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Python是一種解釋型、物件導向、動態資料類型的高級程式設計語言。Python可以用於很多的領域，從科學計算到遊戲開發。 《Python程式設計初學者指南》嘗試以輕鬆有趣的方式來説明初學者掌握Python語言和程式設計技能。全書共12章，每一章都會用一個完整的遊戲來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟體這種方式來學習程式設計，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進

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《利用Python進行數據分析》內容簡介：學習NumPy（NumericalPython）的基礎和高級知識；從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、合并以及重塑；利用matpIotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果；利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作；處理各種各樣的時間序列數據。

Introduction to Computer Science Using Python: A Computational Problem-Solving Focus introduces readers to programming and computational problem-solving via a back-to-basics, step-by-step, objects-lat

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Provides information on using Python along with the Pygame library to create video games.

本書使用Python編程語言分析大數據，全書以案例為主線，通過大量實例演示了Python在大數據分析應用中的強大功能。本書共分為9章，內容包括Python編程環境的搭建，變量、常量、數據類型與運算符，常用的內置函數，列表、元組及字典的用法，順序結構、分支結構及循環結構三種控制流的用法，函數定義及使用，模塊導入及常用模塊的用法，數據獲取、數據預處理及導入外部數據的方法，matplotlib數據可視化方法，常用的聚類、分類及回歸算法的Python實現，決策樹及隨機森林算法的Python實現。本書可作為高等院校計算機科學與技術專業、大數據專業以及其他相關專業的教材，也可作為讀者自學Python數據處理的參考書。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。

量化交易已經從技術分析逐步向基本面量化交易過渡，研究方法已經從簡單的線性回歸向包括機器學習、深度學習等人工智能方法過渡。由於量化交易的跨學科屬性，普通學生的入門門檻相對較高，為此，本書結合經濟學原理、數學原理及計算機編程方法三個角度綜合闡述量化交易的基本方法，以量化交易金融理論為基礎，以量化交易實踐為主線，幫助入門階段的讀者循序漸進掌握Python量化交易的基本方法。本書共12章，分為量化概述篇、Python編程理論篇和量化交易實踐篇。量化概述篇(第1章)詳細講述量化交易的概念，將量化交易與高頻交易和程序化交易的異同點進行總結，分析了量化交易的最新發展趨勢。Python編程理論篇(第2～4章)從基礎開始，系統深入地剖析Python編程語言的核心語法及Pandas、NumPy等數據分析庫。量化交易實踐篇(第5～12章)從操作入手，系統全面地講解了量化交易中常用的數據獲取與管理方法、技術分析庫、量化回測方法及風險管理等。本書示例代碼比較豐富，理論與實踐結合緊密，不僅幫助讀者理解量化策略背後的經濟學原理，也能助力讀者快速掌握量化交易的編程方法。本書既適合高校相關專業師生使用，也適合傳統金融從業者或者計算機程序員轉型量化交易而使用，並可作為高等院校和培訓機構相關專業的教學參考書。

具備大數據分析能力已成為現代管理人才的核心競爭力。本書以Python語言為工具，聚焦商務數據分析全流程，通過大量真實商業案例和數據集，讓讀者掌握主流數據分析工具的應用。 全書共14章，涵蓋Python編程基礎和從數據采集、清洗、分析建模到可視化的完整知識體系，包括Python基礎語法、函數、數據分析常用模塊、數據預處理，以及數據建模中的線性回歸、邏輯回歸、決策樹、K近鄰、樸素貝葉斯、聚類分析、關聯規則分析、智能推薦系統、文本挖掘等數據分析模型的原理和代碼實現，並結合金融、營銷、企業管理、醫療等多場景的案例實戰，強化知識點的理解與應用。 本書注重理論與實踐相結合，培養讀者將數據分析技術應用於商業決策的實際能力，可以作為高等院校管理類、統計類等專業本科生與研究生的教材，也可以供理、工、農、醫等相關行業的技術人員參考，也適合Python編程愛好者或對大數據分析與挖掘技術感興趣的讀者使用。

本書作為一本Python程序設計語言教材，以具體應用為導向，以豐富的案例為依託，主要闡述Python語言的基礎知識，讓讀者對Python語言的全貌有基本理解，並能高效應用。與此同時，書中的案例融入思政元素，對課程思政進行了探索。本書共9章，開發環境基於Windows 10操作系統、Python和PyCharm開發工具。第1 ～ 8章主要側重基礎知識，第9章主要側重應用實踐，講解了可視化詞雲項目、新聞網頁爬蟲項目、商品統計圖和二維碼自動生成項目、人臉識別學生考勤系統項目以及結合AIGC編寫視頻監控項目。本書可以作為各類職業院校計算機及相關專業的教材，也可作為廣大程序設計開發者、愛好者的自學參考書。本書是集教材、練習冊、上機指導和微課視頻於一體的新形態一體化教材，讀者可通過掃描二維碼進行學習。本書配有電子課件、源代碼，讀者可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)以教師身份註冊後免費下載或聯繫編輯(010-88379194)諮詢。本書還配有“示範教學包”，教師可在超星學習通上實現“一鍵建課”。

本書是作者依據多年來從事機器學習課程教學及科學研究的經驗，結合本科生和研究生實際教學工作的需要，並參考相關經典文獻編寫而成。本書以人工智能主流編程語言Python 3作為機器學習和數據分析的實戰工具，從機器學習導論開始，依次介紹了Python編程基礎、TensorFlow編程基礎、機器學習編程基礎，以及典型機器學習算法的原理和實現，具體包括KNN分類算法、KMeans聚類算法、支持向量機、決策樹與隨機森林、回歸分析、神經網絡、卷積神經網絡、Transformer深度神經網絡、圖神經網絡、生成對抗神經網絡等方面的內容及案例。本書力求簡潔達意、清晰易懂、理論教學與具體實踐相結合，代碼可複現，全書提供了大量應用實例和習題，方便讀者快速入門並掌握機器學習的具體算法。本書適合作為高等院校電子信息工程、通信工程、計算機科學與技術、電子科學與技術等相關專業本科生教材，也可作為研究生科研參考教材，同時可供廣大Python編程、機器學習、深度學習等工程技術人員參考使用。

＼\暢銷好書再上市/／ ☆★☆★【為嵌入式讀者打造的C語言進階學習圖書】★☆★☆ C語言可說是近代程式語言的始祖，但也從未被時代的洪流淘汰在人工智慧盛行的今天，很多人學程式語言想到的就是Python，找工作要求的是Java，大家都覺得這兩個語言較為流行，是主流語言。然而靜下心來想想，我們現在的生活，其實是用大大小小的硬體堆疊起來的。這些硬體要能正常運作，一定有一個軟體在上面運作，你可能沒想到，這些大大小小硬體的靈魂，大部分都是C語言寫出來的。C語言可說是近代程式語言的始祖，但也沒有被時代的洪流淘汰。在不斷更新標準及改版，C語言與時俱進，不斷以其輕巧快速簡單的特點在一個又一個新出現的硬體上穩定提供服務，從手機、感測器、VR/AR設備、車載系統、家電、衛星、望遠鏡，全部看得到C語言的身影。這些被歸類於「嵌入式」的系統，其資源有限，又有即時反應的要求，時至今日，C語言仍然遙遙領先其它號稱新世代的程式語言。本書雖然歸類於C語言，但充分展現出嵌入式系統設計的精華，在和強調演算法的其它語言相比，更在乎的是資源分配、記憶體管理、小輕快穩的編譯，在最不佔系統資源的情況下，完成控制硬體的工作。是難得嵌入式系統C語言的好書，讓你寫出強大穩健的硬體控制系統。本書內容及寫作初衷本書從C語言的角度出發，分10章，在預設讀者已經掌握C語言基本語法的基礎上，和大家一起探討、學習C語言背後的CPU工作原理、電腦系統結構、ARM平臺下程式的編譯/連結、程式執行時期的記憶體堆疊管理等底層知識。同時，針對嵌入式開發領域，用3章分別探討了C語言的物件導向程式設計思想、模組化程式設計思想和多工程式設計思想，這些底層知識和程式設計思想組成了嵌入式開發所需要的通用理論基礎和核心技能。尤其是對於很多從不同專業轉行到嵌入式開發的朋友，由於專業背景的差異，導致每個人的知識儲備和程式設計技能樹參差不齊，在學習嵌入式開發的過程中會經常遇到各種各樣的問題，陷入學習的困境。本書的寫作初衷就是為不同專業背景的讀者架設嵌入式開發所需要的完整知識系統和認知框架。掌握了這些基礎理論和程式設計技能，也就補齊了缺陷，可為後續的嵌入式開發進階學習打下堅實的基礎。本書特色●直白寫作風格，通俗易懂，不怕學不會，就怕你不學。●大量的配圖、原理圖，圖文並茂，更加有利於學習和理解。●在ARM平臺下講解程式的編譯、連結和運行原理（獨創）。●現場“手刻

暢銷書《Python機器學習》作者Sebastian Raschka又一原創力作！ 『在本書中，Sebastian帶領讀者深入了解他們在成為專家路上可能遇到的各種中階和高階應用機器學習主題。Sebastian無疑是這個領域最優秀的機器學習教育工作者之一。在每一頁中，Sebastian不僅分享他的豐富知識，也傳達象徵著真正專業的熱情與好奇心。……讓本書成為你晉級下一個階段的橋樑，協助你在機器學習中獲得更豐富的冒險和體驗。』 ——Chris Albon，維基媒體基金會 機器學習總監 專文推薦 ★本書特色★ 市面上大多數的機器學習、深度學習與AI書籍，都位於兩個極端：不是介紹基礎知識的入門指南，就是艱澀難懂的論文大全。在學習完基礎知識、閱讀完初階書籍之後，還想了解更多新觀念和進階技術嗎？作者說明並討論了這些領域的重要發展，同時保持平易近人，讀者不需要擁有進階數學或程式設計背景也能閱讀。全書分為5大篇，共30章，涵蓋30個不同主題。讀者可以依序閱讀，也可以跳著閱讀(但作者建議依序閱讀，由淺入深)，更適合隨時拿出來配著咖啡或在通勤時翻閱。 本書非常適合那些已經完成機器學習或深度學習的基礎課程，或是讀完同等程度初階書籍的人。本書採用獨特的問答風格(Q&A style)，每個簡短的章節都圍繞著一個核心問題展開，這些問題不僅與機器學習、深度學習和AI的基礎觀念相關，更是作者在教學過程中，學生們經常提出的疑問。每個問題後面都附有解釋，並配有許多插圖和圖表，以及測試理解能力的練習題。許多章節還提供了進一步閱讀的參考資料。這些簡短、容易消化的資訊提供了一個激勵人心的起點，幫助讀者踏出成為機器學習專家的第一步，開啟一段新的學習旅程。 ★內容亮點★ ・獨立章節：簡潔又精準地回答AI中的關鍵問題，化繁為簡。 ・主題廣泛：涵蓋神經網路架構、模型評估、電腦視覺、自然語言處理等。 ・實際應用：學會提升模型效能、微調大型模型等重要技術。 ★學習重點★ ・管理神經網路訓練中的各種隨機性來源 ・區分大型語言模型的編碼器架構和解碼器架構 ・利用數據和修改模型來減少過度適合 ・為分類器建立信賴區間，利用有限標籤數據改善模型效能 ・在不同的多GPU訓練範式和各種生成式AI模型之間做出選擇 ・理解自然語言處理的效能指標 ・理解視覺變換器中的歸納偏誤 【下載補充材料範例程式碼】 https://github

※本書結構本書共5篇，第1篇、第2篇重點介紹以YOLO為代表的一階段物件辨識神經網路；第3篇、第4篇重點介紹物件辨識神經網路在雲端和邊緣端的部署，其中對邊緣端的量化原理進行了重點介紹；第5篇重點介紹當前較為流行的自動駕駛的資料計算原理和物件辨識。本書實用性非常強，既適合對電腦視覺具有一定了解的高等院校大學生、所究所學生及具有轉型意願的軟體工程師入門學習，又適合電腦視覺工程項目研發和營運人員參考閱讀。第1篇，以知名電腦視覺競賽任務為例，旨在介紹物件辨識應用場景下的基本概念和約定，以及資料標注工具和格式，讓讀者具備特徵融合網路、預測網路的設計能力。對於資料後處理技術則介紹了解碼網路、資料重網路拓樸路、NMS演算法等後處理演算法，在此基礎上結合各式各樣的骨幹網路，讀者就可以架設完整的一階段物件辨識神經網路模型了。第2篇，旨在介紹物件辨識神經網路的訓練全流程。本篇從資料集製作到損失函式設計，從訓練資料監控到NaN或INF異常處理，特別是對不同損失函式的設計，進行了非常詳細的原理性闡述。相比神經網路設計，損失函式的設計是最具有可解釋性的，也是電腦視覺研究中比較容易出成果的研究方向。第3篇，旨在運用物件辨識神經網路的訓練成果，架設完整的物件辨識推理模型。推理模型支援雲端部署和邊緣端部署。對於雲端部署，以主流的亞馬遜雲端為例介紹；對於邊緣端部署，以GoogleCoral開發板為例，介紹神經網路量化模型的基礎原理和模型編譯邏輯。第4篇，結合作者主導過的智慧交通、智慧後勤等專案，旨在介紹實際電腦視覺資料增強技術，以及神經網路性能評估的原理和具體應用。本篇還結合應用同樣廣泛的算能科技（比特中國）SE5邊緣計算閘道和瑞芯微RK3588邊緣計算系統，介紹實際專案中如何使用邊緣計算硬體加速人工智慧的產業化應用。根據邊緣計算硬體特性對神經網路進行針對性修改，是真正考驗一個開發者對神經網路理解程度的試金石。跟隨本書介紹熟練掌握2～3款邊緣計算硬體，就能更快速地將電腦視覺應用到實際生產中，在具體應用中創造價值。第5篇，旨在將讀者引入三維電腦視覺中最重要的應用領域之一：自動駕駛。圍繞KITTI資料集，本篇介紹了自動駕駛資料的計算原理，並重點介紹了PointNet++等多個三維物件辨識神經網路。附錄列表說明了本書所參考的物件辨識原始程式碼、Python運行環境架設，以及TensorFlow的基本操作。

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。培養創客教育，最根本的邏輯思考及問題解決能力，為學習程式語言打好基礎！★突破108課綱！程式設計初學者，一本就懂！★對於未來的世代，學習如何寫程式已經是跟語文、數學、藝術一樣的基礎能力！★不論處於什麼年齡，及早擁有操作電腦的工具及知識，建立起跟電腦一起工作的自信！★如果能先了解程式設計背後的思維，不管以後使用哪種程式語言，都能運用自如，一生受用！ACTC亞洲兒童程式教育協會祕書長　吳郁芬教授泛科知識公司知識長　鄭國威臺師大電機工程學系助理教授／數感實驗室共同創辦人　賴以威教授《偷插電的資訊科學》作者　謝宗翔老師收到積木文化新書「輕鬆打造程式腦」，我相當興奮，台灣終於有針對程式教育養成的專書出版了，我迫不及待地仔細閱讀。作者先以不同情境引發讀者思考電腦在生活中的重要性，進而以淺顯易懂的範例及活動來說明電腦運作概念，讓我越讀越有趣，因其理念與我們極力推廣的「不插電遊戲玩程式邏輯」有異曲同工之妙。本書的重點不是在於寫程式，而在於先增進孩子運算思維的能力，未來不管孩子是否會成為程式