Python

最近幾年基於內存的 Redis 數據庫日趨紅火，廣受程序員關注。本書將以 Redis 6.2.0 版本作為主講版本，同時單獨測試了 Redis 7.0.0 版本新增的主要命令。本書主要內容分基礎篇、提高篇、實戰篇，由淺入深、層層遞進地進行介紹。基礎篇重點介紹 Redis 的基礎命令；提高篇主要介紹磁盤持久化、主從複製、分布式集群、事務、Lua 腳本、管道、緩存、發佈訂閱、Redis Stream 消息隊列、IO線程、安全等各種高級技術；實戰篇則介紹編程語言 Java、Python、C、GO、PHP 調用、大規模應用案例、實用輔助工具、電商應用實戰案例。

PyQt6是Python應用開發的首選平臺，本書包括PyQt6基礎和PyQt6開發及實例兩部分。PyQt6基礎部分通過一個簡單實例初步熟悉PyQt6的兩種界面開發方式，然後介紹通用窗口、對話框(包括子類控件)和主窗口屬性、方法、事件、信號和槽，在此基礎上介紹佈局管理、常用控件、容器佈局、菜單欄、工具欄、狀態欄、表格、樹、拖曳與剪貼、繪圖、二維及三維圖表、定時器、線程和網頁交互等。PyQt6開發及實例部分包括文檔分析器、網上商城、我的美圖、我的繪圖板、簡版微信和簡版抖音。本書內容兼顧代碼設計和工具設計，以代碼設計為主。PyQt6基礎部分所有實例均採用代碼設計，PyQt6開發及實例部分一般界面採用工具設計，功能實現採用代碼設計，與實際應用開發方式相同。實例側重于綜合應用，每一個實例都經過精心考慮，盡可能合理分配重要知識點和應用模塊庫，使其既體現主要知識的綜合，又是一個簡化的流行應用。實例沒有嚴格的學習順序，讀者可以根據需要選擇。本書網絡資源包括源代碼、學習課件、所有實例的工程文件包和對應的二維碼文檔，讀者可通過電子工業出版社華信教育資源網免費下載。本書可作為PyQt6和Python學習與應用開發的參考書，也可作為教學參考書。

“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，內容涉及數據思維、數據科學、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。 本書是“人工智能超入門叢書”的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如何利用機器學習進行數據分析。全書內容共分7章，主要包括機器學習基本概念、數據分析相關基礎知識、機器學習解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的算法、神經網絡相關知識，並在附錄中對Python編程基礎知識、數據相關數學知識以及Python實驗室Jupyter Lab的使用進行了介紹。 本書面向在人工智能方向零基礎的讀者，內容全面系統，語言通俗易懂，配合典型程序操作練習，簡單易上手，能夠幫助讀者輕鬆認識和理解人工智能核心技術。本書可以作為大學生以及想要走向人工智能工作崗位的技術人員的入門讀物，也可作為青少年人工智能相關技術方向的課程教材，同時也可作為技術普及讀物供對人工智能技術感興趣的讀者閱讀。

★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★ ★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★ AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。 Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。 本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。 【精彩收錄】 ▶ OpenCV 深入介紹 ▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換 ▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖 ▶ OpenCV 影像效果進階處理 ▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤 ▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識 ▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識 ▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識 ▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒

本書是非平穩數據分析教材，涵蓋經驗模態分解、集成經驗模態分解、快速集成經驗模態分解、互補集合經驗模態分解、完全自適應噪聲集合經驗模態分解、改進的集合經驗模態分解、基於優化的經驗模態分解、變分模態分解、奇異譜分解、小波分解、小波包分解、固有時間尺度分解、局部均值分解、二次分解等，從理論基礎、分解步驟、案例實現與延伸閱讀四個角度展開，比較了不同算法的分解效果，共19章。本書提供了各分解算法實現的Matlab或Python代碼，可應用於金融、經濟、生物、電子信息等領域的實證研究，方便讀者學習查閱。本書可以作為高等院校統計、大數據、經濟管理專業的本科生課程的實踐教材，也可以作為其他相關專業研究生的教材和教學參考書，另外，對廣大從事與數據分析相關工作的實際工作者也極具參考價值。

從1999年開始，作者在普林斯頓大學開設了一門名為“我們世界中的計算機”的課程(COS 109：Computers in Our World)，這門課向非計算機專業的學生介紹計算機的基本常識，多年來大受學生追捧。本書就是基於這門課程的講義編寫而成的，書中不僅解釋了計算機和通信系統的工作原理，還分析了新技術帶來的隱私和安全問題。第2版的新增章節討論了Python編程、人工智能、機器學習以及大數據等內容。本書適合所有希望瞭解數字世界的讀者閱讀，通過瞭解技術的工作原理、起源和未來發展趨勢，更好地理解並改變我們身處的世界。

本書為深入理解學習Go語言必經之路中的重點知識領域，採用大量精美詳細的圖文介紹，文章講解深入淺出，極大降低了理解Golang底層精髓的學習門檻。 本書包含3篇：第一篇為深度理論篇(第1章～第4章)，包含深入理解Golang中GPM模型、深入理解Golang垃圾回收GC三色標記與混合寫屏障、深入理解Golang內存管理模型、網絡IO複用模型等。第二篇為Golang實戰中需要進階的知識盲區介紹(第5章～第12章)。第三篇為基於Golang從0到1的實現輕量級網絡服務框架Zinx及相關應用案例。 本書主要的面向讀者是已經具有軟件編程開發經驗的工程師、系統開發工程師、期望由Python、PHP、C/C++、Ruby、Java等編程語言轉職到Golang開發的後端工程師、期望深入理解Go語言特性的計算機軟件學者等。

本書採用嵌入式人工智能開發板EAIDK 310和嵌入式虹膜門禁EAIDK-310-P20實驗平臺，使用Qt和PyQt作為UI設計和運行框架，通過在嵌入式Linux系統中使用Python和C++語言編寫程序代碼，實現視頻採集、物體分類、人臉識別、虹膜圖像預處理、虹膜圖像特徵提取與匹配、虹膜圖像採集與定位顯示、虹膜識別門禁系統、智能音箱等實踐案例。本書重實踐、重應用、重開發、重創新，以人工智能主流應用場景落地為導向、理論與實踐相結合、強化學生應用型能力的培養為目標，詳細闡述解決實際問題的前沿技術和方法。 本書可作為高等院校軟件工程、電子信息工程、人工智能等專業本科生與研究生的課程教材，也可供人工智能、嵌入式等相關領域的技術人員學習使用。

OpenCV是一個基於BSD開源協議發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和macOS操作系統上。輕量級且高效的OpenCV，還提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像識別和計算機視覺方面的很多通用算法。本書從OpenCV的基礎知識入手，基於Microsoft Visual Studio 2017並結合C++講解用OpenCV編程的方法，然後輔以大量示例介紹OpenCV中多個功能模塊的實際應用，最後引申至VTK三維圖像顯示技術的學習，以幫助讀者實現更廣泛的應用。本書適合圖像處理領域的從業人員閱讀，也適合想要學習OpenCV的讀者參考。本書所涉及示例均已配套資源方式給出，讀者可登錄異步社區本書頁面下載。

軟硬結合、虛實交融，是當前互動媒體作品的重要特點。當物理世界和虛擬世界的信息實現互通時，學生們學習編程的興趣將會大大增加。Mind+是DFRobot推出的面向青少年的編程軟件，支持圖形化編程和Python代碼編程，支持眾多的開源硬件和擴展模塊。掌控板則是國產開源硬件項目“虛穀計劃”旗下的核心硬件，價格低廉且功能強大。 本書由兩位深度參與Mind+和掌控板開發的創客教育專家和多位經驗豐富的小學

Develop the analytical skills that are in high demand in businesses today with Camm/Cochran/Fry/Ohlmann's best-selling BUSINESS ANALYTICS, 5E. You master the full range of analytics as you strengthen descriptive, predictive and prescriptive analytic skills. Real examples and memorable visuals clearly illustrate data and results. Step-by-step instructions guide you through using Excel, Tableau, R or the Python-based Orange data mining software to perform advanced analytics. Practical, relevant problems at all levels of difficulty let you apply what you've learned. Updates throughout this edition address topics beyond traditional quantitative concepts, such as data wrangling, data visualization and data mining, which are increasingly important in today's business environment. MindTap and WebAssign online learning platforms are also available with an interactive eBook, algorithmic practice problems and Exploring Analytics visualizations to strengthen your understanding of key concepts.

本書對Tableau、連接數據源、數據可視化分析的基礎操作和 操作做了詳細介紹，旨在幫助不具備編程或腳本語言技能的初學者輕鬆地跨名個數據表分析複雜的業務問題。此外，本書以上市公司為例，通過Python與Tableau的深度融合對上市公司進行分析，有利於讀者提高實戰能力，具備系統的數據分析思維。 本書內容全面，提供多樣化數據模型，注重細節和基礎，案例從易到難、由淺入深、循序漸進。 本書可作為高等院校電子商務類專業本科生、工商管理類本科生和研究生的教學用書，也可作為電子商務企業的崗位培訓和財會類崗位自學用書。

With the advent of the Al era, professionals need to select the right tools to meet new opportunities and challenges! This instructional material focuses on the application of big data analysis, text mining, and machine learning in auditing to assist readers in understanding the latest developments in data analysis and smart audit.JCAATs is a new generation audit software developed by Python, which can be executed in a Windows and MAC operation systems with a multi-language, visual, and easy-to-use interface. Non-IT professionals can easily conduct smart data analysis. Through JCAATs' built-in data fusion technology and OPEN DATA connector, heterogeneous data can be quickly analyzed in real-time and effectively identifying anomalies. The features of this book include:The book is structured to provide a progressive learning experience, with chapters covering different concepts and applications, as well as exercises and practice questions. The official textbook endorsed by ICAEA

TensorFlow是Google所主導的機器學習框架，也是機器學習領域研究和應用的熱門對象。本書主要介紹如何通過TensorFlow來構建真實世界的機器學習系統，旨在讓讀者學以致用，能儘快地上手項目。本書的特色是通過實例來向讀者介紹TensorFlow的經典知識。本書共有12章，包含手寫識別器、貓狗分類器、翻譯器、文本含義查找、金融中的機器學習、醫療應用等多個實例，完整地向讀者展示了實現機器學習應用的全流程。本書適合想要學習、瞭解TensorFlow和機器學習的讀者閱讀。如果讀者知道基本的機器學習概念，並對Python語言有一定的瞭解，那麼能夠更加輕鬆地閱讀本書。

本書基於作者多年積累的研究成果和實踐經驗編撰而成。除介紹目前主流的經濟數據來源及整理技術外，本書涵蓋六大模塊：數據包絡分析模型及應用、指數測度及分解、區域差異及分解方法、分佈動態方法、時間序列因果檢驗方法、網絡分析方法。除了介紹國外開發的軟件諸如Matlab、Ucinet、Gephi、Stata、Eviews以及R語言、Python等，還介紹了國內自主研發的Q-BOXES軟件，並通過二維碼關聯的操作視頻為讀者提供指導。 本書適用於高等學校經濟類、管理類、地理類等專業本科生、研究生使用，也適用於致力於哲學社會科學研究的科研人員使用。

說到編程，你可能立刻在腦海中閃現出C語言、Python、Java、C++、JavaScript等詞匯，甚至有人也會想到“編程思維”“算法”等詞匯，但是編程具體是什麼，會涉及哪些內容，很多人並不清楚。《完全圖解編程原理》就以圖解的形式，對編程相關的知識，如編程語言特徵、如何處理數值和數據、算法、開發和測試方法、Web技術與安全等進行了全面講解。可以說是一本關於編程的百科全書。 《完全圖解編程原理》語言通俗易懂、插圖直觀清晰，特別適合計算機相關專業學生、相關商務人士、IT企業管理人員以及所有開始學編程和想瞭解編程相關知識的人員全面學習編程相關知識，也適合作為案頭手冊，隨時翻閱查。

本書為中等職業學校“勞動教育和實踐”課程教材，全書分為四個篇章，共19個項目。主要內容有：第一篇文化藝術，包括筆尖下的創意、體驗傳統文化――紮染、玩轉不織布、餐巾折花；第二篇職業啟蒙，包括咖啡師――咖啡拉花、黏土創作師――快樂黏土、剪紙師――創意剪紙、藤編師――品味藤編、發飾品設計師――小小發飾、木工――製作魯班鎖；第三篇創意智造，包括簡易土壤濕度傳感器、趣味水果電池、自製吸塵器、3D打印、智能機器人製作；第四篇人工智能，包括趣玩microbit編程、人臉識別、創客魔方機器人設計製作、Python 和Opencv的聯合編程。 全書圖文並茂、內容充實、生動活潑，具有較強的針對性、實用性、時代性，在篇幅和內容的安排上更加適合各類中等職業學校教學實際的需要。

作為全面介紹Vim使用方法的教程，本書介紹了各種常用的文本編輯方法和程序設計中的實用操作，深入Vim內部的數據結構和VimScript腳本編程，內容詳實。本書基於Vim 8平臺，介紹了前沿分支Neovim，還推薦了更先進的Oni編輯器，兼容並包，集Vim社區典型使用經驗和發展趨勢於一體。本書面向的讀者群體是所有使用Vim的程序員，書中的示例文本為Python代碼，並詳細介紹了Git和正則表達式。讀者需要對操作系統和程序設計有基本的瞭解，特別是需要瞭解Linux操作系統的基本使用。雖然本書嘗試兼顧三大操作系統，但毫無疑問書中內容以Linux為主。本書可以幫助讀者完善Vim技能，增加程序設計的知識儲備。

編程已然成為 21 世紀最流行、最重要的必備技能之一。編程可以方便地解決生活中遇到的多種問題，讓生活變得更簡單。本書共分為 5 部分。第 1 部分（第 1 ～ 3 章）講解什麼是代碼、編程中常用的語言和編寫代碼的流程；第 2 部分（第 4 ～ 9 章）講解如何使用 HTML、CSS和 JavaScript 編寫一個規範的網頁；第 3 部分（第 10 ～ 12 章）介紹構建一個Web 應用的具體過程；第 4 部分（第 13 ～ 14 章）簡單介紹 Ruby 和 Python 語言的作用和用法；第 5 部分（第 15 ～ 16 章）介紹一些程序員常用的編程資源和初學者應該注意的問題。

本書以掌握Python語言基礎為前提，由淺入深、全面系統地講解了機器學習的相關知識及技能，內容注重實用性和可操作性，在介紹機器學習理論知識的基礎上，結合具體的實戰實例，給出了詳細的代碼及實現步驟。全書共9個項目，分別介紹了數據分析基礎、機器學習項目實戰流程、探索性數據分析與特徵工程、常見機器學習算法及框架、交叉驗證與超參數調優，並結合主流機器學習技術框架Scikit-learn，展開了信用違約分類預測、社交媒體評論分類預測、共享單車用量需求回歸預測、信用卡客戶忠誠度回歸預測的項目實戰。

See deadly animals at their actual size in this new illustrated non-fiction adventure for children aged 3+WINNER! 2024 English 4–11 Picture Book Awards – Non-fiction 4–7WINNER! BEST NON-FICTION BOOK – Made For Mums Toy AwardsShortlisted for The Week Junior Book Awards – Children’s Book Cover of the YearLet's go on a LIFESIZE adventure!Step into the book and see how you measure up against some of the world's most amazing DEADLY animals. Watch out for the LIFESIZE black caiman jaws, burmese python, slow loris and much more!This interactive non-fiction adventure features LIFESIZE illustrations of some of world’s smallest and largest deadly animals and invites children to think about how they compare with these amazing creatures.This huge, playful book is the perfect introduction to animals for young children from picture book star, Sophy Henn.Climb into the book for a truly wild adventure . . .

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

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。

簡單上手 MicroPython 與 ESP8266 開發板， 物聯網專案開發的核心能力Get！ 「Arduino 宣布開發板實作語言的下一步就是 MicroPython，你還有不學會它的理由嗎？」 📌 什麼是 MicroPython？ MicroPython 是由 Damien George 開發的精簡版 Python 3 語言，其強大優點在於：只需要撰寫簡易的程式即可實作簡單的 IoT 專案。MicroPython 目前也已支援 ESP8266、ESP32 等多種開發板。 📌 為何本書使用 Witty Cloud 機智雲開發板？ 本書使用 ESP8266 的 Witty Cloud 機智雲開發板，兼具了平價與實用性特色，並且本身就是 IoT 裝置，不需要麵包板，不用硬體接線，可以減少除錯方面的難度，讓你輕鬆學習軟硬體整合的 MicroPython 程式設計。 📌 本書將帶你實作以下專案 雲端資料儲存 × WiFi上網 × 手機遠端監控 × 物聯網雲端平台 × LINE訊息通知，以及更多動手做專案！ 本書特色 全書以「圖解+實作+原理」架構，讓你第一次使用物聯網裝置就上手！本書內容專注於程式設計與 Web 整合應用，並且大幅降低 IoT 裝置的硬體複雜度。書中使用的 Witty Cloud 機智雲開發板，不只讓初學者能快速入門 MicroPython 語言，更可以輕鬆進入軟硬整合，實作 Web 服務整合應用的 MicroPython 物聯網專案。 本書第二版使用最新版本 Thonny Python IDE、MicroPython 韌體和模組，並且提供 Thonny 外掛程式安裝教學與 ESP8266 工具箱可攜式套件，讓你馬上就能學習 IoT 物聯網專案開發。 內容簡介 ➤ 使用初學者專屬的 Thonny 整合開發環境：讓你輕鬆入門 MicroPython 語言。 ➤ 提供獨家 ESP8266Toolkit 工具箱：支援 Blockly for MicroPython 積木程式，可以讓你使用積木來拼出你的 MicroPython 程式。 ➤ 輕鬆駕馭物聯網平台：提供 ThingSpeak、Adafruit.IO 物聯網平台操作教學，讓你打造專屬的視覺化儀表板，進行即時遠端監控。 ➤ 使用ESP8266的機智雲開發板：不需要麵包板、硬體接線，減少除錯方面的難度

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.

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。

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。

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。