Python

本書為軟件測試初學者量身打造，從零開始，覆蓋軟件公司招聘的基本要求。全書分為16章，涵蓋了軟件測試的核心概念、功能測試方法、Linux基礎知識、MySQL數據庫管理、Web自動化測試框架、HTTP接口測試、Charles抓包工具的使用、Python接口自動化測試、AI賦能軟件測試，以及如何製作求職簡歷等內容。此外，本書還提供精選面試題及參考答案，助力讀者通過面試。全書知識體系循序漸進，緊跟讀者需求，幫助讀者輕鬆掌握軟件測試技術並做好面試準備，讓求職更順利。本書的文字通俗易懂，並配備教學視頻，將複雜問題簡單化，適合對軟件測試感興趣、希望入職軟件測試工程師的讀者學習。

本書是面向藍橋杯全國軟件和信息技術專業人才大賽的軟件類賽項(以下簡稱藍橋杯軟件類大賽)的入門圖書，從數據結構和算法的維度幫助廣大讀者訓練編程思維和計算思維，掌握編程方法和解題技巧。 本書共10章，第1章主要介紹了藍橋杯軟件類大賽的基本情況，歸類匯總了其涉及的知識點(包括算法知識點)，詳細介紹了其在線評測系統以說明評分情況。第2～10章則由淺入深、由易到難地介紹了各類知識點，包括手算題和雜題、基礎數據結構、基本算法、搜索、高級數據結構、動態規劃、數學、字符串、圖論等，對於每一類知識點都簡明扼要地進行說明，並以真題作為例題進行細緻講解，以更好地幫助讀者實現學用結合的學習效果。需要特別說明的是，本書例題的代碼部分，分別由C++、Python、Java三種語言來實現(書中僅提供以C++、Python語言編寫的代碼，以Java語言編寫的代碼可從本書的配套數字資源中獲取)。 本書不僅適合作為藍橋杯軟件類大賽參賽者的備賽用書，還適用於備賽其他編程或算法類大賽(如全國青少年信息學奧林匹克競賽NOI、國際大學生程序設計競賽ICPC、中國大學生程序設計競賽CCPC、中國高校計算機大賽?團體程序設計天梯賽GPLT等)。此外，本書還可作為本科生和研究生的相關算法課程的教材或參考資料。

Streaming now on Amazon Prime!A clever and hilarious fantasy retelling of the rise to power of Lady Jane Grey, now an Amazon Prime Video series starring Emily Bader, Edward Bluemel and Jordan PetersA comical, fantastical and witty re-imagining of the Tudor world, perfect for fans of The Princess Bride. Lady Jane Grey, sixteen, is about to be married to a total stranger – and caught up in an insidious plot to rob her cousin, King Edward, of his throne. But that’s the least of Jane’s problems. She’s also about to become Queen of England. Like that could go wrong.“The Tudors meets Monty Python. Prepare to laugh and gasp and clutch your pearls.” Tahereh Mafi, New York Times bestselling author

這是一本介紹用 OpenAI Gym 構建智能體的實戰指南。全書先簡要介紹智能體和學習環境的一些入門知識，概述強化學習和深度強化學習的基本概念和知識點，然後重點介紹 OpenAI Gym 的相關內容，隨後在具體的 Gym 環境中運用強化學習算法構建智能體。本書還探討了這些算法在遊戲、自動駕駛領域的應用。本書適合想用 OpenAI Gym 構建智能體的讀者閱讀，也適合對強化學習和深度強化學習感興趣的讀者參考。讀者應具備一定的 Python 編程基礎。

本書作者總結自己三年多來對多家企業財務工作的實地調研，以及關於財會專業教學和課程設計改革的思考，在書中首先介紹了大數據分析與財務的關係；之後分別介紹了零代碼、RPA、Python在財務大數據分析中的作用和角色定位，以及應用大數據技術做財務分析的一般流程和結果表現形式。作者在書中還列舉了用大數據做企業財務分析的實戰案例，使讀者可以一步步瞭解大數據財務分析模塊的搭建過程。在附錄中，本書還收錄了作者關於傳統財會專業改革與轉型的思考，對於高職院校財會專業師生適應數字化技術發展的大趨勢有一定啟發意義。

本書旨在幫助讀者理解開源大語言模型的架構、訓練和推理過程，以及相關的源代碼。主要研究對象是Meta開源的Llama模型。本書從Python Numpy實現單層感知機和神經網絡開始，逐步講解了如何實現Transformer模型和Llama模型。此外，本書還介紹了增量預訓練模型、監督微調和人類反饋強化學習等模型訓練過程。對於私有知識的加入，書中重點介紹了監督微調，也介紹了RAG中詞向量的計算。本書採用循序漸進的方式，通過功能框圖、代碼分解執行、執行結果顯示、背景知識補充等手段幫助讀者理解模型和算法。 本書的核心讀者群體定位為大語言模型應用的開發人員，特別適合那些想從計算機視覺轉向自然語言處理的人。此外，本書還適合作為大學本科生及研究生相關課程的參考教材使用。

本書圍繞智能決策領域涉及的基本方法與技術展開介紹，主要內容包括：智能決策與智能體的基本概念，智能體所處環境的分類與建模，確定環境下智能體的搜索推理決策方法，不確定環境下決策策略強化學習方法、博弈學習方法，複雜策略的深層神經網絡建模與應用，以及網格世界遊戲、“雅達利”遊戲、圍棋對弈、“星際爭霸”即時戰略對抗遊戲、陸戰對抗等實例下智能體的決策策略生成技術和部分Python代碼實現。

本書結合具體實例循序漸進地講解了金融大模型開發的核心知識。全書共12章，分別講解了大模型基礎、大模型開發技術棧、數據預處理與特徵工程、金融時間序列分析、金融風險建模與管理、高頻交易與算法交易、信用風險評估、資產定價與交易策略優化、金融市場情緒分析、銀行應用大模型開發實戰、區塊鏈與金融科技創新和未來金融智能化發展趨勢。本書內容豐富全面，是學習金融大模型開發的優秀教程。本書既適合已經掌握Python基礎開發的初學者學習使用，也適合想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者閱讀。本書不僅可以作為證券、保險、銀行等行業從業者的參考書，還可以作為大專院校和培訓學校的專業性教材。

本書循序漸進、詳細講解了大模型開發技術的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了使用TensorFlow和PyTorch開發大模型程序的方法和流程。全書共12章，分別講解了大模型基礎，數據集的加載、基本處理和製作，數據集的預處理，卷積神經網絡模型，循環神經網絡模型，特徵提取，注意力機制，模型訓練與調優，模型推理和評估，大模型優化算法和技術，AI智能問答系統和AI人臉識別系統。全書簡潔而不失其技術深度，內容豐富全面。本書易於閱讀，以極簡的文字介紹了複雜的案例，是學習大模型開發的實用教程。本書適用於已經瞭解Python基礎開發的讀者，以及想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓學校的專業性教材。

本書根據高等學校商科專業數學課程的教學要求編寫，內容體現了新商科理念與國際化的深度融合. 本書在編寫過程中不僅借鑒了國內外教材的精華，而且結合了山東大學數學團隊多年的教學經驗. 全書共9章，主要內容為函數、極限與連續，導數與微分，微分中值定理與導數的應用，不定積分，定積分及其應用，常微分方程與差分方程，無窮級數，多元函數微分學及其應用，二重積分. 每章後面有核心知識點的思維導圖，並配有課程思政內容. 本書還以附錄形式呈現習題的Python編程求解. 本書側重數學的實用性，每節後面的習題采用分層模式，每章總復習題均選編自歷年考研真題，並配有參考答案.

本書共分為9章。第1~3章主要介紹MicroPython以及Python語言基礎;第4~5章重點針對ESP32與MicroPython的實踐性操作;第6~7章重點闡述MicroPython在物聯網的應用;第8章展現如何修改MicroPython源碼與添加自定義庫的方法;第9章為一個智能農業的項目實踐。本書對智能物聯網時代面臨的挑戰,以及MicroPython的基礎知識做了清晰的闡述,有助於讀者整理思路,了解需求,並更有針對性、有選擇地深入學習相關知識。

本教材依據《大學計算機基本要求》，從信息與社會、平臺與計算、程序與算法、數據與智能四個維度進行組織。其中，信息與社會部分包括：信息與編碼，信息倫理與法律，信息技術與社會變革，信息安全與隱私保護；平臺與計算部分包括：計算模式演變，計算機的組織與結構，計算機的輸入輸出接口，計算機網絡，物聯網，新型計算系統(雲計算、邊緣計算等)；程序與算法部分包括：程序設計模式，基本數據結構，算法設計初步，Python語言初階，軟件開發模式與過程管理，軟件複雜性分析，典型行業軟件簡介(自學)。數據與智能部分包括：數據庫，大數據基礎，數據挖掘與分析，數據可視化，人工智能初步(語音識別、視覺分析)。

本書是《計算機基礎(全國計算機等級考試二級MS Office高級應用與設計精講版)》一書的配套實踐教程，全書共分為兩部分：第1部分是實驗指導，從計算機與信息技術基礎、計算機系統的構成、Windows 7操作系統基礎、使用Word 2016製作文檔、使用Excel 2016製作表格、使用PowerPoint 2016製作演示文稿、計算機網絡基礎與Internet、多媒體技術及應用、數據庫與程序設計基礎、Python程序設計基礎、計算機新技術及應用11個方面來組織內容；第2部分是習題集，通過結合全國計算機等級考試二級計算機基礎及MS Office應用考試大綱(2021年版)和《計算機基礎(全國計算機等級考試二級MS Office高級應用與設計精講版)》主教材的內容來配置各類習題，並附有參考答案，方便學生進行自測。

本書基於Windows 7+0ffice 2016平臺，按照《全國計算機等級考試二級MS Office高級應用與設計考試大綱（2022年版）》的要求，詳細講解了大學計算機基礎的相關知識。全書共11章，包括計算機與信息技術基礎、計算機系統的構成、Windows 7操作系統基礎、使用Word 2016製作文檔、使用Excel 2016製作表格、使用PowerPoint 2016製作演示文稿、計算機網絡基礎與Internet、多媒體技術及其應用、數據庫與程序設計基礎、Python程序設計基礎、計算機新技術及其應用等內容。為了便於讀者更好地學習本書內容，本書在講解相關知識點時穿插有“提示”與“技巧”小欄目；同時各章末都安排了練習題，以幫助讀者鞏固所學知識。

數據科學是從單純的“大”數據提煉出“智慧”的數據，以供人們發現新知識並輔助決策的綜合交叉學科．本書簡要闡述數據科學的數學基礎．全書共11章，內容包括線性代數基礎、線性空間與線性變換、向量與矩陣範數、矩陣分解、概率統計基礎、隨機過程、最優化基礎、線性規劃、常用無約束最優化方法、常用約束最優化方法以及綜合案例．除第11章外，每章都有應用實例與該章內容緊密結合，以進一步加強讀者對知識點的理解和掌握．所有的應用實例和第11章綜合案例的代碼都在Windows操作系統下利用Python 3.7編寫，並在交互式解釋器IDLE上調試通過．本書可作為高等院校大數據、人工智能等相關專業的教材，也可供從事大數據、人工智能及相關領域教學、研究和應用開發的人員參考．

本書突出“三培養一融入”，即計算思維能力培養、創新思維模式培養、學科交叉意識培養和愛國情愫融入。全書共9章，主要內容包括：從算籌到計算機、從太極到二進制、從開關到處理器、從紙帶到觸摸屏、從烽火到物聯網、從繩結到大數據、從指令到源程序、從勾股到魔方陣、從機器到智能體。本書可作為非計算機專業的大學計算機基礎、計算思維導論、計算科學導論和計算機專業的計算機導論等課程的教材，也可以作為初學Python語言的參考書。

《量化投資從理論到實踐》是一本專注于量化投資領域的教材，旨在為讀者提供從理論到實踐的全面指導，深入淺出地介紹量化投資的基礎概念以及實戰中如何以Python 編程語言為工具，借助第三方量化交易平臺構建有效的量化投資策略。 本書共分8 章，從量化投資的基礎知識講起，內容包括量化交易平臺介紹、金融投資基礎知識的講解、當下主流量化投資策略——因子策略、技術指標分析策略以及機器學習算法策略的詳細介紹。本書將復雜的量化投資概念用通俗易懂的語言呈現，并且附有大量實戰案例和代碼示例，幫助讀者快速掌握實際應用技巧，以達到理論結合實際的目的。 本書可作為高等院校金融、投資等專業的教學用書，也可作為金融機構的崗位培訓和自學用書。

大數據技術作為處理海量數據的關鍵工具，在數據分析、數據計算、資源管理等領域得到廣泛應用。本書從初學者的角度出發，全面系統地介紹了Python大數據分析、數據存儲、離線計算與實時計算等基本概念與方法，並以大量案例幫助讀者理解大數據技術的方方面面。此外，本書還介紹了Kafka、圖數據處理、OLAP數據分析、分布式資源管理和大數據處理架構等知識，以幫助讀者快速熟悉大數據技術，並應用大數據技術解決現實生活中的問題。本書內容新穎，案例豐富，既可作為高等院校計算機、數據分析等相關專業的教學用書，也可供對大數據技術感興趣的初學者，以及從事數據科學、大數據技術研究和應用開發的人員參考。

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以12章的篇幅按大數據處理的相關技逐步深入進行講解，每章都安排一個綜合應用開發案例充分利用本章所學知識，達到學以致用的目的。內容包括Scala基本概念和基本用法、字符串和數組、Scala控制結構、 Spark大數據處理框架、基於Scala的Spark交互式編程模式、基於Python的Spark交互式編程模式、拓展閱讀――源自Spark誕生的啟示、Spark RDD編程、RDD創建的方式 、使用程序中的數據集創建RDD、使用文本文件創建RDD、使用JSON文件創建RD等內容。書內各章都附有習題、應用案例，以幫助讀者學習理解和實際應用。隨書配套有開放的全書教學課件(PowerPoint文件)、教學大綱、教學計劃。

本書以微型計算機為基礎，全面系統地介紹了計算機的基礎知識和基本操作。全書共10章，主要包括計算機的發展與新技術、計算機信息技術與系統基礎、計算機操作系統基礎、WPS文字辦公軟件、WPS表格辦公軟件、WPS演示辦公軟件、計算機網絡基礎、網頁設計與製作、數據庫技術基礎、Python程序設計基礎等內容。本書參考了全國計算機等級考試一級WPS Office的考試大綱要求，採用基礎講解+案例操作的方式來鍛煉學生的計算機操作能力，培養學生的信息素養。書中基礎知識講解內容翔實，且每章都安排了擴展閱讀，補充介紹一些相關的知識，最後還安排了習題，以便學生對所學知識進行練習和鞏固。

本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網絡、深度學習。著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow：Python 編程基礎、TensorFlow編程基礎、TensorFlow模型、 TensorFlow編程實踐、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--醫學應用和Seq2Seq+attention 模型及其應用案例。 本書最大特色是既有由淺入深的理論知識，又有從入門到高深的應用編程的技術知識。本書涵蓋了深度學習的理論、Python 編程語言以及TensorFlow編程知識和代碼解讀，為深度學習初學者以及進階人員提供了詳盡的必要知識。本書可用于大學本科生高年級以及研究生人工智能教材，也可作為應用領域技術人員、工程技術人員和科學研究工作者的參考資料。

本書介紹了大數據挖掘與統計機器學習領域中最常用的模型和算法，包括最基礎的線性回歸與分類方法，以及模型評價與選擇的概念和方法，進而介紹了非線性回歸與分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機、神經網絡以及在此基礎上發展的深度學習方法)。此外，介紹了無監督學習中的聚類方法，並給出了一個大數據分析的實例。除了方法的理論講解之外，我們還給出了每種方法的Python實現。

書通過通俗易懂的文字、翔實的案例，系統地介紹MySQL 8.0數據庫應用技術。全書共11章，可以歸納為4個部分。第1部分(第1、2章)介紹數據庫技術和MySQL基礎，第2部分(第3～6章)介紹以SQL為核心的數據庫應用，第3部分(第7～10章)介紹MySQL編程、數據安全、事務及併發控制等內容，第4部分(第11章)介紹應用Python與MySQL數據庫技術實現信息系統的方法與技巧，從而培養讀者對數據庫的應用能力。 為了幫助讀者快速掌握知識要點、驗證學習效果，編者精心為本書設計知識結構思維導圖，並提供示例源碼和核心知識點的微課視頻。 本書可作為高等院校信息技術及相關專業數據庫應用課程教材，也可作為參加全國計算機等級考試二級 MySQL數據庫程序設計的參考書。

《基於深度學習的圖像處理與實踐》循序漸進、深入淺出地講解了基於深度學習的圖像處理的核心知識，並通過具體實例演示了開發深度學習圖像處理程序的方法和流程。全書共 14 章，分別講解了圖像識別技術基礎，scikit-image數字圖像處理，OpenCV 圖像視覺處理，dlib機器學習和圖像處理，face_recognition人臉識別，採樣、變換和卷積處理，圖像增強，圖像特徵提取，圖像分割，目標檢測，圖像分類，國內常用的第三方人臉識別平臺，鬥轉星移換圖系統，智能OCR文本檢測識別系統等內容。本書語言簡潔而不失技術深度，內容全面。《基於深度學習的圖像處理與實踐》適用於已經瞭解了Python語言基礎語法，想進一步學習機器學習、深度學習、計算機視覺與圖像處理技術的讀者，還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業性教材。

本書介紹當前國際上較為經典的敏感性試驗設計和廣義敏感性試驗設計及相關統計性質。全書共五章：第1章簡介傳統敏感性試驗設計；第2章介紹有代表性的敏感性優化試驗設計，包括設計的優化準則和有效算法；第3章介紹廣義敏感性優化試驗設計，包括兩個二元響應和混合響應的優化試驗設計方法；第4章介紹響應分佈的擬合方法；由於在敏感性試驗數據下模型參數的估計沒有解析解，第5章基於Python語言給出敏感性試驗設計及相關參數估計的算法實現和示例。

本書以當前嵌入式系統領域裡具有代表性的RISC-V技術和嵌入式Linux操作系統作為分析對象。本書內容分為三個部分，第一部分介紹嵌入式系統的基礎知識，RISC-V指令集和賽昉科技出品的VisionFive 2(中文名：昉‧星光 2)單板計算機。在此基礎上第二部分闡述了嵌入式Linux相關知識，主要包括Linux內核、文件系統、移植方法、驅動程序等內容。第三部分介紹採用python語言在RISC-V單板計算機和嵌入式Linux系統上的開發設計案例。本書可以作為高等學校計算機、電子、電信類專業學生的參考用書，也可以作為RISC-V相關嵌入式開發人員的參考用書。

本書以講授數據可視化基礎知識和工具應用為目標，在闡述可視化基本理論的基礎上，採用大案例教學的方法，以某一超市數據為例，貫穿全書(7～11 章)，講解和演示如何使用Tableau 和Python 兩種工具完成各類可視化圖形及可視化大屏的製作，講述數據故事，挖掘數據背後的信息。全書共11 章，主要內容包括數據可視化概述、數據可視化的理論基礎、數據的理解與分析、數據可視化的任務和過程、Tableau 基礎、Python 基礎、有關比例的可視化、有關時間趨勢的可視化、有關關係的可視化、有關空間關係的可視化以及可視化大屏。本書可作為高等院校信息管理、大數據管理與應用以及經濟管理相關專業的教材，也可作為企業管理人員、數據分析人員、可視化設計人員，以及從事數據可視化、視覺藝術開發和應用等人員的參考書。本書配有電子課件、教學大綱和習題答案，歡迎選用本書作教材的老師登錄www.cmpedu.com 註冊後下載，或發jinacmp@163.com 索取。

本教材主要介紹了隨機過程的預備知識、離散時間馬氏鏈、可數狀態馬氏鏈、泊松過程、連續時間馬氏鏈、更新過程、布朗運動等內容。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，本書在介紹隨機過程基礎理論的前提下，著重使用圖表等多種形式，形象地展示課程的脈絡。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。書中還附有視頻教程，讀者可通過掃相應頁面的二維碼觀看授課視頻。對於複雜的數學推導，本書在不影響讀者閱讀的前提下，一律放到各章的附錄中，以供學有餘力的讀者參考學習。本書適用於經濟管理類本科專業2～3年級學生，也適用於經濟管理領域的從業人員。

This book offers step-by-step descriptions of various random systems and explores the world of computer simulations. In addition, this book offers a working introduction to those who want to learn how to create and run Monte Carlo simulations. Monte Carlo simulation has been a powerful computational tool for physics models, and when combined with the programming language Excel, this book is a valuable resource for readers who wish to acquire knowledge that can be applied to more complex systems. Visualization of the simulation results via the Visual Basic built in Microsoft EXCEL is presented as the first step towards the subject. Prior experience with the Excel add-in VBA is kept to a minimum. In addition, a chapter on quantum optimization simulation utilizing Python is added to explore the quantum computation. Readers will gain a fundamental knowledge and techniques of simulation physics, which can be extended to STEM projects and other research projects.

《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。

《Django 5 Web應用開發實戰》集Django架站基礎、項目實踐、開發經驗於一體，是一本從零基礎到精通Django Web企業級開發技術的實戰指南。《Django 5 Web應用開發實戰》內容以Python 3.x和Django 5版本為基礎，從Django 5構建項目開始，逐步深入講述Django框架的各項功能要點，每個功能要點從源碼角度分析，並在源碼的基礎上實現自定義的功能開發。還介紹了Django的第三方功能應用，如DRF框架開發API接口、生成網站驗證碼、站內搜索引擎、第三方網站實現帳號註冊、異步任務和定時任務、即時通信實現在線聊天，同時介紹了當前流行的前後端分離模式和微服務架構網站的開發，《Django 5 Web應用開發實戰》還提供了兩個完整的Web實戰案例：博客系統和音樂網站平臺，從中讀者可以學習瞭解網站開發的全流程，最後介紹了Django項目的上線部署。《Django 5 Web應用開發實戰》注重案例教學，講解深入淺出，非常易於上手，適合有一定Python基礎的開發人員和在校學生學習，也可以用作培訓機構和大中專院校Web項目開發的教學實踐用書。

本書是《趣味學編程：特級教師帶你零基礎玩轉Mind+》的進階版，使用編程軟件Mind+展開學習。Mind+是一款基於Scratch 3.0開發的國產編程軟件，擁有自主知識產權，有著親和的界面和豐富的擴展功能，同時支持圖形化編程語言與Python語言、C語言等多種代碼編譯環境，為不同層次的學習者提供學習支持，還集成了各種主流主控板及上百種開源硬件，支持人工智能(AI)與物聯網(IoT)功能。本書在上一本書的基礎上，帶領青少年繼續深入探索算法、人工智能(AI)以及物聯網(IoT)的精彩世界，全程配以深入淺出的微課講解，使讀者能在生動有趣、充滿挑戰的學習中收穫成功的喜悅。

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具包，一經推出便受到了業界的廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員的研發工具。《PyTorch深度學習》是使用PyTorch構建神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網絡的構成、神經網絡的知識、機器學習基礎知識、深度學習在計算機視覺中的應用、深度學習在序列數據和文本中的應用、生成網絡、現代網絡架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。《PyTorch深度學習》適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch的業內人員閱讀；具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以通過本書掌握PyTorch的用法。

本次改版主要是對書中的滴滴數據進行更換，本書主要介紹大數據分析所需的基本編程理論知識和常用算法並通過工程實例對交通大數據分析的理論及實踐進行深入介紹。主要了介紹了數據庫和Python，Hadoop和Spark的通用分布式大數據計算平臺，以及常用的機器學習和深度學習算法，主要包括統計機器學習概論、線性模型的概念和算法、支持向量機的算法思想和應用、決策樹的算法原理和應用、常用的聚類分析算法和應用、集成學習的基本原理和應用、常用的集中神經網絡算法。

本書是一本機器學習實用指南，提供從基礎知識到進階技能的全面學習路徑。本書以淺顯 易懂的方式介紹了機器學習的基本概念和主要類型，並詳細介紹使用 Python 及常見的庫進行數 據處理和機器學習的實操。此外，介紹了數據預處理的詳細過程，最後通過若干典型案例加深 讀者對機器學習的理解。本書適合對機器學習感興趣的初學者，也可作為軟件開發人員、數據分析師、學術研究人員的參考書籍。

? 本書是一本面向 12～18 歲青少年的人工智能技術入門讀物，全書內容涵蓋人工智能的定義、歷史發展、核心技術、實際應用和未來發展趨勢。書中結合 Python 編程實踐，以項目為載體，幫助讀者深入理解人工智能的概念和技術，此外還關注人工智能對人類和社會的影響，引導讀者形成正確的價值觀。本書適合作為中學階段信息技術課程的課外參考書籍、教師參考資料及人工智能愛好者的工具書，我們期望本書能激發青少年對人工智能技術的興趣，為未來的人工智能時代培養更多優秀的人才。

☛☛☛☛☛☛王老師帶你搶先看☚☚☚☚☚☚搶先看豐富書籍內容，請訪問下列網址觀賞影片：https://youtu.be/hERnZ5_s3YQ【本書特色】將物聯網應用於智慧工廠，掌握傳統產業的轉型先機♖透過本書充分理解頗受矚目的「工業4.0」、「物聯網」、「智慧工廠」的精髓♖使用Arduino × Node-RED × Python互動串聯，建立工業4.0的物聯網世界♖內容編排由淺入深，著重實作過程，共有44個實作單元♖引導你進入物聯網與工業4.0的世界，掌握轉型關鍵【內容簡介】物聯網與工業4.0是近幾年很重要的研究課題。工業4.0的主要載體是智慧工廠，物聯網在智慧工廠的應用，給傳統產業帶來全新的變革，有望產生巨大的商業價值，引領我們進入第四次工業革命。本書適用於大專院校「微處理機」、「物聯網應用」、「工業4.0概論」等課程，可提供老師教學、學生研習之用。若你是專案設計者、工廠工程師，也很適合閱讀本書。本書的內容安排由淺入深，說明了物聯網在智慧工廠應用的幾個重要主題，如RS485、Modbus協定、CAN Bus協定、OPC UA協定、MQTT協定、REST API設計理念、InfluxDB時序資料庫、Prometheus、Grafana等指標監控技術。書中安排了44個實作單元，以市面上常見的Arduino UNO R4 WiFi開發板作為實習設備，並以Node-RED作為後端平台，讓讀者可以經由實作過程，進入物聯網與工業4.0的世界。【本書精采內容】♘了解工業4.0的核心精神♘了解智慧工廠的重要特色♘IIoT現場總線與資訊網路介紹♘Arduino UNO R4 WiFi基本操作♘了解RS485 / Modbus / CAN Bus重要觀念♘Arduino Modbus RTU / TCP實作♘Arduino CAN Bus實作♘熟悉Node-RED / 儀表板操作♘Python實作OPC UA伺服器 / 客戶端♘MQTT與WebSocket的介紹與應用♘Arduino UNO R4 WiFi MQTT實作與應用♘了解REST API設計理念♘Node-RED上進行MySQL資料庫的存取♘透過WebSocket進行網頁監控IoT設備♘InfluxDB、Prometheus及Grafana指標監控

本書系統地介紹了數字圖像處理的基本理論和基本技術，共12章，包括概述、數字圖像處理的物理及技術基礎、數字圖像處理的數學基礎、圖像增強、圖像編碼與壓縮、圖像復原與重建、圖像分割、數學形態學在圖像處理中的應用、圖像分析、圖像識別、基於模型驅動法的圖像處理綜合應用和基於深度學習的圖像處理綜合應用等內容。本書深入淺出、理論與實踐並舉，各章給出了應用實例，尤其最後兩章分別給出了基於MATLAB的模型驅動法和基於Python的深度學習的圖像處理綜合應用實例。 本書可作為高等院校計算機類、電子信息類、信息與通信工程類和融媒體類相關專業及人工智能技術專業本科生、研究生的教材，也可供從事數字圖像處理、機器視覺與人工智能領域研究工作的技術人員參考。