與雲計算，大數據處理架構Hadoop，分布式文件系統 HDFS，MapReduce，大數據編程語言Python，Spark，R語言，爬蟲技術，MINIST 數字識別技術，數據建模，k- 鄰近分類算法，聚類分析，數據預處理，數據可視化，大數據應用，大數據安全與威脅。本書分別在大數據采集與預處理、數據挖掘與分析等重要章節中安排了入門級的實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握大數據關鍵技術。本書可以作為高等院校數據科學與大數據等相關專業的課程教材，亦可作為大數據愛好者的科普讀物。

本书为中等职业学校“劳动教育和实践”课程教材,全书共分为 4 个篇章,共 19 个项目。 主要内容包括第一篇文化艺术:笔尖下的创意、浸染千年时光———扎染、玩 转不织布、美丽绽放———餐巾折花 4 个项目;第二篇职业启蒙:咖啡师———咖啡拉 花、黏土创作师———快乐黏土、剪纸师———创意剪纸、藤编师———品味藤编、发饰品 设计师———小小发饰、木工———制作鲁班锁 6 个项目;第三篇创意智造:简易土壤湿 度传感器制作、趣味水果电池制作、环保 DIY———自制吸尘器、用 3D 打印笔制作埃 菲尔铁塔、招财猫智能机器人制作 5 个项目;第四篇人工智能:趣玩 microbit 编程、掌 控板和 HUSKYLENS 二哈摄像头的人脸识别、创客魔方机器人(电子部分) 设计制 作、Python 和 OpenCV 的联合编程 4 个项目。 全书图文并茂、内容充实、生动活泼,具有较强的针对性、实用性、时代性,在篇 幅和内容的安排上更加适合各类中职学校教学实际的需要。 为了教学方便,本教材 配有影像视频二维码,可以扫码观看。

LINE 在全世界擁有上千萬的用戶，在台灣幾乎每個使用手機的人，都會註冊一個 LINE 的帳號，不論公家單位還是私人企業，也都會使用 LINE 的官方帳號來與使用者保持聯繫。隨著資訊科技的發展，近年來各個企業也逐漸打造自己的 LINE BOT，除了被動的處理客服諮詢，還能透過 LINE BOT 主動推播各種行銷活動資訊，透過與使用者的即時互動，打造優質的品牌形象。 一個最簡單的 LINE BOT，可以從註冊官方帳號開始，註冊了 LINE 的官方帳號後，從管理介面中就可以進行最簡單的 LINE BOT 聊天操作，但如果要讓 LINE BOT 擁有更多的功能，就需要撰寫程式去串接 LINE Developer 所提供的操作方法，透過各種方法的互相搭配，就能打造自己專屬的 LINE BOT ( 例如聊天機器人、記帳機器人、購票機器人、天氣通知機器人...等 )。 本書是專門介紹開發 LINE BOT 的書籍，從最基本帳號的申請串接、環境的建置和圖文選單設定，一直到 LINE Message API 的進階操作都有詳細的介紹，並且會使用本機環境、Google Colab 雲端開發環境進行實際的開發演練，最後更會搭配 Google Cloud Functions、Google Dialogflow 服務，打造一個可以 24 小時運作、並能理解自然聊天語意的 LINE BOT。 本書主要內容如下： ● LINE 官方帳號申請 ● LINE 開發者帳號設定 ● ngrok 服務 ● Webhook ● 解析 LINE 訊息 ● 回傳訊息的方法 ● Google Cloud Functions ● Google Dialogflow ● 氣象機器人 ● 聊天機器人

專著,自動駕駛汽車、自然語言識別、內容推薦引擎的實現都離不開人工智能和機器學習算法.機器學習算法只有在解決具體問題時才能體現價值.本書以解決各種有趣的問題為目標,教讀者用Python、C++、JavaScript編寫機器學習算法,內容深入淺出,兼具實用性與大局觀.讀者將學習編寫遺傳算法、啟發式算法、爬山算法、模擬退火算法,運用蒙特‧卡洛模擬、點格自動機、適應函數解決問題.本書尤其適合對人工智能和機器學習感興趣的程序員進階學習.

近幾年 ESG 意識抬頭，上市櫃公司 2023年起需要進行溫室氣體盤查與查證資訊揭露，其內容包括溫室氣體直接排放及能源間接排放量。本講義主要以管理者角度，用深入淺出的方式，帶領讀者了解何謂碳邊境關稅及後續發展對成本的差異與影響，透過 Python-Based 的AI稽核工具 JCAATs 內建之OPEN DATA連結器，上機實例演練如何善用 OPEN DATA，將各項公告溫室氣體排放係數，透過人工智慧資料融合技術與資料分析，快速整理出乾淨與可信的內外部 ESG 資料，協助組織進行排放源鑑別分析及碳足跡計算，提升工作效果與效率。 本教材檢附完整實例練習資料，並可透過申請取得 AI 稽核軟體 JCAATs 教育版，充分體驗如何運用 AI 人工智慧協助 ESG 之落實實踐，歡迎會計師、內外部稽核人員、永續報告書專責人員、管理階層、大專院校師生及對ESG落實實踐有興趣深入了解者，共同學習與交流。◎代理經銷 白象文化

本書並非簡單地介紹兩種語言和框架API相關的圖書，而是以Django與Vue.js為載體，詮釋前、後端技術生態中**的優化方案和思路。 本書主要內容包括網絡編程與異步併發的基礎，軟件工程的設計模式在前端技術中的演進，從Vue.js的核心開發指南到Webpack編譯打包的優化經驗分享，Web/Service Workers與WebSocket為Vue.js實現多線程離線加速，揭秘Vue.js全方位異步惰性加載優化，Django、PyPy、WSGI和Gevent的全套異步方案實戰，Asyncio、gRPC、Channels與Django的分布式應用實戰，Python Agent技術分享。 本書內容豐富、案例眾多，適合想瞭解全棧技術的前、後端開發人員學習使用，也可作為相關培訓機構、開設相關專業課程院校的教材。

由於優化模型在各專業的研究領域中有著極其廣泛的應用，本書以優化模型為主題講述了幾類較為基礎且重要的數學模型，包括線性規劃模型、非線性規劃模型、整數規劃模型、多目標規劃模型、目標規劃模型、動態規劃模型、圖與網絡優化模型，共計七個章節。針對往年課程教學過程中學生普遍提出的困惑，即求解數學模型對於學生具有一定編程基礎要求。因此，在各章節都以一定篇幅介紹三類常用求解優化模型的軟件語言：LINGO、MATLAB以及Python。LINGO軟件對於沒有編程基礎的學生也能夠較快地掌握。MATLAB軟件以及Python軟件是大部分工科學生的基礎工具，可在不增加學生負擔學習成本上，著重介紹如何利用軟件解決優化問題。本書可以幫助零基礎學生快速、較好地掌握建立、求解數學模型的方法與過程。

只有一兩筆資料，手動處理還算簡單， 但如果有成千上萬筆時， 用土法煉鋼的方法不僅費力又耗時， 還可能眼花手亂，造成失誤…… 其實，學會Python， 就能得心應手處理各種繁瑣資料！ ★ 繼《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》好評，續推重磅新作 ★ 從基礎安裝、常見情境到實際案例操作，輕鬆學會程式設計，解決專屬問題 ★ 本書附有範例程式碼和程式檔，讓你免費下載，加速學以致用 ◎ 用途廣，又能靈活操作，文科人也學得會 《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》上市後，廣受好評， 就連文科人都能按圖索驥，拆解步驟，跟著圖文說明， 學會用Python處理Excel，匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表、轉成PDF， 不過，Python用途廣泛，不僅能跨系統，還有不少功能值得學習，讓工作效率翻倍。 ◎ 一步步學會寫程式，解決自己遇到的特定問題 因此，日本資深程式設計師金宏和實推出第二本書， 希望讀者能夠自行寫程式，解決各種實際會遇到的問題， 他以對話和圖解的形式，讓你從中發現自己也有類似的情境， 更有學習的動力，活用Python處理Excel── ．輕鬆學會安裝外部函式庫「OpenPyXL」和常見語法 ．只要短短幾行程式碼，就能執行合併列印 ．寫程式時，多少會遇到「錯誤問題」，如何有效偵錯和除錯？ ．從不同檔案，指定篩選工作表，快速擷取數據或日期 ．將篩選後的資料重新排序，以便彙整、加總…… ．如何快速製作QR碼，自動載入Excel工作表？ 本書從基礎入門到活用精通，教你用Python寫程式，有效率處理Excel資料， 還附有免費的範例程式碼和程式檔，讓你邊學邊操作，加強學習成果與深度， 處理各種資料更得心應手，展現職場競爭力！

本書面向全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目，嚴格依據新版考試大綱整理專項訓練習題，並配有詳細解析，以幫助考生在較短的時間內順利通過考試。本書共3部分。第1部分為考試大綱專家解讀；第2部分為選擇題專項訓練及答案解析，所涉及的知識點有公共基礎知識、程序設計基本方法、Python基本語法元素、基本數據類型、程序的控制結構、組合數據類型、文件和數據格式化、函數和代碼的異常、Python計算生態、Python標準庫、Python第三方庫等；第3部分為精選的兩套無紙化考試真題及答案解析，以幫助考生全面檢查所學知識點。本書既可作為全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目的練習冊，也可作為學習Python語言的輔導書。

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。

本書基於“基礎知識” +“代碼示例” +“應用案例”的模式編寫，共包括 7個項目。項目 1主要介紹互聯網數據采集的入門知識；項目 2通過一個入門級的簡單案例，介紹互聯網數據采集的基本流程；項目 3通過一個進階的案例，詳細介紹在沒有給出官方開放 API的情況下，如何通過抓包工具獲取 XHR請求地址；項目 4主要介紹 HTML文檔數據的採集，對 HTML進行解析，以及如何提取數據的屬性與文本；項目 5主要講解批量獲取數據的整理與合併技巧；項目 6重點講解如何通過 Python的 pymysql庫對 MySQL進行讀寫；項目 7給出了對半結構化數據進行處理的最佳實踐。 本書內容條理清晰、案例豐富，可以作為職業院校大數據、人工智能、雲計算等相關專業的教材，也可以作為行業從業人員的參考用書。 本書封面貼有清華大學出版社防偽標簽，無標簽者不得銷售。

本書注重理論與實際操作相結合，以管理會計基本理論為基礎，以仿真實訓案例為載體，以Python大數據分析工具為技術手段，通過管理會計工作實踐場景，讓學生在完成實訓任務的過程中，融會貫通管理會計的預測、規劃、決策、控制、激勵與評價等理論知識體系，提高應用 技術手段進行大數據分析，提供管理會計信息支持的能力。具體而言，本書包括成本性態分析、變動成本法、本量利分析、標準成本法、短期經營決策、全面預算管理和長期投資決策等實訓單元，每個單元不但包括基於Python工具解決管理會計問題的詳細演示，而且包括仿真實訓案例的拓展演練。 本書可以作為財務管理專業、會計學專業、工商管理類專業高年級本科生教材，也可以作為高等院校會計專業碩士、工商管理碩士等管理類研究生教材，還可供經濟管理人員、管理會計人員自學使用。

本書適合那些對人工智能感興趣，且具備一定移動終端應用程序開發經驗的讀者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python語言開發知識，同時具備Android操作系統或IOS操作系統的應用的開發經驗，將能迅速掌握基本的移動終端人工智能應用開發方法。如果您只是對人工智能技術感興趣，相信本書也能帶您瞭解人工智能技術是如何在移動終端上部署和運行的。

‧用監督學習回歸模型開發算法交易策略和衍生品定價模型。 ‧用監督學習分類模型預測信貨違約概率，檢測欺詐行為。 ‧用降維技術解決投資組合管理和收益率曲線構造問題。 ‧為實現交易策略和管理投資組合，用降維和聚類技術尋找相似資產。 ‧用強化學習模型和技術開發交易策略、衍生品對沖策略，管理投資組合。 ‧用NLTK和scikit-learn等Python庫解決金融領域自然語言處理問題。

Lift the flaps for a gentle introduction to the food chain―perfect for the preschool set!The sun shines on the jungle.Plants grow, reaching for the sun.Welcome to the jungle! Take a look at some animals who live there and discover how they depend on one another. Beetles munch on leaves, and spiders pounce on them in turn. Frogs lay in wait for the spiders, and an argus pheasant waits for a frog to leap. And so it continues, with a peek at some bearded pigs and a not-too-scary python. But what do you think the biggest animal of all will eat? With bold and friendly illustrations, a simple text, and fun interactive flaps, Michael Slack takes little readers right up the food chain and back around for a final twist.

本書是“高級人工智能人才培養叢書”中的一本，首先介紹了機器學習的相關概念和發展歷史，並在此基礎上提出了深度學習――它本質上是近幾年來大數據技術催生的產物。本書共12章，其中，第1～7章為機器學習的內容，分別介紹了機器學習的簡單模型、貝葉斯學習、決策樹、支持向量機、集成學習和聚類；第8～12章為深度學習的內容，由感知機與神經網絡開始，之後分別介紹了卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡及強化學習。第2～12章均提供了相應的實驗案例，不僅配有完整翔實的Python語言代碼及相關注釋，也給出了實驗結果和實驗分析，便於初學者上機操作並加強理解。本書注重易學性、系統性和實戰性。

業務上雲已經成為當下企業的主要解決方案。本書重在普及公有雲主流技術的應用，本書自始至終結合開源的WordPress博客應用系統，演示了業務系統上雲、業務系統容器化部署、業務系統結合大數據服務的使用等。本書將幫助讀者瞭解公有雲基礎知識以及企業級公有雲解決方案，讓讀者逐步走進高效、低成本的雲上容器世界，快速邁向雲原生。本書共分為7個項目：項目一 認識華為雲的產品、解決方案、雲市場和培訓認證，幫助讀者認識公有雲；項目二 學習華為云云服務器、雲存儲、雲網絡和雲數據庫等熱門產品的使用；項目三 學習業務系統wordpress遷移上華為雲的實現流程；項目四 學習雲原生技術棧相關技術的使用和雲容器引擎的部署流程；項目五 學習Hadoop生態圈常用技術的使用場景和公有雲上大數據服務的內容及其使用；項目六 學習雲監控服務和雲日誌服務的概念、功能和應用場景；項目七 學習python api調用華為雲熱門產品和基於華為雲容器CCE的灰色發佈系統部署。

本書在內容選取上，注重實踐性和應用性，突出應用型人才培養特色；突出立體化、自主學習式教學資源平臺整合。全書共8章內容，主要包括計算機文化與前沿技術、計算思維導論、Windows 10應用、Word 2016 綜合應用、Excel 2016 綜合應用、PowerPoint 2016綜合應用、Python基礎應用和多媒體數據處理。對於操作應用性強的部分均設置任務，每個任務均按照“引導任務卡→任務分析→任務實施→難點解析”的順序進行，既能覆蓋全書的主要知識點和技能點，帶動教學的主要內容，又能切合日常的工作、生活，實用性強。 本書不僅可以作為應用型本科院校非計算機專業學生的計算機基礎教材，也可作為各類從業人員的職業教育和在職培訓的計算機入門教材。

隨著無人駕駛技術的發展，智能網聯汽車計算平臺在智能駕駛中的作用也愈發重要。本書是智能網聯計算平臺測試應用與調試開發的初級教材，主要介紹了智能計算平臺的架構、搭建、拆裝、應用開發等相關知識。全書共8章，以學習任務為出發點貫穿教學，通過任務導入、任務分析、任務資訊、任務準備、任務實施、任務檢查與評價逐層深入實踐。本書內容包括智能網聯車載計算平臺的基礎知識、框架結構和硬件認知，Python語言和Linux系統的相關操作和基礎知識，華為MDC平臺和智行者計算平臺的拆裝與調試，以及相關軟件的環境部署和操作技巧。 本書可作為大專院校智能網聯汽車相關專業師生的教材和參考書，也可供汽車使用、維修、檢測和管理等行業的相關人員學習參考。

本書基於流行的Python語言，本書從案例出發，展示各種工具的適用場景、關鍵用法和應用技巧。本書分成四大單元，包括Python語法精講、數據預處理和可視化、機器學習、深度學習4個單元。涵蓋了Python、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等7種主流工具。

本書是“大學計算機基礎”課程的配套實驗教材，既有以Office辦公軟件為代表的計算機基礎應用操作，也有使用Python程序對計算機基礎理論進行驗證和設計的相關內容。全書共分為兩部分：第一部分為計算機基礎應用實驗，分為6章，每章按照內容提要、實驗內容的結構來編排。其中Windows7實驗4個、辦公自動化實驗9個、計算機網絡實驗1個、數據庫與信息系統實驗2個、輔助製圖技術實驗2個、綜合實驗1個。每個實驗以實驗目的為牽引，配合了翔實的步驟，並加以實戰練習，以滿足初學者的需求，同時在軍事訓練網和互聯網均有各實驗的講解視頻，可以參照學習。第二部分為Python綜合設計實驗，分為13個實驗，主要對計算機基礎理論知識進行驗證和設計，以期加深對基礎理論知識的理解和掌握，其中包括Python基礎、算法設計分析、數據分析挖掘和turtle繪圖4個富有特色的實驗項目。本書適合作為高等院校計算機基礎課程的實驗教材，也可作為軍事院校學生網絡自主學習、士兵士官提升信息化水平的初級培訓教材。

本書採用豐富的圖例來闡述數據結構的基本概念，力求簡潔明瞭地闡述複雜的算法理論，以Python作為描述語言解析算法的執行過程，以大量的範例程序來展示數據結構的使用及其相關算法的具體實現。 數據結構是計算機專業的核心課程之一，也是編程愛好者程序設計的重要基礎。本書內容體現這門必修課的完整知識體系：數組、鏈表、堆棧、隊列、樹、圖等數據結構，以及基於這些數據結構的各類算法等。為了教學的需要，每章都提供了豐富的課後習題及詳細的參考答案。 本書圖文並茂，文字簡潔、清晰，範例豐富、可操作性強，並配有視頻教學、PPT課件和範例程序源碼，適合學習數據結構和算法的讀者作為自學參考書，也適合作為高等院校計算機及信息相關專業的教材。

AI時代不可不知的知識 AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！ 咦？！ 硬體、軟體與程式設計的必備要素 都變成了可愛、生動的角色！ 這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ Python──以程式庫為傲的AI教練 ……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！ 歡迎來到電腦的世界！ 平板電腦╱智慧型手機╱超級電腦╱CPU╱RAM╱ROM╱主機板╱硬碟╱SSD…… 除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！ 我們的生活中充滿著程式設計？ 沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明， 原來程式設計這麼有趣！ 電腦之間有共通語言嗎？ C語言？Java？Python？ 這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 介紹人類語言與機械語言之間的差異， 結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！

本書從技術應用角度介紹了人工智慧、大資料等相關技術。對人工智慧基礎概述、技術分類、基本原理、開發平臺、應用場景、案例體驗等的系統介紹能使讀者快速建立起對人工智慧技術的全貌認識，培養讀者繼續深入學習人工智慧技術的濃厚興趣。本書共9章內容，內容包括：人工智慧概述、Python語言基礎、機器學習與深度學習、電腦視覺、語音處理、自然語言處理、人工智慧與大資料、智慧型機器人專案應用、新一代人工智慧的發展與思考。本書融入課程思政元素，致力於不斷提升讀者的課程學習體驗、學習效果，將價值塑造、知識傳授和能力培養三者融為一體。本書可作為高等職業院校人工智慧技術基礎相關公共課教材，也可作為各類培訓機構的人工智慧、大資料、物聯網、電腦、軟體技術等相關專業的教材。本書也非常適合對人工智慧、大資料等感興趣的讀者，以及需要快速瞭解人工智慧全貌，為後續深入學習奠定基礎的相關專業學生。為方便教學，本書配備電子課件、線上課程等教學資源。凡選用本書作為教材的教師均可登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）註冊後免費下載。如有問題請致信cmpgaozhi@sina.com，或致電010-88379375聯繫行銷人員。

About Broadcasting BritainExplore 10 years of British History through key broadcasting moments illuminated by images from the BBC archive.Created 100 years ago, on 18 October 1922, the BBC transformed people's lives at the turn of a dial, bringing voices out of the ether and conjuring the magic community of radio. Now, our lives are inextricably linked to broadcasting. It is how we remember where we come from and who we are - from the Moon Landing to the 9/11 attacks, from Monty Python to EastEnders, from Live Aid to London 2012.Head of BBC History Robert Seatter charts the story of a broadcaster and a nation, reflecting the story of all our lives across ten tumultuous decades. Broadcasting Britain: 100 years of the BBC is a vivid, thought-provoking and, most of all, entertaining celebration of a global cultural icon.Discover the BBC's central role in reflecting our ever-changing world:- Concise, essay-style text gets to the heart of each carefully chosen topic- Organized chronological

本書內容全面，既涵蓋項目實踐所需的Python語言基礎和實踐環節搭建，又涉及項目相關的技術原理和方法等理論知識介紹，還包含多個案例項目的實踐內容。書中講解了Python 語言，包括Python的安裝、數據類型、涉及函數、文件讀/寫、第三方庫等知識；介紹了人工智能實戰基礎，包括數據庫預處理技術和方法，KNN算法、回歸分析應用和其他機器學習技術等內容；還講解了人工智能實戰進階，包括自然語言處理、語音識別、圖像識別和神經網絡與深度學習等內容。

本教材採用“任務驅動，理論實訓一體”的教學模式，教材內容組織以工作任務為載體，將整個教學過程貫穿於完成工作任務的全過程，在教學內容選取、教學方法運用、教學環節設計、訓練任務設置、教學資源配置等方面都有創新，力求做到基本知識系統化、技能訓練任務化、教學資源多樣化。 本教材遵循學生認識規律和技能成長規律，形成了模組化結構，分為 8 個模組，分別為使用與維護電腦、配置與使用 Windows 10、操作與應用 Word 2016、操作與應用 Excel 2016、操作與應用 PowerPoint 2016、 Python 程式設計基礎、資訊技術基礎、應用互聯網與認知新一代資訊技術。分別設置了單項操作訓練任務和綜合性實踐任務兩層次訓練任務。充分發揮學習者的主觀能動性和對知識的應用能力，強化學習者動手能力和職業能力的訓練。 本教材可以作為普通高等院校、高等或中等職業院校和高等專科院校各專業信息技術基礎的教材，也可以作為電腦操作的培訓教材及自學參考書。