Python

本書適用於想要學習CANoe的初學者，無論是汽車電子工程師、軟件工程師還是測試工程師都可以從中受益。本書的目標讀者應該具備一定的汽車電子的基礎知識和編程經驗(如C、C++或Python基礎)，並且對CAN總線協議和汽車電子系統有一定的瞭解。本書的編寫秉承“簡單易學、實用性強”的原則，力求讓讀者在最短時間內掌握CANoe的基礎知識和使用方法。本書從實際的需求出發，注重實踐操作，讓讀者通過實際操作來感受CANoe的強大功能，從而更好地掌握其使用方法。本書也可作為高校工具書的參考教材。本書將會介紹如何使用CANoe軟件進行網絡通信的仿真、分析、測試和診斷。通過快速、精准地模擬各種車輛網絡和ECU通信環境，幫助汽車電子開發測試工程師加速開發測試和驗證工作。同時，將從零基礎開始介紹CANoe軟件的安裝、界面和基本操作。通過本書，讀者將會瞭解到如何使用CANoe創建工程、添加節點和通道配置以及發送數據等。除此之外，本書還將深入介紹CANoe軟件的高級功能和應用，例如如何在開發過程中，通過使用CAPL語言來實現自定義功能和腳本，從而增強仿真和分析的靈活性。

匯編語言是人和計算機溝通的最直接的方式，它描述了機器最終所要執行的指令序列。匯編語言和機器語言一樣都是和計算機體系架構強綁定的低級語言。本書是龍芯自主指令集的首本匯編語言教程，系統講解龍芯處理器全新的自主指令系統架構 LoongArch。本書循序漸進地介紹基於 LoongArch 的匯編語言知識，包括計算機語言、使用匯編語言的場景等基礎知識，寄存器、指令集、函數調用等匯編語言的核心內容，以及編寫程序示例和常用的調試手段。本書並不是逐條地講解每一條指令的功能，而是通過關鍵指令的拆解來介紹計算機工作的基本原理，同時恰當地指出 LoongArch 的特殊之處，便於讀者理解、實踐、應用 LoongArch。本書非常適合基於龍芯架構的工程技術人員學習參考，也可作為從事計算機體系結構或計算機系統設計的工程技術人員的參考書，還可用作大學計算機專業的延伸閱讀資料。本書的讀者應具備以下基礎：具有計算機的使用經驗，具有計算機基礎知識，具有一門高級語言（C、Java、Python 等）的基本編程基礎知識。

本書系統全面地介紹了計算機前沿科技——虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，詳細地介紹了Blender 3D建模設計、VRX3D虛擬現實開發技術、Unity虛擬集成開發環境以及元宇宙等相關知識。本書共10章，主要包括虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴交互技術、大眾化虛擬現實硬件設備、虛擬現實技術應用、Blender虛擬仿真開發平臺、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Unity虛擬/增強現實開發平臺、Python虛擬現實人工智能技術以及元宇宙。本書是虛擬現實領域前沿的概論性教科書，是集計算機虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴技術、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Blender虛擬仿真開發平臺、Unity虛擬仿真開發與設計及元宇宙相關理論知識等內容於一身的實用性教科書。本書內容豐富，深入淺出，思路清晰，結構合理，實用性強。本書配有豐富的虛擬現實技術設計實例並提供了大量的實驗文件和源代碼，幫助讀者更加輕鬆地掌握本書的技術內容。本書可作為高等院校多媒體技術、數字媒體技術、計算機應用等專業“虛擬現實技術”課程的教材或教學參考書，也可供從事虛擬現實技術研究、開發和應用的從業人員及虛擬現實愛好者學習參考。

Pytest是非常廣泛的基於Python語言的應用自動化測試框架，本書首先從實戰的角度層層遞進地講解了Pytest框架使用方法，然後從企業級應用實戰的角度講解了如何利用Pytest自動化測試企業測試框架，並結合Jenkins以及Allure工具，演示在企業中是如何應用的。 第1章介紹運行環境以及Pytest快速體驗，第2章介紹Pytest測試腳本的組成結構和測試腳本默認的命名規則以及腳本執行，第3章介紹斷言的使用方法，第4章介紹了標簽的使用方法，第5章詳細介紹了自動化腳本各種常用的執行策略，第6～8章介紹了fixture的基礎和高級應用以及常見的fixture的使用方法，第9章介紹了參數化以及數據驅動的使用方法，第10章介紹了告警，第11章介紹了Pytest中豐富的日誌和打印功能，第12章介紹了Allure測試報告，第13章從設計角度介紹如何設計封裝自動化測試框架，以及Pytest、Allure與Jenkins的集成，第14章介紹了常用的第三方插件，第15章解讀了Pytest的核心即Pluggy的源碼分析。 本書既可以作為自動化測試人員、測試開發人員的工具書，也可以作為Pytest技術相關培訓教材。

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

帳務舞弊與資金挪用案例頻傳，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帳務與費用的查核，協助組織提升韌性，確保內部控制與公司治理的成效，增加子公司遠端場外監理效能，迎向後疫時代數位轉型的機會與挑戰。 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人工智慧離群分析技巧協助帳務與費用查核，有效找出高風險項目提升工作成效。 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、內部稽核、財會主管及各階管理者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

本書採用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期範圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重採樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪製條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。 本書適於作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對於初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

自然語言處理是人工智能的重要分支，本書是一本自然語言處理的入門教材，主要面向高年級本科生和低年級研究生。本著理論結合實踐的基本原則，本書共分為 11 章，其中第 1 章概述了自然語言處理的研究內容、發展歷程、技術特色和當前現狀，是概述性的一章。第 2 章是自然語言處理的編程基礎，對 Python 語言及其相關模塊進行了介紹。第 3 章是自然語言處理的算法基礎，主要對常見的機器學習算法(分類算法、聚類算法、模型評估方法、概率圖模型、集成學習、人工神經網絡等)進行了講解。 第 4 章和第 5 章從統計學方法入手講解了自然語言處理的兩個基礎任務：分詞和關鍵詞抽取。第 6 章則講解了當前流行的詞向量技術，尤其是 Word2vec 和大規模預訓練模型 BERT。從第 7 章至第 11 章分別對當前自然語言處理的熱門研究領域展開講解，包括文本分類、信息抽取、機器閱讀理解、文本生成和摘要抽取、對話和聊天系統等。 本書除了可以作為高等院校計算機、大數據和人工智能及其相關專業的本科生和研究生教材，也可供對自然語言處理技術感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

本書主要基於Autodesk Revit上的開源插件――可視化編程軟件Dynamo展開，面向建設工程領域，適用於建築行業各個專業的設計、施工、管理方面的專業人士和研究人員，高校師生，軟件開發工程師以及BIM愛好者。本書為讀者提供了大量的實戰技巧，具有較強的針對性、知識性、獨創性與實用性。本書第1章以例題的形式講解Dynamo基礎知識，串聯關鍵知識點，避免了枯燥的理論講解，增加了可讀性，同時為真實項目實戰打下基礎。在第2章案例應用，分別從案例背景、解決方案、案例知識點、案例詳解四個方面對每一個真實案例進行講解。通過提出項目需求，探究解決思路，解決項目問題，帶領讀者由淺入深，逐步掌握解決問題的思路和方法，舉一反三，解決自身的實際工程問題，並且借助BIM技術，從源頭提高項目的綜合應用與管理能力，為讀者今後的職業提升和項目經濟收益提供幫助。第3、4章深入地講解了DesignScript語法、Python調用Revit API等知識點，可以幫助有一定基礎的讀者進一步提升自身實力，為腳本優化和二次開發打下基礎。能更好地幫助讀者理解軟件的API，並為工程需求服務，這也是當今建設領域一名BIM工程師的必備技能。

本教材介紹了醫學數據計算機處理與分析的基本概念、方法和相關工具，著重以Excel軟件為基礎闡釋了數據采集、數據處理、數據顯示和可視化等數據分析的方法和具體過程。第1篇應用基礎(第1～2章)主要介紹計算機數據處理與分析的基本概念、方法和相關工具，介紹了利用Excel進行醫學數據采集和輸入的方法。第2篇數據處理(第3～4章)介紹了如何利用公式和Excel各類函數處理數據。第3篇數據分析與顯示(第5～6章)介紹利用Excel數據管理工具來進行數據分析和數據顯示，同時介紹了如何使用數據可視化插件進行操作。在第4篇數據高級分析(第7～8章)中，詳細介紹了利用Excel高級統計分析工具庫、模擬運算與規劃求解來解決相關醫學統計問題。第5篇應用拓展(第9～10章)介紹了如何利用Access保存數據結果，簡要介紹了Python數據處理的例子。所有知識點內容均配備醫學相關數據，作為應用案例和操作過程，通過計算機數據處理與分析的學習，讀者能掌握更多的醫學數據分析的方法，為將來進行專業領域的大數據分析與挖掘打下基礎。

本教材書介紹計算機專業用到的相關知識和常用的軟件。本書共12章，第1～3章結合高中所學數學基礎知識，詳細講解了與計算機專業密切相關的數制、排列組合、數論的相關內容；第4章介紹邏輯運算；第5～10章簡單介紹計算機專業的編程基礎語言：C語言、java語言和Python語言，介紹與專業相關的經典算法和排序方法；第11章介紹矩陣的基礎知識，第12章介紹數據處理常用的MATLAB軟件。本書各章節都有課後練習，可幫助讀者鞏固所用的內容。 本書突破常規數學課純理論教學的方式、計算機編程課重在編程而容易忽略編程的思維方式，保證知識的系統性、計算機編程實現算法的有效性，突出數學知識與編程思維相結合的特點。本書結合專業課需要的數學知識，加強算法實現過程中需要的數學原理及其推導過程、編程思路的訓練，為專業課的教學和學習做了良好的知識儲備。教材通過設計科學的教學內容和教學順序，通過手工計算、推導過程與計算機編程實現“並行教學”的方式，激發學生濃厚的學習興趣，高效實施教學，是一本易教易學的教材。

本書以華為MDC智能駕駛計算平臺為載體，緊扣國家政策和產業需求，系統梳理從硬件選型、軟件部署、算法調優到安全維護的完整技術鏈條，詳細呈現智能駕駛計算平臺的工程實踐全景，為車載計算平臺技術的落地應用提供全方位技術指導。全書圍繞計算平臺“部署—開發—測試—調優—維護”全生命週期展開，設置了車載智能計算平臺基礎、AI應用開發及測試、MDC調測與維護、智能駕駛應用開發與測試、智能駕駛AP應用開發與算法簡介共5個項目、30個學習任務，以及12個可複現的實訓任務，每個學習任務以“任務導入 — 學習目標 — 素養專欄 — 知識準備 — 任務實施”的教學模式設計，確保理論與實踐緊密相連。全教材規劃66學時，配備了學生手冊、教師手冊、教學課件、實訓微課、動畫及學生工作頁等教學資源，同時配套Ubuntu、ROS、Python 等項目開發資源包，幫助讀者在“學 — 做 — 測 — 評”的閉環中建立面向量產的全流程能力，並有機融入素養元素。本書適合職業教育智能網聯汽車及相關專業的學生使用，也可供從事智能駕駛計算平臺研發、測試、運維的技術人員與工程師閱讀參考，希望能夠助力讀者快速掌握國產化計算平臺的全流程裝調與測試技術，為智能網聯汽車產業高質量發展提供堅實的人才與技術支撐。

隨著BIM技術取代傳統CAD成為行業主流，建築全生命週期的信息集成與跨平臺協作需求日益迫切，但專用軟件的格式壁壘、數據交換效率低下、協同流程複雜等問題制約著行業發展。在此背景下，IFC標準作為國際通用的建築數據交換協議，其開源實現工具IfcOpenShell的價值愈發凸顯，本書正是基於這一技術痛點與行業需求而撰寫。本書以IFC標準與IfcOpenShell工具鏈為核心，構建“基礎-技術-實踐”三位一體的知識體系。基礎部分闡釋BIM的全生命週期管理優勢，解析IFC標準的分層架構(資源層、核心層、互操作層、領域層)及數據組織邏輯，揭示其打破軟件壁壘的技術原理。技術部分聚焦IfcOpenShell的實戰應用，涵蓋運行環境配置、命令行工具與Python API操作，詳解模型加載、幾何操作、屬性管理、格式轉換等關鍵技術，並針對數據冗餘、協同衝突等行業難題提供解決方案。實踐部分通過基礎設施項目案例，展示IFC與GIS集成、輕量化可視化等落地場景，同時展望其與AI大模型、區塊鏈等技術融合的未來趨勢。本書兼顧理論深度與工程實踐，為BIM開發者、建築信息化工程師等行業人員提供從標準理解到工具應用的完整指南，助力破解行業數據互操作瓶頸，推動建築數字化轉型向智能化、標準化邁進。

本書旨在用傳統前後端開發過程中開發者熟悉的詞匯與術語對AI應用開發的專業知識進行深入淺出的講解，使開發者能夠從0到1入門AI應用開發。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現不同技術方案的優劣、技術選型時的考量和技術生態的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應用的開發，從OpenAI API調用到RAG開發，從MCP服務器創建到智能體開發。本書的內容編排循序漸進，前半部分聚焦“入門”，通過控制代碼複雜度及詳細的基礎知識講解，幫助讀者快速熟悉AI應用開發中的概念與常見模式；後半部分聚焦“進階”，將向量數據庫、第三方雲服務等技術組件引入示例，並嘗試通過構建完整的端到端應用將知識點串起來。此外，本書不僅包含業務代碼，還涉及AI應用的調試、監控、部署乃至最佳實踐，力求帶給讀者可工作的上線代碼。本書非常適合想用AI提升產品競爭力的前後端開發者、需要進行快速概念驗證的技術經理與創業者，以及希望將大模型接入現有系統的架構師與運維工程師閱讀。讀者無須擁有與AI應用開發相關的經驗，無須掌握Python或者Node.js編程語言，只要具有編程基礎知識即可暢讀本書。

本書精選7個熱門全棧項目，其中前端採用流行的Vue.js、HTML5、CSS3、和BootStrap 技術，而後端則採用Python的Django Web 框架、Java的Spring Boot框架和Node.js進行開發，實用性非常強。具體項目包含：電動車品牌信息管理系統、尋物啟事網站、明日之星物業管理系統、吃了麼外賣網、綜藝之家、四季旅遊信息網和電影易購APP。本書從軟件工程的角度出發，按照項目開發的順序，系統、全面地講解每一個項目的開發實現過程。在體例上，每章一個項目，統一採用“開發背景→系統設計→技術準備一數據庫設計→各功能模塊實現→項目運行→源碼下載”的形式完整呈現項目，給讀者明確的成就感，可以讓讀者快速積累實際項目開發經驗與技巧，早日實現就業目標。另外，本書贈送豐富的Wcb前端在線開發資源庫和電子課件，主要內容如下：技術資源庫：439個技術參考文檔實例資源庫：393個應用實例項目資源庫：13個實戰項目源碼資源庫：406套項目與案例源碼視頻資源庫：677集教學視頻PPT電子教案本書可為全棧項目開發者提供更廣泛的項目實戰場景，可為計算機專業學生進行項目實訓、畢業設計提供項目參考，可供計算機專業教師、IT培訓講師用作教學參考資料，還可作為開發工程師、IT求職者、編程愛好者進行項目開發時的參考書。

【書籍特點】★量化交易基礎，資產配置量化☆阿爾法量化，貝塔量化，另類量化★量化交易的策略及實戰，巴菲特的量化交易策略☆量化交易策略的邏輯與設計★因數建模，凱利公式與倉位計算，夏普比率，彼得·林奇多因數量化交易☆米倫坎普量化交易策略★量化交易策略的程式開發☆監督學習，無監督學習，深度學習★量化交易中的重要問題，低風險策略☆GPT在量化交易中的應用【內容簡介】ChatGPT從天而降，這讓廣大投資者可以更加方便地使用各類程式設計工具。當工具的使用門檻迅速降低時，掌握量化交易的底層邏輯就成了重中之重。量化交易的世界裡，每位投資者選擇的交易策略是差別很大的，具體可以概括成5種交易策略：基本面量化、資產配置量化、阿爾法量化、貝塔量化和另類量化。本書將這5種交易策略都用實戰演練，我們可以看到世界級投資大師們留下的足跡。把投資當作「數學」來研究的時候，投資就不再是一門無法預測的藝術。市場變化的背後應當有其數學邏輯，這也是筆者一直強調的「在投資中，底層思維邏輯最重要，而具體的工具不重要」的原因。使用GPT及Python的結合，再加上五大量化交易策略，讀者們可以勇於嘗試不同的交易策略，看看哪個最適合自己，用時間來錢滾錢，才是達到財富自由的唯一道路。

本書內容系統、全面，實例豐富，共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業案例分析。通過學習本書，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術，成為合格的AI訓練師。本書附贈了同步教學視頻＋PPT 教學課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。書中內容從技能線和案例線展開介紹，具體內容如下。技能線：從人工智能的相關技術入手，不僅介紹了AI訓練師的發展歷程和行業動態，還重點講述了AI訓練師的職業技能提升方法，具體內容包括認識AI訓練師、能力培養、Python編程語言、機器學習算法、深度學習算法、自然語言處理、數據標注、神經網絡訓練、模型評估和優化、管理和部署等，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。案例線：不僅涵蓋了AI領域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應用，通過分析大量的經典案例，如Amazon、華為、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海爾、小米、支付寶、百度、京東、阿裡巴巴、美團、網易雲商、文心一言、淘寶、剪映、Google、今日頭條、攜程旅行、字節跳動、Stable Diffusion等，可以讓讀者更好地掌握AI訓練的相關技能。本書適合準備從事AI訓練師的讀者，以及對人工智能感興趣的讀者，包括人工智能從業者、模型開發者、數據標注師、數據分析師、AI產品經理、企業決策者、任何想要提升AI技能的人。此外，本書還可以作為相關培訓機構和職業院校的參考教材。

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

本書主要介紹如何利用NLE-AI800人工智能開發板和嵌入式人臉門禁實驗平臺，在嵌入式Linux系統上使用Python語言編寫程序。本書注重實踐、應用、開發和創新，以人工智能主流應用場景為導向，通過實踐案例展示了視頻採集、圖像識別、人臉識別、人體檢測、車牌識別、人臉識別門禁系統、稻麥成熟度監測系統、智慧家居等應用領域的前沿技術和方法。本書共6個項目，分別是：項目1，使用OpenCV實現人臉檢測；項目2，使用計算機視覺算法實現圖像識別；項目3，利用串口實現邊緣硬件控制；項目4，使用人臉檢測算法的家用設備控制；項目5，使用計算機視覺技術的稻麥成熟度監測系統；項目6，使用語音識別實現智慧家居控制。本書理論和實踐相結合，旨在培養學生應用及解決實際問題的能力，並引導學生將人工智能技術應用於實際場景。本書可作為職業院校人工智能技術應用、軟件技術、嵌入式技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智能、嵌入式等領域技術人員的自學參考用書。本書配有電子課件等課程資源，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(010-88379194)諮詢。本書還配有微課視頻，讀者可直接掃碼觀看。

本書為理論與應用實踐兼顧的機器人技術教材。全書共5個項目，包括人工智能機器人、通過GPIO實現傳送帶運行、基於語音識別實現語音控制機械臂、使用YOLO模型實現目標檢測、小型柔性智能製造。書中內容引入大量行業應用案例與工程方法，力求避免內容枯燥空洞，貼近真實現場應用。其中，項目1作為入門引導，將人工智能的發展與機器人技術相結合，讓讀者認識創靈實驗平臺及機械臂的安裝、移動與抓取。項目2～項目4，基於創靈實驗平臺和新大陸AI開發板，分別介紹編寫Python腳本控制GPIO傳送帶運行、使用開發板實現離線語音識別和語音合成並控制機械臂、使用YOLO模型實現機械臂色塊分揀。項目5作為綜合實踐，將軟件設計、GUI界面開發及IDE開發、機械臂與傳送帶控制模塊開發、色塊分類模塊開發、項目安裝與部署進行結合，系統介紹小型柔性智能製造的綜合實踐開發。本書可作為職業院校人工智能及相關專業的授課教材，也可作為工程師、機器人技術愛好者的參考用書。本書配有微課視頻，讀者可掃描書中二維碼進行觀看。本書還配有電子課件等資源，選擇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(010-88379194)

普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，面向數字圖像處理技術及應用，結合作者及其所在實驗室多年來從事數字圖像處理的教學心得、科研成果，從基本概念和理論出發，系統地講解了圖像處理的基本技術和典型方法，包括圖像變換、圖像增強、圖像復原、圖像分割、圖像描述與分析、數字圖像的壓縮編碼等，並介紹了許多國際上最新的研究成果，如基於深度學習提取圖像特徵的網絡架構。同時，本書注重理論聯繫實際，列舉了大量工程應用實例。此外，為了方便教師安排實驗和實踐環節，使學生能夠通過編程練習更好地學習和掌握數字圖像處理的基本理論、方法、實用技術，本書還配套了詳細的實驗方案。本書可作為通信工程、電子信息工程、計算機應用、信號與信息處理、生物醫學工程、自動控制、遙感、農業、氣象等學科的大學本科和研究生專業基礎課教材，也可供上述學科及遙感和軍事偵察等領域的科技工作者參考。本書配有免費的電子課件和作者編制的基於MATLAB、Python和VC++實現的數字圖像處理軟件，分別對應於本書的各章節。作者編制的圖像處理軟件既可作為教學演示和實驗工具，也可應用於實際的圖像處理工作。歡迎選用本書的教師登錄www.cmpedu.com註冊下載。

本教材基於Microsoft SQL Server和Neo4j環境，介紹了如何利用SQL(Structure Query Language)和CQL(Cyber Query Language)語言開展對同源庫、表和數據對象進行增、刪、改、查等數據庫管理和應用工作，並綜合應用Python下的相關功能庫，對SQL數據進行處理，進而利用Neo4j接口將SQL數據高效轉換為NoSQL，實現了SQL與NoSQL融合管理，為學習者更深層次瞭解和掌握SQL與NoSQL數據對象的聯繫與差別，強化學習者的數據管理意識、方法和能力提供了有力幫助，特別是為學習和掌握基於圖數據庫背景下的知識圖譜理論和實踐技能提供幫助，為進一步開展數據挖掘構建良好的數據庫支撐和理論、技能準備。全書內容共分為四部分：第一部分主要是第1章，講解關係型數據庫和非關係型數據庫的概念、類別和特徵等；第二部分主要是第2章至第6章，基於SQL Server講解關係型數據庫環境下的CRUD操作；第三部分主要是第7章至第8章，基於Neo4j圖數據庫講解圖譜數據的CRUD操作；第四部分主要是第9章，基於實際數據進行案例剖析。本書是為高等院校“新文科”“新商科”相關專業的“數據庫原理與應用”“大數據管理與應用”等課程全新設計編寫的具有豐富實踐特色的主教材，對數據管理與創新應用有興趣的學習者也可以作為參考教材，或作為培訓機構參考用書。

“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。

本書系統講述Apache Spark/PySpark大數據計算平臺的原理，以及如果將Apache PySpark應用於大數據的實時流處理、批處理等各個場景。通過原理深入學習和實踐示例、案例的學習應用，使讀者瞭解並掌握Apache Spark/PySpark的基本原理和技能，接近理論與實踐的距離。全書共分為8章，主要內容包括：Spark架構原理與集群搭建、開發和部署PySpark應用程序、PySpark核心編程、PySpark SQL、PySpark SQL高級分析、PySpark結構化流、PySpark結構化流高級處理、Spark大數據處理綜合案例。本書源碼全部在Apache Spark 3.1.2上調試成功，所有示例和案例均基於Python 3.x語言。為降低讀者學習大數據技術的門檻，本書除了提供了豐富的上機實踐操作和範例程序詳解之外，本書作者還為購買和使用本書的讀者提供了搭建好的Hadoop、Hive數倉和PySpark大數據開發和學習環境。讀者既可以參照本書的講解自行搭建Hadoop和PySpark環境，也可直接使用作者提供的開始和學習環境，快速開始大數據和PySpark的學習。本書系統講解了Apache Spark/PySpark大數據計算平臺的原理和流、批處理的開發實踐，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到了理論與實踐相結合。本書適合大數據學習愛好者、想要入門Apache Spark/PySpark的讀者作為入門和提高的技術參考書，也適合用作大中專院校大數據專業相關的學生和老師的教材或教學參考書。

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。

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

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。

當前，人工智能正在改變世界，人工智能已經上升至國家戰略高度，面對人工智能在教育界掀起的層層浪花，《走進人工智能：機器學習原理解析與應用》針對人工智能知識譜系龐雜的問題，聚集人工智能教育在階段性教育中出現的斷層現象，基於信息技術學科教育教學研究實踐，以機器學習K近鄰、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等18個經典的算法原理解析和具體應用為切入點，以Python編程IDE為操作工具，通過理論闡釋、案例分析、編程實踐，帶領讀者撥開迷霧，明晰路徑，體驗機器學習算法的奇妙，領略人工智能科學的精妙，獲取人工智能“學什麼、怎麼學、怎麼用”的方法。 《走進人工智能：機器學習原理解析與應用》內容包括概述、分類、回歸、聚類、關聯分析、數據預處理和人工神經網絡等內容。算法原理解析中所涉及的教學等晦澀內容都以知識窗的形式一一講解，表述通俗易懂；算法具體應用中的案例典型生動，編程代碼具體詳細，力求讓人工智能思想落地，直觀地展現於讀者面前。 《走進人工智能：機器學習原理解析與應用》主要面向基礎教育階段信息技術學科教師、高中學生以及計算機相關專業的大中專學生和對人工智能領域感興趣的大眾讀者，也可作為人工智能課程的學習材料。

本書是大數據專業英語教材，選材包括數據基礎、大數據戰略、大數據管理實踐、Python與 R編程語言、數據結構、數據庫與數據倉庫、雲存儲與數據備份、數據收集、數據處理與數據清洗、數據挖掘、大數據與人工智能、大數據與雲計算、數據可視化、大數據安全、大數據治理等方面。本書力求體例創新，適合教學。每個單元均包含以下部分：Text：選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章；New Words：給出課文中出現的新詞，讀者由此可以積累大數據專業的基本詞彙； Phrases：給出課文中的常用詞組；Abbreviations：給出課文中出現的、業內人士必須掌握的縮略語； Analysis of Difficult Sentences：講解課文中出現的疑難句子，分析其語法結構，培養讀者的閱讀理解疑難句子的能力；Exercises：既有針對課文的練習，也有一些開放性的練習。本書吸納了作者近 20年的 IT行業英語翻譯與圖書編寫經驗，與課堂教學的各個環節緊密切合，支持備課、教學、複習及考試各個教學環節，有配套的教學課件、教學大綱、電子教案、補充譯文、習題參考答案、參考試卷、詞匯總表、課文朗讀音頻、單詞及詞組朗讀音頻、補充對話及朗讀音頻、配套案例、課堂互動活動教學方案、大數據英語簡明詞典以及大數據英語聽力 800句。本書既可作為高等院校大數據相關專業的專業英語教材，也可供從業人員自學；作為培訓班教材，亦頗得當。

本書為國內首部專門針對 ComfyUI 的完整教學指南，全面整合最新開放模型「FLUX」的圖形生成概念。從雲端平台到本地環境，帶領讀者一步步建構屬於自己的 AI 生圖工作流程。 內容涵蓋多種 AI 圖形生成與控制技巧，詳盡解析 ComfyUI 的軟體節點設計與介面操作方式，協助讀者有效解決實際應用中的各類問題。 此外，書中深入剖析各式工作流模板，以深入淺出的方式講解核心原理，讓新手與進階使用者都能輕鬆掌握 ComfyUI 的強大魅力。 269頁/ 目錄列表： 前　言 **第一部份　環境建置與使用** 第一節　線上入門使用 1-1　TensorArt的模板複製與轉換 1-2　概念整理 第二節　節點與工作流概念 2-1 節點（Node）、原節點（Primitive）與轉接點（Reroute） 2-2　組（Group）、節點組（GroupNode） 2-3　工作流範本（Template） 第三節　本地端基本安裝 3-1　硬體選擇 3-2　版本種類 3-3　ComfyUI Manager 3-4　安裝與啟動訊息 第四節　本地端軟體環境 4-1　基礎模型推薦與下載 4-2　Python安裝套件的基本指令 4-3　本地的基礎介面 4-4　模型庫簡介（/ComfyUI/Models） **第二部份　工作流概念與圖像問題解法** 第一節　工作流的基本結構 1-1　Model、CLIP與VAE 1-2　個別節點連接方式 1-3　Model相關節點 1-4　CLIP重要節點介紹 1-5　Conditioning節點 1-6　Latent/VAE/Sampler相關節點 第二節　修復與放大圖形 2-1　Image2Image（I2I） 2-2　UpscaleModels+HiresFix 2-3　SDUpscale/TiledUpscale 2-4　ApplyControlnet+HiresFix 2-5　ControlnetTile 2-6　SUPIR 第三節　常見的圖像問題做法 3-1　臉部修復（FaceDetailer） 3-2　人物臉部更換（Reactor） 3-3　風格與要素混合（IPAdapter）概述 3-4　產品人物光線更

https://youtu.be/4PF_5d1GYmE ChatGPT全新功能 4o/o1/o3、Reason、Search、Canvas、Projects、Voice、Sora 推理、搜尋、畫布、專案、語音、視訊、影片 開創AI無限可能 內容簡介 ★★★★★【第1本 ChatGPT全新功能】★★★★★ ★★★★★【o1/o3 + Canvas + Projects + Sora】★★★★★ ★★★★★【Projects x Voice x視訊】★★★★★ 2024年12月5日起連續12天全新功能登場，甚至也預告了ChatGPT o3/o3-mini的上市。這本書完整說明ChatGPT全新功能和突破性的技術，此外本書內容也包含了，自從2024年5月ChatGPT Omni以來新功能的詮釋，期待可以幫助讀者更完整掌握AI的浪潮。 ◎ 「o1」、「o3」的推理(Reason) ★解釋原理，與4o的比較。 ★策略規劃與決策建議實例。 ★科技研發與創新設計實例。 ★數學問題求解實例。 ◎ 進階語音模式(Advanced Voice Mode) ★ ★語音與視訊功能，提升溝通效率。 ◎ 搜尋(Search) ★從靜態知識到動態資訊引擎。 ★11大搜尋類別實例。 ★語音搜尋。 ★導航搜尋。 ★搜尋與摘要。 ◎ 畫布(Canvas)應用 ★ChatGPT協同寫作的全新體驗。 ★ChatGPT助攻Python與其他程式語言設計。 ◎ DALL-E ★AI繪畫與局部修圖功能。 ★風格轉換。 ◎ 專案(Projects)管理 ★資料集中管理。 ★高效內容搜尋與過濾。 ★整合與協作。 ◎ 圖表製作 ★ 靜態與互動圖表。 ★ 股市資料視覺化分析。 ◎ Sora ★ 文字生成影片。 ★ 圖片生成影片。 ★ 影片混合生成影片。 ★ 故事板(Storyboard)的應用。 我們正處於一個 AI 蓬勃發展的時代，這不僅是技術的革新，更是一場創意的革命。讓我們透過這本書，共同探索 ChatGPT 全新功能帶來的無限可能，成為這場變革中的引領者！

ChatGPT 4 Omni領軍 Copilot、Claude、Gemini、36組GPT ... 全面探索生成式AI的無限可能 本書內容 ★☆★☆★【AI 領航 - 全面掌握】★☆★☆★ ★☆★☆★【36組GPT - 應用無限】★☆★☆★ ★☆★☆★【藝術二維碼 - 深度探索】★☆★☆★ ★☆★☆★【智慧投資 - 股市掘金】★☆★☆★ ◆ChatGPT開創智慧生活新未來 創新學習與未來教育的變革 情感與表達的新語言 - 表情符號的力量 閱讀、創作與分析的智慧進化 ◆ChatGPT心靈畫家之路 AI助力下的繪畫新體驗 AI藝術靈感的交流空間 ◆ChatGPT驅動的企業數位轉型 智慧文書處理與法律案件管理 AI助力的行銷企劃創新 ◆Prompt魔法咒語 控制 AI 輸出的方向和風格 AI 進行互動式學習 ◆ChatGPT App - 智慧對話的新時代 多模態互動 - 文字與語音的無縫溝通 智慧與情感的交融 - 人性化的AI互動 ◆GPT畫筆魔術師 DALL-E、Hot Mods ... 讓你的奇思妙想活靈活現 圖片不夠狂？交給我！立刻變身！ 你的品牌形象，由我來打造！商業設計 ◆GPT - 數位電影院 Canva、Song Maker ... 你的AI作曲夥伴 AI驅動的影片編輯新時代 ◆GPT - 閱讀、寫作與簡報 Write For Me、Slide Maker ... AI寫廣告與SEO優化 研究助理AI助你事半功倍 AI簡報神器 ◆GPT - 網頁與科學運算 Diagrams 、Wolfram ... 圖表與視覺化圖形的助手 科學之眼，洞悉宇宙奧秘 秒建網站 ◆自然語言設計GPT 畫夢師 留學作文批改專家 比價網 深智客服 ◆AI夥伴齊聚 探索Copilot、Gemini與Claude的力量 ◆Python GPT - 進階應用探索 動態視覺表達 - 創建Gif動畫 精準時間管理 - 計時器的智能應用 ◆藝術與科技的結合 藝術圖像二維碼 ◆AI淘金術 智慧投資新手法

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦： ◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。 ◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。 ◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。 ◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。 ◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。 本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。 書籍推薦人： 伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽 銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴 前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨 日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云 王致遠 藥師 國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋 優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

這是一本面向管理科學與工程、工商管理、系統工程等專業本科、碩士乃至博士研究生的方法應用型教材。目的是使學生能夠全面瞭解系統工程相關方法的發展背景、理論概念、模型運用以及軟件實現，其顯著特點是：新舊方法結合、方法程序一體。編寫理念是：不過多講述基本概念和發展歷史，不局限於系統工程基本原理和概念，通過簡述舊理論引入新成果和新方法，並立足所有方法和模型提供詳細的軟件實現過程，以此來全面介紹系統工程類量化研究方法，以及新形勢下出現的新模型、新理念、新技術與新軟件。相關內容不但適用從事學術研究的碩士博士研究生，而且還適合於經管類本科生開展深層次的實證研究和方法研究。全書內容按照“背景匹配—文獻綜述—理論介紹—軟件實現—案例分析—習題鞏固”的結構框架進行闡述。其主要介紹內容有：第1章，文獻計量分析及其常用軟件實現；第2章，層次分析和網絡層次分析及Super Decision實現；第3章，灰色系統介紹與GTMS實現；第4章，系統動力學模型與Vensim實現；第5章，複雜網絡分析及UCINET實現；第6章，Copula系列模型與Stata程序；第7章，數據包絡分析及DEAP軟件實現；第8章，主成分分析、因子分析系列模型及SPSS實現；第9章，結構方程模型及Amos實現；第10章，Lasso、嶺回歸、彈性網及R語言實現；第11章，對數週期性冪律模型及MATLAB實現；第12章，機器學習與深度學校及Python實現。

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。

程式設計納入108課綱，學習任何程式語言都要需要的運算思維！ 寫程式就像寫作文，學會單字語法不代表就能寫出好文章。 但如果能先了解程式設計背後的思維與邏輯， 不管以後使用哪種程式語言，都能運用自如，順利完成任務，一生受用。 對目前及未來的世代而言，學習如何寫程式已經是跟語文、數學、藝術一樣的基礎能力。在生活中，電腦可以幫忙掃地、洗衣、煮飯；在工作上，除了工商業界，電腦應用還擴及到設計、傳播、藝術等領域，與每個人緊密連結，因此不論處於什麼年齡，我們都應該及早擁有操作電腦的工具及知識，並建立起跟電腦一起工作的自信。 你是不是想學程式語言卻不知從何開始？別擔心，你不需要急著弄懂Java、Python、Ruby這些程式語言到底有什麼不同，即使不熟悉電腦的操作也沒關係。這本書將一步一步拆解程式設計師的思考模式，帶領你從故事及遊戲中尋找規則，學會以同樣的方式解決問題。對於不懂電腦的人來說，看到「迴圈」、「條件陳述式」、「運算子」、「變數」這些令人摸不著頭緒的專用術語就夠令人害怕的了，不過這些概念其實透過骰子或撲克牌遊戲就可以輕鬆學會並理解。 當你擁有如程式設計師一般的腦袋，就等於破解了電腦的魔法，也開啟了神奇的程式世界。只要多加練習，這些數字、符號、程式碼，都將成為解決問題的好幫手，並且讓你能更有創意地展現出自己的想法。

《MySQL快速入門到精通》是一本側重編程基礎+實踐的MySQL開發圖書。為了保證讀者可以學以致用，本書在實踐方面循序漸進地進行3個層次的設計―基礎知識實踐、進階應用實踐和綜合應用實踐。全面介紹了使用MySQL進行數據庫管理的必備知識，從學習到實踐的角度出發，幫助讀者快速掌握MySQL數據庫的技能，拓寬職場的道路。本書通過各種示例將學習與應用相結合，做到輕鬆學習，零壓力學習，通過案例對所學知識進行綜合應用，通過開發實際項目將MySQL開發的各項技能應用到實際工作中。全書共24章，主要分為三篇（基礎篇、實戰篇、強化篇），其中基礎篇包括初識MySQL，數據庫操作，MySQL表結構管理，表數據的增、刪、改操作，簡單數據查詢，多表數據查詢，常用函數，數據完整性約束，索引，視圖，存儲過程與存儲函數，觸發器，事務處理與鎖，數據庫的備份與恢復，MySQL優化，用戶和權限管理；實戰篇包括各種編程語言連接MySQL數據庫、操作數據表、數據查詢、數據匯總、多表查詢的應用、處理重複數據；強化篇包括Python+MySQL實現在線學習筆記、Struts 2+Spring+Hibernate+MySQL實現網絡商城。本書提供豐富的資源，包含多個實例、兩個項目，力求為讀者打造一本基礎+應用+實踐一體化精彩的MySQL數據庫開發實例圖書。本書不僅適合初學者、編程愛好者、準備畢業設計的學生、參加實習的“菜鳥”程序員，而且適合初、中級程序開發人員以及程序測試和維護人員閱讀。

本書以人工智能技術在產業應用中涉及的專業知識和技能為主線，系統闡述了人工智能領域的基本概念、發展簡史、產業結構、核心技術、關鍵流程、開發工具以及主流應用等相關知識。全書共9章，內容包括人工智能概述、人工智能產業、Python程序設計基礎、機器學習、深度學習、知識圖譜、TensorFlow深度學習框架、計算機視覺以及自然語言處理。 本書圍繞職業本科教育人工智能工程技術專業人才培養目標，結合“人工智能技術基礎”課程定位以及學生認知特點，將理論知識和實踐技能充分融合，使學生能夠清晰地理解人工智能相關理論的實用價值，並掌握運用所學知識解決實際問題的基本方法。 本書配有微課視頻、教學課件、案例源代碼、電子教案、習題答案等數字化學習資源。與本書配套的數字課程“人工智能技術基礎”在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，學習者可以登錄平臺進行在線學習及資源下載，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。教師也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。 本書可作為職業本科院校、高職院校和應用型本科院校人工智能相關專業的專業基礎課教材，也可作為其他專業的人工智能通識類選修課教材或人工智能領域工程技術人員的參考用書。