Python

本書以計算機科學基礎知識為主，以計算機的問題求解為主線，注重培養學生的計算思維能力。本書將計算思維、信息表示、計算機系統、計算機網絡以及計算機的新技術作為穿插，選擇Python語言為計算實踐語言，內容上側重于如何應用計算思維解決各領域的問題。 全書分為10章，內容包括計算思維基礎知識、計算機中的信息表示，計算機系統結構與工作原理、算法與程序設計、數據組織與管理、計算機網絡及應用、信息安

本書是根據大學電腦基礎教學大綱編寫的電腦應用基礎教材。主要內容包括電腦概述、電腦硬體組成、作業系統、Word2010應用技術、Excel2010應用技術、PowerPoint2010應用技術、電腦網路應用基礎、Python程式設計與軟體工程概念、資料庫基礎及Access2010應用技術、多媒體技術等。根據普通高等學校非電腦專業學生的認知特點，從電腦基本應用技術入手，引導學生由淺入深、循序漸進地學習

Node.js是一門開源的，為Web而生的語言，具有高併發、異步等特點，並且擁有一個十分活躍的開發者社區。與PHP、Python等語言相比，Node.js更年輕，更易於沒有經驗的人上手使用，因此，很快在世界各地的開發者中收穫了一大批擁躉。本書以實戰為主旨，從不同的視角介紹了Node內在的特點和結構，通過Node.js開發中常用的原生模塊和典型的項目案例，涉及Node的各個方面，主要內容包含模塊機制

本書內容涵蓋數據科學基礎知識，介紹了數據科學的工作流程，包括數據采集、數據整理和探索、數據可視化和數據建模預測等技術，並通過文本、圖像、語音等前沿應用，引入人工智能技術在數據科學領域應用的最新成果。全書設計收集了多個數據分析案例，採用Python及相關科學計算工具包介紹數據分析實現的方法，幫助讀者通過實際應用理解數據科學知識，掌握實踐技能，運用統計學、人工智能等技術解決實際問題。本書通俗易懂、實例

C++是一種高效實用的程序設計語言，既可進行過程化程序設計，也可進行面向對象程序設計，已成為軟件開發人員廣泛使用的工具。學好C++，對於今後學習其他的編程語言，如Java、VB.NET、C#、Python也有很大的幫助。 本書是作者總結了十年的項目教學實踐經驗編寫而成的，全書共分8個單元，其中單元一至單元五是基礎實踐，主要從C++程序設計語言的基本語法、程序結構和過程化基礎進行項目實踐；單元六

《基於H2O的機器學習實用方法：一種強大的可擴展的人工智能和深度學習技術》主要介紹了H2O的基本概念和應用。全書共11章，首先介紹了H2O在R和Python下的安裝和啟動、數據導入/導出和操作以及本書所用的三種不同示例數據集和常用的模型參數。然後分別介紹了隨機森林、梯度推進機、線性模型、深度學習和無監督式學習等算法在三種不同數據集中的應用，分析對比了默認算法和改進算法的性能。另外，還討論了相關其他

《MATLAB量化金融分析基礎與實戰》是一本側重於闡述MATLAB在量化金融分析領域功能的工具書。書中精選了量化金融分析領域常見的重要函數和模型加以介紹並配有示例，以方便讀者學習。本書涵蓋了MATLAB基本知識、數據處理、Python交互、金融建模、高效併發程序設計和報告生成的量化分析流程，涉及量化投資中的多個重要算法，包括技術指標、線性回歸、非線性回歸、統計學、機器學習、投資組合模型和波動率模型

本書分四個部分，第一部分主要介紹基礎知識，包括認識機器學習和自然語言處理、快速上手Python、線性代數、概率論和統計學；第二部分主要介紹自然語言處理技術，包括自然語言處理介紹、語料庫技術、中文分詞、數據預處理、馬爾科夫模型、條件隨機場、模型評估、剖析自然處理工具背後的原理；第三部分主要介紹機器學習技術，包括認識機器學習、常見機器學習算法、機器學習算法案例源碼實現。第四部分主要介紹工程項目實踐，包

“終於出了一本以Java實作資料科學應用程式的書，且它還討論到機器學習所需的線性代數與統計。這本書是Michael Brzustowicz在這個領域中經驗的精華，我強力推薦”。-Terence Parr舊金山大學分析學院創辦人、ANTLR解析產生器創建者資料科學因R與Python而蓬勃發展，但Java為今日的資料科學應用帶來堅實、方便與擴展性。Java軟體工程師可透過本書循序學習資料科學技能。作者

學習熱門的機器學習演算法 本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 打造可以應用於工作中的機器學習程式 弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 本書將帶您： ．實際動手嘗試最新版的Spark ML ．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 ．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 ．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 ．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 ．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力

全書分為5篇，共計14章內容。概念篇，闡述NetDevOps是什麼、怎麼做、技術框架，使讀者能清晰瞭解NetDevOps能給他們帶來什麼，從何入手，如何開展NetDevOps工作。基礎篇，介紹如何構建NetDevOps的工作環境以及在這些環境中的常用工具，提高讀者日常維護工作的效率與準確度。提高篇，講解Linux環境編程、Python腳本編程、常用數據結構，學習開發一些在運維或者網絡規劃中能夠使用的關鍵技能。實踐篇，採用案例的形式，帶領讀者掌握網絡自動化運維、網絡設計與規劃中應對高頻場景的技術與技巧，主要是網絡數據的批處理，提高處理效率。案例篇，通過3介典型案例來鞏固提高NetDevOps相關知識和技能，更具體、更實用。

計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向，本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，比如卷積神經網絡、循環神經網絡、自動編碼器，等等。在掌握深度學習理論和編程技能之後，讀者還會學到

本書可以分為兩大部分：其中部分是第二部分的基礎。部分介紹如何安裝一個宿主機和開發系統以及如何通過串口控制台訪問嵌入式平臺。首先將看到一些引導加載程序的命令以及C的編譯器和交叉編譯器，之後會介紹內核模塊、設備驅動程序以及一些基於網絡文件系統的文件系統。讀者會在主機上使用模擬器來運行一個完整的目標機Debian系統，包括在Bash、PHP和Python下面的系統守護進程和腳本程序，以及閃存和Linux

透過本書，讀者可以習得：了解程式交易是甚麼？與系統交易、量化交易與主客觀交易間有何區別？（第一章）為何程式交易可以解決投資過程心理與生理限制產生的問題？（第二章）程式交易的策略來源。（第三章）學習程式交易的資訊技術，從試算表、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）如何擷取用以作回測的歷史交易資料，與驅動交易的即時資料。（第五章）如何在

本書總的指導思想是在掌握深度學習的基本知識和特性的基礎上，培養使用TensorFlow進行實際編程以解決圖像處理相關問題的能力。全書力求深入淺出，通過通俗易懂的語言和詳細的程序分析，介紹TensorFlow的基本用法、高級模型設計和對應的程序編寫。 本書共22章，內容包括Python類庫的安裝和使用、TensorFlow基本數據結構和使用、TensorFlow數據集的創建與讀取、人工神經網絡、反饋

Node.js是一門開源的、為Web而生的語言，具有高并發、異步等特點，并且擁有一個十分活躍的開發者社區。與Ruby、Python等語言相比，Node.js更年輕、更易于沒有經驗的人上手使用，因此很快在世界各地的開發者中收獲了一大批擁躉。在，Node.js在許多企業中獲得了廣泛應用，并取得了一系列的應用成果。然而，隨著技術的不斷更新、ECMAScript2015等新標準紛紛確定，現有的中文書籍就變

機器學習可用來處理由用戶產生的、數量不斷增長的Web資料。 本書講解如何用Python語言、Django框架開發一款Web商業應用，以及如何用一些現成的庫和工具（sklearn、scipy、nltk和Django等）處理和分析應用所生成或使用的資料。本書不僅涉及機器學習的核心概念，還介紹了如何將資料部署到用Django框架開發的Web應用，包括Web、文檔和伺服器端資料的挖掘和推薦引擎的搭建方法。

本書為有關氣象信息處理與系統設計基礎領域的首部教材。內容包括氣象信息系統概述、氣象要素預報、氣象資料、氣象圖形圖像軟件GrADS、Fortran95程序設計、氣象信息系統開發實例、Python統計實例共7章內容。本書內容覆蓋面廣泛、豐富、體系嚴謹，體現了當前氣象信息技術的最新成果。本書信息量大，多採用案例、圖、表等方式進行表達，邏輯性強，易於讀者理解。本書將基礎性、時代性、系統性、啟發性、應用性融

本書提供了一系列將資料轉化為重要結論的現實案例。書中覆蓋了廣泛的資料分析工具和演算法，用於進行分類分析、聚類分析、資料視覺化、資料類比以及預測。本書的目標是幫助讀者瞭解資料從而找到相應的模式、趨勢、相互關係以及重要結論。書中所包括的實用專案充分利用了MongoDB、D3.js和Python語言，並採用代碼片段和詳細描述的方式呈現本書的核心概念。

全書共13章，分為2篇。第1篇基礎知識，介紹了人工智慧發展里程、電腦視覺概要、深度學習和電腦視覺中的基礎數學知識、神經網路及其相關的機器學習基礎、卷積神經網路及其一些常見結構，後對前沿的趨勢進行了簡單探討。第2篇實例精講，介紹了Python基礎、OpneCV基礎、簡單的分類神經網路、圖像識別、利用Caffe做回歸、遷移學習和模型微調、目標檢測、度量學習和圖像風格遷移等常見的電腦視覺應用場景。從第5

Python與機器學習這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方面面，甚至即使出一個系列也難能做到這點。單就機器學習而言，其領域就包括但不限於如下：有監督學習（Supervised Learning），無監督學習（Unsupervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題（Classificatio

適讀人群：本書適合對深度學習感興趣的讀者閱讀，也適合有志於從事電腦視覺研究等領域的廣大學生閱讀，可作為深度學習的入門教材。本書特色?深入剖析卷積神經網路核心：全連接層和卷積層?深入分析Caffe源碼實現架構，瞭解框架背後的運行機理?詳盡介紹網路結構與訓練細節，解密複雜運算的基本原理?經典實踐場景：圖像語意分割，圖像生成。GAN模型的詳細分析與推導?樣例代碼採用C++和Python兩種語言編寫?語言

樹莓派作為一個微型的電腦被很多人尤其是極客喜歡，全書最大的特色是通過七款不同的機器人實例講述了怎樣以樹莓派B2作為機器人的大腦打造不同的機器人；內容全面，既有遙控小車，自導航尋跡小車，人形機器人，還有會畫、會飛、會玩空氣曲棍球的機器人。每章都從（1）硬體零部件組裝方式（2）驅動系統的控制（3）軟體部分的Python源代碼三個方面手把手的教你打造一款成功的機器人。本書適合的讀者群非常廣泛，尤其適合喜

 圍繞三大主線：神經網路、智慧推理、矩陣計算 提供豐富案例：近25個經典的演算法講解 解剖具代表性的演算法：Scikit-Learn、OpenCV、Theano 本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增深度學習、貝氏網、隱馬克夫模型等內容。每個

本書兼顧電腦科學基礎知識和計算思維，以通俗易懂的方式介紹計算思維如何應用於各學科領域（含電腦科學）解決問題。本書以Python作為實踐語言，展現利用計算思維解決問題方法的實現。通過這種跨學科應用問題求解的學習和實踐，希望培養學生主動在各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，並能動手解決具有一定難度的實際問題。 本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材，也可以作為計算思維愛好

《Raspberry Pi實戰入門（彩色圖解版）》一書通過大量彩圖和詳細的步驟，講解了有關樹莓派各方面的基礎知識，並且提供了手把手的入門指導。不僅如此，本書還涵蓋了樹莓派與Linux、網路、影音應用、Scratch、Python等相關的各類實際應用內容。全書採用四色大圖展示，每個步驟都在圖上標識出字母順序，並在圖片旁加上了詳細的講解說明。使得完全零基礎的讀者也可以跟著一步一步去做，從而輕鬆上手入門

本書是一本Ruby入門書籍，是《“笨辦法”學Python》的姊妹篇。本書適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，體驗到軟件開發的基本過程。本書結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數3個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件

Optical interferometry is a powerful technique to make images on angular scales hundreds of times smaller than is possible with the largest telescopes. This concise guide provides an introduction to the technique for graduate students and researchers who want to make interferometric observations and acts as a reference for technologists building new instruments. Starting from the principles of interference, the author covers the core concepts of interferometry, showing how the effects of the Earth's atmosphere can be overcome using closure phase, and the complete process of making an observation, from planning to image reconstruction. This rigorous approach emphasizes the use of rules-of-thumb for important parameters such as the signal-to-noise ratios, requirements for sampling the Fourier plane and predicting image quality. The handbook is supported by web resources, including the Python source code used to make many of the graphs, as well as an interferometry simulation framework, a

本書集實用性和先進性於一身，為資料分析人員使用命令列這個靈活的工具提供了重要參考。作者講解了眾多實用的命令列工具，以及如何使用它們高效地獲取、清洗、探索和建模資料。無論你使用Windows、OS X，還是Linux，都可以安裝包含80多個命令列工具的“資料科學工具箱”，迅速建立自己的資料分析環境。無論你是否已經習慣於使用Python或R語言，都能夠通過本書體會到使用命令列的快捷、靈活與伸縮自如。

《敏捷資料科學：用Hadoop創建資料分析應用》面向大資料採擷，以敏捷視角呈現高效構建資料模型的全程實踐和思路。在一組以一個真實電子郵箱資料採擷為例的資料-價值金字塔進階模式中，你將學到：一整套實用工具及其方法論，可快速實現在Hadoop 上構建資料分析應用；用Python、Apache Pig 及D3.js等羽量級工具創建用於探索資料的敏捷環境；一種可根據資料中資訊快速切換，進行不同類型資料分析

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

《普通高等教育“十一五”國家級規劃教材：大學計算機基礎（第4版）實驗指導》是《大學計算機基礎（第4版）》的配套實驗教材。全書分為兩部分：預備知識和實驗指導。預備知識部分包括兩章：第1章講解了基於Python語言的程序設計的一般方法；第2章講解了基於MysoL數據庫管理系統的數據庫創建和操縱的一般方法。實驗指導部分介紹了7類實驗：資料查詢、程序設計基本訓練、數制與數據結構、數據庫操作、算法的編程實現

《深入淺出程序設計(中文版)》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟件，并對軟件能做什么（不能做什么）有一個更好的了解。當你完成這些，你就擁有了必要的基礎去使用任何一種你需要或想要學習的語言或軟件項目

Non-literal language is ubiquitous in everyday life, and while hyperbole is a major part of this, it has so far remained relatively unexplored. This volume provides the first investigation of hyperbole in English, drawing on data from genres such as spoken conversation, TV, newspapers, and literary works from Chaucer to Monty Python. Combining quantitative and qualitative analyses, it uses approaches from semantics, pragmatics, discourse analysis and classical rhetoric to investigate in detail both speaker-centered and emotive aspects of hyperbole, and also addressee-related aspects, such as interpretation and interactional uptake. Illustrated with a range of diachronic case studies, hyperbole is also shown to be a main means of linguistic creativity, and an important contributor to language change. The book concludes with an exploration of the role of hyperbole in political speaking, humour, and literature. Original and in-depth, it will be invaluable to all those working on meaning,

《深入淺出程序設計(影印版)》通過此書，你將學習：你是否曾經希望可以從一本書里學習如何編程？如果你以前沒有編程經驗，你可能想知道該從哪里開始。《深入淺出程序設計》介紹了編寫計算機程序的核心概念：變量、判斷、循環、函數與對象——無論運用哪種編程語言，都能在動態且多用途的Python語言中使用具體示例和練習來運用并鞏固這些概念。學習基本的工具來開始編寫你感興趣的程序，而不是其他人認為你應該使用的通用軟

Molecular simulation is a powerful tool in materials science, physics, chemistry and biomolecular fields. This updated edition provides a pragmatic introduction to a wide range of techniques for the simulation of molecular systems at the atomic level. The first part concentrates on methods for calculating the potential energy of a molecular system, with new chapters on quantum chemical, molecular mechanical and hybrid potential techniques. The second part describes methods examining conformational, dynamical and thermodynamical properties of systems, covering techniques including geometry-optimization, normal-mode analysis, molecular dynamics, and Monte Carlo simulation. Using Python, the second edition includes numerous examples and program modules for each simulation technique, allowing the reader to perform the calculations and appreciate the inherent difficulties involved in each. This is a valuable resource for researchers and graduate students wanting to know how to use atomic-sc

The simulation of physical systems requires a simplified, hierarchical approach which models each level from the atomistic to the macroscopic scale. From quantum mechanics to fluid dynamics, this book systematically treats the broad scope of computer modeling and simulations, describing the fundamental theory behind each level of approximation. Berendsen evaluates each stage in relation to its applications giving the reader insight into the possibilities and limitations of the models. Practical guidance for applications and sample programs in Python are provided. With a strong emphasis on molecular models in chemistry and biochemistry, this 2007 book will be suitable for advanced undergraduate and graduate courses on molecular modeling and simulation within physics, biophysics, physical chemistry and materials science. It will also be a useful reference to all those working in the field. Additional resources for this title including solutions for instructors and programs are available

區塊鏈作為一種分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等技術在互聯網時代的創新應用模式，被認為是繼大型機、個人電腦、互聯網之後的顛覆式創新，正在全球範圍引起一場新的技術革新和產業變革。本書專注區塊鏈原理及核心技術，在對區塊鏈架構及其工作原理進行介紹的基礎上，分專題對區塊鏈的核心技術進行討論，包括密碼學技術、共識算法、分布式存儲、智能合約等，給出了基於Python創建區塊鏈示例。最後介紹了近年

本書是依據教育部最新頒佈的《高等職業學校專業教學標準》中對本課程的教學要求編寫而成的。 本書主要內容包括：走近人工智能、初識Python、讓機器認識你、機器怎麼學習、讓機器聽你指揮、走進人工智能等。本書試圖突破人工智能算法難以理解的難點，通過具象化的小項目實現做中學、做中教，強調人工智能技術的應用。 為方便教學，本書配套有演示文稿、場景拍攝、錄屏演示、源代碼等豐富的立體化教學資源，其中，部分資