Python

中國明確提出了二氧化碳排放力爭於2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和的“雙碳”目標，這對提升能源效率提出更加緊迫要求。目前，學界關於提升能源效率的路徑建議主要聚焦在技術進步與產業結構優化兩個方面，但尚未見對兩者前置因素的系統性研究。同時，在經濟增長向主要依靠消費轉變的背景下，現有文獻缺乏圍繞綠色消費影響能源效率的專門性成果。從人力資本具有的功能與作用本性來看，它可能是技術進步、產業結構優化、綠色消費等的前置因素。本書以馬克思生產節約思想、效率分析理論、技術進步理論、能源替代理論等相關理論為基礎，採用規範分析與實證分析相結合、定性分析與定量研究相結合、比較分析法等多種方法，以及DEA、Python等技術手段，緊扣“人力資本影響能源效率的機制與路徑”這一核心命題，在分析人力資本對能源效率作用機理以及人力資本和能源效率時空格局的基礎上，討論了人力資本對能源效率影響可能存在的內生性問題，尋找了有效的工具變量，實證了人力資本對能源效率的影響，並進一步驗證了影響機制。本書的主要研究工作及結果如下。第一，人力資本對能源效率提升具有促進作用。首先，本書通過模型推導證明了人力資本對能源效率存在影響， 且結合經濟實際判斷人力資本可促進能源效率提升；其次，分別對樣本期內我國 30 省市人力資本和能源效率進行測度，分析人力資本與能源效率的事實特徵，發現絕大多數地區的人力資本與能源效率具有趨同演進趨勢；再次，構建IV-Tobit 模型進行分析，回歸結果表明人力資本每提高一個百分點能源效率會提高16.9%， 實證檢驗了本書的核心命題成立。第二，人力資本對能源效率是通過綠色技術進步效應、 產業結構優化效應、 公眾綠色偏好效應發生影響的，政府治理可對以上三種效應產生調節作用。第三，人力資本對能源效率的影響會有異質性結果。

本書以當前流行的MySQL 5.7作為平臺，內容分為MySQL基礎、習題、實驗、數據庫綜合實訓、數據庫應用開發實訓和附錄。本版對MySQL基礎部分進行了系統優化，使內容更加簡明扼要，對原有實例進行了修改，從而為實驗數據庫與教程的一體化創造了條件。全書MySQL命令分層縮進，基礎部分數據庫表列名採用漢字，綜合實訓數據庫表列名則採用英文字符，數據庫及其對象、函數名等採用小寫字母，系統關鍵字採用大寫字母，語句格式清晰易懂，運行結果直觀。數據庫綜合實訓通過一個規模不大的數據庫綜合實例，將數據庫主要對象及其相互配合包含其中，同時又為後面的數據庫應用開發實訓進行了精心的數據準備。實驗部分數據庫與基礎部分的是一樣的，這樣實驗更加方便，供讀者自己思考和練習的內容也更系統和豐富，同時更有利於讀者理解基礎部分所學知識。習題部分進一步系統化，豐富了題型和內容。數據庫應用開發實訓介紹目前流行的PHP、Spring Boot、Python、Android Studio、Qt、C#和Visual C++等平臺操作MySQL數據庫的實例。每一個實訓既可獨立構成一個小的應用系統，包含操作數據庫的基本方法，同時又可把幾個實訓合為一個綜合大系統。本書融基礎和應用於一體，系統性、應用性均比較完善。由於本書的內容體系具有自己的特色，並且從方便教和學兩個角度組織內容、調試實例和安排先後順序，所以用本書教和學均比較方便，讀者可根據自己的實際需要比較和選擇本書各部分內容。本書免費提供配套的教學視頻(建議在WiFi環境下掃碼觀看)、教學課件和習題參考答案。免費提供7個實訓平臺上可運行的源程序文件。同時免費提供實訓網絡文檔和配套的源程序文件，需要的讀者請到華信教育資源網(www.hxedu.com.cn)免費下載。本書可作為大學本科、高職高專院校有關課程教材，也可供廣大數據庫應用開發人員使用或參考。

本書主要內容分為三部分，逐步引導學生由淺入深、由簡到難地學習。第一部分是環境基礎教學，包括第1、2章，分別是實驗環境搭建和Python編程語言基礎；第二部分是機器學習，包括第3～11?章，詳細介紹了機器學習的核心算法原理及相關實戰案例，如利用隱形眼鏡數據集構建隨機森林模型來預測適合客戶的隱形眼鏡類型、基於樸素貝葉斯分類算法實現年收入預測、採用支持向量機算法預測泰坦尼克號人員存活率；第三部分是深度學習，包括第12～16章，重點介紹深度學習基礎知識和不同經典網絡原理及相關實戰案例，如利用卷積神經網絡模型實現手寫數字識別、採用VGG16模型實現天氣識別，以人工智能的示範應用來啟發學生進一步進行深化研究。本書提供課程資源包，包括案例源代碼、課件PPT等。本書面向具有人工智能技術需求的相關專業學生，按照初學者的學習思維與人工智能的特點及規律進行設計，科學佈局並合理規劃課程路線，緊密結合機器學習與深度學習發展歷程，並將陳述性理論知識穿插於技能訓練中。本書可作為高等院校計算機相關專業人工智能課程的教材或實踐配套教材，也可作為非計算機相關專業人工智能創新實驗課程和大專、培訓類學校的參考書。

Qt 是軟件開發領域中非常著名的C++可視化開發平臺。本書以Qt 5.15 為平臺，系統介紹Qt 5 的各種功能，在此基礎上配套各種實例，然後綜合應用各種功能開發綜合應用實例。全書分為以下5 部分。第1 部分為Qt 5 基礎(第1～11 章)，內容包括Qt 概述，模板庫、工具類及控件，佈局管理，基本對話框及實例，主窗口及實例，事件處理及實例，繪圖及實例，文件、目錄與數據庫操作，模型/視圖及實例，網絡通信及實例，定時器、線程和DLL 庫。第2 部分為綜合應用實例(第12～15 章)，內容包括圖元、鼠標事件、序列化、工具欄綜合應用實例(我的繪圖板)，MDI、文件目錄、樹、Python綜合應用實例(文檔分析器)，網絡通信、SQLite、圖元系統、實時語音綜合應用實例(簡版微信)，多媒體、線程、視頻圖元、MySQL 綜合應用實例(簡版抖音)。第3 部分為Qt 5.15 和OpenCV 綜合應用(第16～18 章)，內容包括Qt 5.15+OpenCV(含Contrib)-4.6.0 環境搭建，OpenCV 圖片處理及實例，OpenCV、樹控件、表格控件綜合應用實例(醫院遠程診斷系統)。第4 部分為QML 編程基礎、QML 動畫特效和Qt Quick Controls 開發基礎(第19～21 章)。第5 部分為網絡資源文件和文檔(可免費下載)，包括本書所有實例和綜合應用實例的工程文件、21 個PPT 教學培訓課件、57 個實例開發教學視頻文件、電子商城系統綜合實例文檔、MyWord 字處理軟件綜合實例文檔，Qt 5 操作Office 實例文檔等。附錄A 為Qt 5 簡單調試。本書既可作為Qt 5 開發人員的學習和參考用書，也可作為高等院校相關專業教材或Qt 5 培訓用書。

教材，在內容設置上，本書圍繞計算機科學與技術的核心概念，深入淺出地講解了計算機系統、數據結構與算法、計算機網絡、數據庫技術、軟件工程、網絡安全等基礎知識。同時，本書還引導讀者深入瞭解計算機科學與技術在雲計算、物聯網、大數據、人工智能等高新技術領域的應用，並探討了它們對各行業的影響和應用前景。讀者將瞭解到這些領域的最新發展趨勢，為自己的職業規劃和學術研究提供參考。除了廣泛的應用領域，本書還注重理論與實踐的結合。我們提供了大量的實踐案例和編程示例，讓讀者通過動手實踐來加深對計算機科學與技術的理解。這些案例涵蓋了多種編程語言(包括Python、Java、C++等)和多種應用場景，幫助讀者培養解決實際問題的能力，並為進一步深入學習和研究打下堅實的基礎。本書還對傳統的Office計算機應用進行了詳細的講解，包括Word、Excel、PPT等軟件的使用技巧和應用案例，幫助讀者提高辦公效率和工作質量。

教材的內容框架以《人工智能訓練師》國家職業技能標準為根本依據，擬按照數據標注員(五級、四級)和人工智能算法測試員(三級、二級、一級)兩個工種分為兩冊。數據標注員分冊的內容主要包括訓練師職業概述，Python基礎知識，數據采集和處理運用，數據標注，智能系統運維等內容；人工智能算法測試員分冊的內容主要包括人工智能算法基礎知識，業務分析，智能訓練，智能系統設計，培訓與指導等內容。每個分冊的內容按級別進行安排。職業性：教材從職業認知入手，首先幫助學員建立一個對人工智能訓練師職業的系統認知，如工作職責、人才需求、職業發展等；具體內容的編寫充分體現職業活動的特點，以典型的工作任務出發，如實反映人工智能訓練師的真實職業活動、工作流程、工作標準。先進性：教材的案例素材主要來自于協會成員企業的內部培訓資料、真實案例素材、近期新產品和解決方案，力求反映人工智能行業近期新的進展和應用，並覆蓋眾多行業應用的典型場景和產品，例如智慧醫療、智慧金融、智慧商業，數字人、智能機器人、數字哨兵等。

隨著互聯網的迅速發展，網絡上的資源和信息呈現爆發式增長。此外，越來越多的網站和應用程序提供了豐富的數據，並為開發者提供了接口，以便讓他們使用和利用這些數據。在這種情況下，網絡爬蟲作為一種能夠自動採集並處理互聯網上的信息的工具，逐漸成為了數據采集和分析過程中不可或缺的一部分。在數據采集方面，網絡爬蟲可以用於獲取互聯網上的各種數據，例如新聞、評論、商品信息、用戶數據等。通過網絡爬蟲，研究人員、企業和個人都可以快速、準確地獲取大量數據，並對其進行分析和挖掘。這些數據可以被用來制定商業決策、預測市場趨勢、評估產品競爭力、推薦產品或服務等。本書由七個項目組成，分為初識網絡爬蟲、基於Python庫實現靜態數據采集、基於urllib實現客戶端數據采集、基於Requests-HTML實現動態數據采集、基於Scrapy框架實現網頁數據采集、基於 Scrapy-redis分布式實現網頁數據采集以及基於自動化測試工具實現網頁數據采集，內容簡明扼要，由淺入深，循序漸進。

真實世界的資料都是多模態的，真正的通用人工智慧（AGI）必將超越單一模態的局限。本書作者基於其多年在工業界的大資料技術經驗，系統而全面地探討了多模態資料技術，從基礎概念到關鍵技術，再到典型應用，全方位講解多模態資料分析的核心技術與前沿實踐。首先詳盡地介紹了多模態資料分析相關知識，涉及文本、圖片、音訊、視頻等多模態資料；然後結合實例代碼，系統介紹了統計分析、機器學習、深度學習、知識圖譜、大模型等多種方法、模型，包括GPT與DeepSeek等大模型的多模態實踐分析；最後結合直播視頻、醫療領域等案例闡述了多模態資料分析的多種演算法模型的綜合應用。 本書體系化強、案例豐富，以"理論框架—技術路徑—實戰案例”層層遞進的方式提供了完整的知識鏈路，主體基於Python語言的大量實例代碼，可以説明讀者學以致用。 本書既可作為資料分析師、資料科學家、資料工程師、演算法工程師等資料相關從業者的學習用書，也可作為高校數學、統計、電腦等相關專業的教材使用。

╲滿級分快速攻略╱重點總整理 + 歷次試題解析☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。【目標讀者】◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生◆ 對程式語言有興趣的學習者◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

教材,編程思維可以分解為4個部分：問題分解,模式識別,抽象思維,算法設計.這是一種高效且實用的思維方式,尤其在處理看起來很複雜的問題上,非常有效.生活上處處可以運用編程思維.在21世紀的今天,各項各業都已經和信息技術相結合,科學研究更是如此,由此而產生眾多交叉學科,編程便成為了交叉學科的最基本技能.編程思維涵蓋了反映計算機科學之廣泛性的一系列思維活動,是適合每個人的一種普遍的認識和一類普適的技能.本教程希望通過Blockly可視化編程語言作為編程入門工具,通過類似拼圖的方式構建出程序,結合遊戲案例教學,激發學生們學習編程的興趣,推動他們更深入的探究程序設計和進行算法設計.此外,Blockly功能非常強大,可以用它開發出功能更強大的編程工具,如非常流行的編程工具Scratch、AppInventor等.用Blockly編寫程序的代碼可以自動轉換成Javascript、Python、PHP、Lua、Dart等語言.筆者將通過遊戲引入課程內容講解,再到能力提升,增加了學習的趣味性；本教材將全面系統介紹所有知識點,並結合程序設計思維和算法思維講解,由易到難進行編寫,將更加適合不同層次的讀者的使用.通過本教材的編寫,提升學生學習編程的興趣,促使學生瞭解計算機解決問題的一般步驟,理解程序設計思維、算法思維在問題解決過程中所發揮的作用,提高學生運用計算機知識實現問題的抽象、進行問題求解和形式化描述的能力,最終能使用計算機知識解決本專業的實際問題.深度融合現代信息技術,構建複合型的教學內容體系,集教材、微課、MOOC、互動於一體的新形態教材.本教材是湖南師範大學校級規劃立項教材.

本書以培養讀者的數據可視化實戰技能為核心，以貼合生活的實際工作任務為驅動，採用案例教學的方式組織內容，詳細介紹了不同類型可視化圖表的繪製、操作技巧、圖表美化等內容。 本書契合教育部價值塑造、能力培養、知識傳授“三位一體”的教育理念，以任務驅動教學與前沿相結合，在案例學習與研究過程中融入家國情懷、社會責任、科學家精神等素質教育元素，主要講解了基於Excel、R語言、ECharts、Tableau、Python語言和SPSS主流工具的數據可視化應用。每章包括學習目標、學習重點和難點、學習內容，每個案例由任務描述、可視化效果和設計過程三部分組成。本書適合作為計算機科學與技術、大數據管理與應用、統計學、信息管理與信息系統等專業的教學用書，也適合各類企事業單位從事市場營銷、金融、財務管理等需要進行數據分析的職場人士閱讀，還可供企業經營、管理人員參考、學習和培訓之用。

本書從產業鏈金融的起源講起，結合實際案例講解產業鏈金融平臺的前臺設計、技術中台設計、數據平臺設計、風控設計及信息安全的核心要點，既體現了傳統行業的業務創新、數字轉型的探索過程，又介紹了當前主流銀行的開放性建設成果。讀者不但能全方位地瞭解產業鏈金融平臺的建設過程，還能針對自己感興趣的方面進行深入學習。本書共6章，第1章介紹了產業鏈金融的發展、變革歷程，以及對傳統企業的核心價值；第2章介紹了系統核心功能的設計及在線簽約、實名認證等技術的原理；第3章介紹了結合容器雲技術、微服務技術與DevOps技術構建技術中台的過程，以及對接開放銀行、央行征信的過程；第4章介紹了開源大數據平臺的建設及數據倉庫的設計思路；第5章基於Python的機器學習庫介紹了智能風控的開發過程；第6章介紹了在產業鏈金融平臺建設過程中如何規避信息安全的法律風險。本書內容全面，且圍繞開源技術展開介紹，實用性極強，特別適合建設產業鏈金融平臺的傳統企業架構師、開發人員及產品人員閱讀，也適合對開源的技術中台、大數據平臺及信用風控感興趣的開發人員閱讀。

本教材基於會計、信息和技術的交叉融合，培養會計學專業本科生會計數據科學思維與能力數據，具有理論的創新性和人才培養的實踐價值。本教材首先介紹會計與數據科學的發展歷程、數智時代的會計定位，並由此提出會計數據科學的理論基礎與實踐路徑，為學生會計數據科學思維奠定基礎。在此基礎上，依次講解會計數據科學的信息理論基礎，即大數據原理與架構簡介；會計數據科學的技術基礎，包括Python基礎、網絡爬蟲、數據預處理、數據挖掘與自然語言處理、數據可視化等；進一步，結合本科生的人才培養需求以及未來職業環境的現狀，闡述開放式API接口和平臺在會計數據科學中的應用；最後，根據上述學習內容，在會計基礎工作數據處理、財務分析與可視化、業財融合數據分析、宏觀政策文本與量化分析等會計應用場景進行示例，旨在深化學生的會計數據驅動分析與決策能力的培養。本教材的特點在於：明確採用開放式API接口和學習平臺，使學生畢業後能不受企業用戶級平臺的限制。基於開放式API接口和學習平臺一方面能快速使用最新的大數據技術，又能降低學生的編程要求，使學生將主要精力用於會計數據決策中，具有非常重要的現實意義。相對而言，目前國內高校在會計大數據方面的教學改革主要從三種路徑。第一條路徑是以規劃設計為主導的路徑，注重會計大數據系統構建和程序設計，此部分對學生數理和計算機基礎較高，主要面對部分“雙一流”高校學生；第二條路徑是校企合作路徑，利用企業開發的會計大數據系統、財務共享系統和財務機器人系統等，主要進行操作層面的講解，適用于學生畢業後在就職企業使用特定平臺(如用友、浪潮等)，但學生脫離該平臺將難以勝任會計數據驅動處理與決策工作；第三條路徑處於上述兩種路徑之間，但發展思路尚不清晰。本教材則進行了第三條路徑且明確了教學方向。

《動手學深度學習：PyTorch版》是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的互動式學習體驗。《動手學深度學習：PyTorch版》重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。《動手學深度學習：PyTorch版》包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出最簡單的神經網路——多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵元件、卷積神經網路、迴圈神經網路、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化演算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在電腦視覺和自然語言處理中的重要應用。《動手學深度學習：PyTorch版》同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀《動手學深度學習：PyTorch版》需要讀者瞭解基本的Python程式設計知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。《深度學習詳解》根據李巨集毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網路、Transformer、生成模型、自監督學習（包括BERT和GPT）等深度學習常見演算法，並講解了對抗攻擊、領域自我調整、強化學習、元學習、終身學習、網路壓縮等深度學習相關的進階演算法。在理論嚴謹的基礎上，《深度學習詳解》保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心演算法細節。

從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Pyth從什麼是數據，數據與優化的關係入手，以經典的傳統數據分析方法和最新的深度學習算法為例，系統介紹了數據分析的算法設計思想及實現方法。內容涉及了數據的可視化、特徵選擇與降維、神經網絡基本原理、無監督學習、有監督學習、深度學習的魯棒性等，全書提供了豐富的實例以及完整的可實現的Python代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。on代碼，強調數學概念在算法中的作用，力圖通過簡明的介紹和推導，讓讀者理解數據分析的本質，起到舉一反三的作用。

[真的可以跟著做的貝氏統計書]貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。本書特色: 由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 C 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

本書從零基礎讀者的角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，循序漸進地讓讀者在實踐中學習MySQL編程知識，並提升自己的實際開發能力。全書共分為4篇18章，內容包括MySQL概述、MySQL圖形化管理工具、MySQL語言基礎、數據庫和數據表的操作、數據查詢、MySQL函數、索引、視圖、數據完整性約束、存儲過程與存儲函數、觸發器、事件、數據的備份與恢復、性能優化、安全管理、MySQL系統管理、基於Java+MySQL的看店寶和基於Python+MySQL的智慧校園考試系統。書中知識點講解細緻，側重介紹每個知識點的使用場景，涉及的代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會MySQL程序開發的精髓，快速提高開發技能。同時，本書配套了大量教學視頻，掃碼即可觀看，還提供所有程序源文件，方便讀者實踐。本書適合MySQL初學者、數據庫工程師等自學使用，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。

許多家長看到了人工智能技術的前景，希望儘早培養孩子的IT素養，但是讓青少年學習AI並非易事。一方面，過多、過早地學習純理論知識，容易讓青少年失去興趣，甚至抵觸學習；另一方面，純理論學習缺乏結合日常生活的實踐，無法培養他們的動手能力。青少年的學習過程往往是興趣和好奇心導向的，而呈現在讀者面向的就是應這樣的需求而產生的教材。本書以讀者熟知的姜子牙的故事為線索，圍繞人工智能技術的特色和應用，介紹Python語言基礎知識、機器學習的概念及算法、神經網絡的概念及模型、計算機視覺的應用及前沿技術等內容，還介紹了自然語言處理、語音識別、生成對抗網絡等人工智能技術相關內容。書中還配有相關實例，方便讀者動手實踐，以使讀者深入理解和鞏固所學內容，掌握用AI解決實際問題的能力。

Amazon暢銷書榜TOP1‧啟發數百萬讀者的改變人生指南上市前就備受投資理財界、創業圈人士關注強推「如果有一天我一無所有的醒來，我可以在五到十年內重新致富。因為致富是一種技能，而且每個人都可以學會。」—納瓦爾‧拉維肯★凡購買本書，即可獲得8項限量超值課程折扣優惠1.美國金融日記在Hahow開設的「24單元入門投資科學」；2.韓承佑在Hahow的「用 Python 理財」；3.市場先生在YOTTA的「用美股ETF創造穩定現金流」；4.財經M平方PRO 會員試用碼+免費試聽兩堂MM總經學院課程；5.謝文憲在憲福育創、大大學院的課程；6.免費試聽商業思維學院課程「做自己生命的CEO」；7.張錫源在PPA開設的「烘焙實驗室—在家做16款職人級麵包」；8.天下學習（詳情請見學習特輯） 全民加薪時代來了，但為什麼即使是高薪工作，也不會讓你變富有？未來五年，有50%的工作技能將被淘汰，但為什麼有人永遠不缺賺錢機會？數位時代需要一套新的自主富有指南，已是公開的祕密，但只有不怕挑戰傳統思維的人敢去嘗試。矽谷傳奇創投創業家拉維肯不僅抓住了這個祕密，在投資界、新創圈，有許多人都深受他啟發。「如果查理‧蒙格是20世紀的班傑明‧富蘭克林，那納瓦爾‧拉維肯就是21世紀的查理‧蒙格。」百萬部落格版主化身超級鐵粉總結編著拉維肯的智慧，教你善用時代特色成功的所有必備技能。每翻開一頁，你都有可能遇見心智旅程的新大陸，徹底改變自己的人生目的和行動想法。「生命中的所有收益都來自複利，無論是金錢、關係、健康、思考或習慣都是。」「設定一個較高的時薪來衡量你的時間價值，並捨得花錢買時間。」「用思想賺錢，不要用時間賺錢，因為時間有更大的用處，用來賺錢太過浪費。」「訂出優先順序，聚焦在最重要的事。」「投入不明智的賽局，就算贏了也只能得到愚蠢的獎勵。」「花時間省錢無法致富，省下時間去創富才能致富。」「想在人生中獲得平靜，你就不能用非黑即白的二分法來看周遭一切。」正因99%的努力不會有成果，更要懂如何抓住那關鍵的1%，槓桿出最高的複利效應。只有新眼光，才能看見另一個世界，還有另一個自己，新世界充滿機會，但陽光無法照進每個角落，這本書可以幫助你站上最有利的位置。程九如 AppWorks 合夥人、游舒帆 商業思維學院院長、葛如鈞 北科大助理教授林裕欽 Dcard創辦人、陳佳茹 財經M平方創辦人、許繼

內容介紹: 不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。本產品 Windows / Mac 皆適用　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電

本書以在數字化背景下，數據產品從業者的數據技術、數據技能、數據思維、數據方法、數據模型、產品用戶/客戶增長實戰經驗為基調，體系化撰寫了數字化和數據產品的數據經驗知識和案例。隨書附贈豐富的原始數據和源代碼，方便讀者對數據分析案例進行實操練習。本書內容全，結構完整。首先，講解了數據指標體系搭建和數據埋點案例；然後按照細節講解數據分析流程、數據采集方法、數據挖掘整體方法；緊接著通過實操案例講解了的數據產品工具，如EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB測試等工具，驅動數據增長的實戰模型，如ARIMA、AHP、LTV、AARRR等，以及數據倉庫和大數據平臺的搭建方法；最後講解了數據中台和數據安全、數據智能應用場景、用戶增長實戰案例。本書適合數字化市場下的數據產品從業者閱讀，主要讀者人群包含數據產品經理、數據運營人員、數據產品技術人員、數據領域創業者和相關專業的學生。

本教材書主要介紹和講解目前人工智能三個主要流派所包含的基礎理論和研究方法，並通過實例來詳細瞭解這些技術的特點及應用，帶領讀者走進人工智能的世界。本書以人工智能技術的發展為線索，內容共分5章，包括知識的表示、搜索技術、機器學習、深度學習等內容，在結構上便於裁剪，適應于不同學時的高校教學需求；在內容上將對數學原理和算法的講解與實例分析和Python代碼實現相配合，通過例題來幫助讀者理解和應用公式，具體代碼實現部分也能更好地幫助讀者理解數學原理和應用實際之間的結合方法、算法的組織過程以及相關人工智能技術的編程實現，能儘快上手應用。同時，本書除了介紹各種算法基本步驟的源代碼實現以外，還介紹了目前人工智能領域裡一些主要算法工具包的使用方法，降低了非計算機類專業學生的編程門檻，並增加了參考實驗環節，方便實驗教學和進行實戰學習。實驗和章節中的相關實例內容均附有源代碼及介紹，源代碼中包含詳盡的注釋。本書有配套網絡教學平臺，便於開展線上線下混合式教學，讀者可下載超星學習通並註冊，打開學習通APP，掃描二維碼加入學習。本書可作為高等院校人工智能及相關專業本專科人工智能基礎課程的教材，也可用於其他專業的選修教材，還適合對人工智能感興趣的讀者學習參考。

本書為大學計算機信息技術課程的實踐教材，針對第2版內容做了更新和調整，力求涵蓋教育部高等學校教學指導委員會對大學計算機基礎教學的基本要求，以Windows7操作系統與MSOffice2016辦公套裝軟件的應用為主線，設計了五個實驗單元，分別是Windows7操作系統及因特網應用、文字處理軟件Word2016、電子表格軟件Excel2016、演示文稿軟件PowerPoint2016、Python程序簡單應用。本書採用“任務驅動”的設計思想，所有實驗項目均從工作生活中遇到的各種實際任務問題出發，巧妙地將全國計算機等級考試一級和二級MSOffice的考點內容穿插在各個應用案例中，以情境驅動來引導學生思考問題、分析問題、最終學會解決問題的方法。本書可作為高等學校計算機基礎課程的配套實驗教材，也可作為參加全國計算機等級考試一級和二級MSOffice或學習辦公自動化軟件參考書使用

內容介紹: 你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你

本書通過對組成智能機器人的硬件、軟件以及單傳感器信息處理及多傳感器信息融合算法四個方面的介紹，讓讀者對親手製作智能機器人的過程有一定的瞭解，並能跟著書本介紹的方法製作一款屬￿自己的智能機器人。本書是按照機器人內部傳感器、外部傳感器以及多傳感器信息融合的順序進行介紹的，其中外部傳感器又分為觸覺、嗅覺、聽覺及視覺四個部分進行敘述。與人類從自然界獲取信息的途徑相似，聽覺與視覺是智能機器人獲取信息的主要途徑，所以本書對此進行了詳細敘述。本書採用信用卡大小的樹莓派電腦連接上述各類型的傳感器獲取數據、傳遞數據及處理數據。讀者在設計本書所介紹的智能機器人時，可以採取先局部後整體的開發設計策略：先逐個將傳感器與樹莓派連接並調試好，再選擇一種或多種合適的傳感器信息融合算法組裝機器人整體。本書所選的軟件及大部分硬件都是開源的，所基於的硬件平臺相當便攜性好，選擇的軟件系統是Linux+ROS+Python的組合。本書適合高職高專院校電子信息、物聯網、智能裝備製造等學科的專科生使用，也適合作為電子愛好者學習搭建智能機器人的參考資料。

本書是大數據專業英語教材，內容包括大數據基礎、軟件與開發技術、操作系統、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、數據處理與數據清洗、數據挖掘、Hadoop 與Spark、數據可視化、大數據安全等。 本書體例新穎，適合教學。每個單元均包含以下部分：課文――選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章；單詞――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；詞組――給出課文中的常用詞組；縮略語――給出課文中出現的、業內人士必須掌握的縮略語；難句講解――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；習題――既有針對課文的練習，也有一些開放性的練習；短文翻譯――培養讀者的翻譯能力；參考譯文――讓讀者對照理解以提高翻譯能力。 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結合，支持備課、教學、複習及考試各個教學環節，有配套的PPT、參考答案等。 本書既可作為高等本科院校、高等專科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。

本書適合作為高等院校大學計算機基礎課程的實驗或實訓教學用書。根據多年的教學經驗，本書融入新農科理念，遵循從計算機操作系統到常用軟件使用、從一般操作到技能技巧掌握，從規則化製作到創意設計的原則。全書共有十四個實訓：實訓一為中文版Windows 7基本操作、實訓二為Word 2016文檔格式化、實訓三為Word 2016表格製作與圖文混排、實訓四為Excel 2016基本操作、實訓五為Excel 2016數據處理與分析、實訓六為PowerPoint 2016演示文稿設計與製作、實訓七為Visio 2016圖形繪製、實訓八為Access2016數據庫基礎應用、實訓九為Photoshop 2022賀卡製作、實訓十為Photoshop 2022照片處理、實訓十一為Adobe Audition CC 2022音頻編輯與Adobe PremierePro CC 2022視頻製作、實訓十二為SPSS 數據分析、實訓十三為Python 農業數據分析及可視化、實訓十四為計算機網絡基礎應用。本書提供了實訓PPT文稿、實訓步驟微視頻、習題素材及答案可通過掃描二維碼獲取。

A funny, fantastically entertaining debut novel, in the spirit of Wodehouse and Monty Python, about a famous poet who inadvertently sells his wife to the devil--then recruits a band of adventurers to