Python

本書是“服務機器人應用開發（初級）”職業技能等級證書的配套教材之一，內容根據《服務機器人應用開發職業技能等級標準》以及《服務機器人應用開發職業技能考核大綱》相應要求編寫。全書分為兩大部分共十一個項目，第一部分為拼搭機器人應用開發，基於Arduino 平臺的拼搭機器人展開，共有六個項目；第二部分為人形機器人應用開發，圍繞樹莓派平臺的Yanshee 人形機器人展開，共有五個項目。第一部分的項目一介紹了針對Arduino 的Blockly 編程方法，項目二至六介紹了針對相關任務在Arduino IDE 上採用C 語言的編程方法；第二部分重點介紹Python 語言的編程方法。本書可作為培養基於Arduino 和樹莓派的服務機器人的應用型、技能型人才的教材，也可供從事服務機器人應用的開發人員學習參考。為方便教學，本書配備電子課件等教學資源。凡選用本書作為授課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 聯繫營銷人員。

基於大數據時代的商業規則和思維變革，圖書將數據挖掘分析理論原理與商務實踐進行融合。通過本圖書及相應課程的學習，使學習者掌握分析事物的數據思維、挖掘數據價值及發揮商業應用的技能，培養結合專業知識，發現、分析並提供解決實際問題方案的思維方式及數據分析技能。圖書內容主要包括四大模塊：模塊一 大數據與商務數據分析概述，主要介紹數據分析的起源、對數據分析的認知，包含分析目的、分析類型、作用，數據分析的主要應用，商務數據分析的主要應用場景；模塊二 數據分析基礎及數據挖掘方法，包括Python編程、數據處理、數據可視化等方法和技能的導入學習；模塊三 數據挖掘，在前模塊基礎上介紹多元線性回歸，近鄰，貝葉斯，差別分析，關聯規則、協同過濾、文本分析等多種數據挖掘方法並聯繫實際應用，並將案例項目分析思路通過代碼實現，並對結果進行分析和評估。模塊四，為引導學習者進一步探索挖掘數據分析方法在商務及其他領域的應用，圖書選取了國內外經典案例，提供綜合分析和解決相關業務問題的思路和激發學習者根據個人興趣及需求進一步探索相關應用領域的分析。本書特色主要包括：理論方法的前瞻性，工具技能的開源易得性，注重商務實際的應用性，配套資源的豐富性（在線課程）。本圖書涉及交叉跨專業融合學科知識，數理統計、計算機數據科學及商務知識，適用的讀者不限於本科高校經管專業學生，對工科專業學生，或業務領域的工作者也適用，此外，本書用通俗易懂的語言介紹精深的數據挖掘及分析方法等內容，通過結合案例情景，並配套在線課程的方式，幫助學習者快速掌握商務數據分析的思維和方法技能。

AI領域的基石王者,那些還沉迷於CNN，RNN的工程師被警告：放棄戰鬥吧，向Transformer投降！ 在過去的二十年中，自然語言處理研究領域發生了翻天覆地的變化。在這段時間裡，自然語 言處理經歷了不同的處理範式，並最終進入了一個由神奇的Transformer體系結構主導的新時代。 Transformer深度學習架構是通過繼承許多方法而產生的，其中包括上下文詞嵌入、多頭注意力機制、位置編碼、並行體系結構、模型壓縮、遷移學習、跨語言模型等。在各種基於神經的自然語言處理方法中， Transformer架構逐漸演變為基於注意力的“編碼器-解碼器”體系結構，並持續發展到今天。現在，我們在文獻中看到了這種體系結構的新的成功變體。目前研究已經發現了只使用 Transformer 架構中編碼器部分的出色模型，如 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,Transformers雙向編碼表示);或者只使用Transformer架構 中解碼器部分的出色模型，如 GPT(Generated Pre -trained Transformer,生成式的預訓練 Transformer)。 本書涵蓋了這些自然語言處理方法。基於 Hugging Face社區的Transformer庫，我們能夠輕 松地使用Transformer。 本書將循序漸進地提供各種自然語言處理問題的解決方案：從文檔摘要到問 題回答系統。我們將看到，基於Transformer, 可以取得最先進的成果。 讀者對象本書面向深度學習研究人員、自然語言處理從業人員、機器學習/自然語言處理教育者，以及希望開啟Transformer體系結構學習之旅的學生群體。為了充分掌握本書的內容，要求讀者具有初級 水平的機器學習知識，以及良好的Python 基礎知識。

機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域。本書是一本機器學習的入門書，通過本書，學習者將初步理解主流的機器學習算法，並且可以用機器學習技術解決現實生活中的問題。只要有本科三年級以上的數學知識，會一種編程語言，就可以掌握本書的絕大部分內容。 本書共有15章，主要講解經典的機器學習算法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹等，同時講解近幾年才出現的算法，如XGBoost、LightGBM等集成學習算法。此外，本書還會講解利用機器學習解決問題的實用技術，如Python、Scikitlearn工具的使用等。 本書配套有教學大綱、教學進度、教學課件、教學視頻及習題，可以作為專科生、本科生、研究生的機器學習教材，也可以作為從事機器學習、數據挖掘相關工作的研究人員和技術人員的參考書。

本書旨在培養高職學生的信息素養、計算思維和人工智能素養等數字時代的三個基本素養。全書共分六個單元, 主要內容包括開啟人工智能新時代、人工智能應用微體驗、圖像識別、聲音識別、自然語言處理和人工神經網絡。本書內容選取將人工智能的基本理論知識和典型行業應用相結合, 通過任務實踐, 將理論知識融入體驗式應用案例中, 做到易學、易懂、有趣。本書面向高職高專院校各專業學生, 選取了人工智能中的關鍵技術和典型應用, 以Python為開發語言, 通識與技能並重, 具有很強的操作性和實用性, 既可作為高職高專及中等職業院校人工智能公共基礎課程的教材, 也可作為計算機類、電子信息類相關專業的人工智能基礎課程入門教材。為方便教學, 本書配備電子課件等教學資源。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 聯繫營銷人員。

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。

本書是“孩子們的編程書”系列裡的《Scratch編程入門：無人車》分冊。本系列圖書共分6級，每級兩個分冊，書中內容結合孩子的學習特點，從編程思維啟蒙開始，逐漸過渡到Scratch圖形化編程，最後到Python編程，通過簡單有趣的案例，循序漸進地培養和提升孩子的數學思維和編程思維。本系列圖書內容注重編程思維與多學科融合，旨在通過探究場景式軟件、遊戲開發應用，全面提升孩子分析問題、解決問題的能力，並可以養成良好的學習習慣，提高自身的學習能力。 《Scratch編程入門：無人車》基於大疆機甲大師無人車+Scratch圖形化編程語言編寫而成，分為上、下兩冊：上冊共12課，以無人車完成各種實踐任務為線索，引導學生瞭解無人車編程和Scratch編程，培養孩子們的編程思維和創新意識；下冊共12課，以無人車+人工智能應用引導學生接觸、感知人工智能技術，並通過實際生活或者學習中的應用，熟悉人工智能技術的實際應用價值。全書共24課，每課均以一個完整的作品製作為例展開講解，讓孩子們邊玩邊學，同時結合思維導圖的形式，啟發和引導孩子們去思考和創造。 本書採用全彩印刷＋全程圖解的方式展現，每節課均配有微課教學視頻，還提供所有實例的源程序、素材，掃描書中二維碼即可輕鬆獲取相應的學習資源，大大提高學習效率。 本書特別適合中小學生進行圖形化編程初學使用，適合完全沒有接觸過編程的家長和小朋友一起閱讀。對從事編程教育的教師來說，這也是一本非常好的教程，同時也可以作為中小學興趣班以及相關培訓機構的教學用書；另外，本書也可以作為全國青少年編程能力等級測試的參考教程。

本書是“孩子們的編程書”系列裡的《Scratch編程進階：圖形化》分冊。本系列圖書共分6級，每級兩個分冊，書中內容結合孩子的學習特點，從編程思維啟蒙開始，逐漸過渡到Scratch圖形化編程，最後到Python編程，通過簡單有趣的案例，循序漸進地培養和提升孩子的數學思維和編程思維。本系列圖書內容注重編程思維與多學科融合，旨在通過探究場景式軟件、遊戲開發應用，全面提升孩子分析問題、解決問題的能力，並養成良好的學習習慣，提高自身的學習能力。 本書基於Scratch圖形化編程語言編寫而成，分為上、下兩冊。上冊以Scratch基礎及編程基本結構為主，通過開發遊戲引導孩子掌握Scratch編程基礎，培養孩子的編程思維和創新意識；下冊以實際應用及Scratch進階內容為主，通過每課完成一個遊戲設計任務，使孩子能夠熟練掌握Scratch編程，並能夠用編程的思維去解決實際生活中遇到的問題。全書共24課，每課均以一個完整的作品製作為例展開講解，讓孩子邊玩邊學，同時結合思維導圖的形式，啟發和引導孩子去思考和創造。 本書採用全彩印刷＋全程圖解的方式展現，每節課均配有微課教學視頻，還提供所有實例的源程序、素材，掃描書中二維碼即可輕鬆獲取相應的學習資源，大大提高學習效率。 本書特別適合中小學生進行圖形化編程初學使用，適合完全沒有接觸過編程的家長和小朋友一起閱讀。對從事編程教育的老師來說，這也是一本非常好的教程。本書可以作為中小學興趣班以及相關培訓機構的教學用書，也可以作為全國青少年編程能力等級測試的參考教程。

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。

“美國少年學霸 筆記”系列圖書是一套時尚有趣的通識教育讀物。它把在校園裡悄悄流傳的學霸們的學習筆記收集起來，再由 的老師（美國 和州立年度 教師獲得者）審定補充並 終出版成書，出版後備受美國讀者的歡迎與喜愛。該系列圖書通過時下流行的手賬形式，系統清晰地梳理了每門學科的核心概念和知識架構，在嚴肅的知識中穿插了好玩的生活實例、漫畫和圖表，語言淺顯幽默，能幫你輕鬆構建牢固有序的知識系統，培養提煉要點、梳理信息的能力。書中體現的思維方式和有趣創意，也能幫你養成科學、創新、開放的思維方式。讓學習變得 有趣，相信這套書能幫你成就 聰明的自己！你擔心機器人會統治世界嗎？你知道為什麼我們能通過手機掃碼付款、觀看視頻和通話嗎？用3 個整數數字隨機組合可以表示出1600萬種顏色，這是如何做到的呢？航天飛機的系統包含40 萬行代碼，而新型小汽車的系統包含了1 億行代碼，原來“上天”竟然比在地上跑還容易嗎？本書將向讀者展示一個多彩的計算機與編程的趣味樂園，從計算機基本常識入手，由淺入深地介紹了與計算機相關的核心知識，從硬件到軟件，從使用者視角到開發者視角，直至學習易於入門的Scratch編程、Python 編程和Web 開發。筆記的形式讓內容 生動、重點 突出，配以圖表、趣味卡通圖案、詳細的例子講解和章節練習，便於讀者理解、掌握書中知識，提高動手能力，讓計算機與編程學習變得簡單、輕鬆。

2021年，CSDN推出《新程序員》系列圖書，受眾定位於職業開發者、項目經理，以及CTO&CIO。內容定位在產業生態、前沿趨勢，以及為開發者帶來更多來自於國內外學術界、研究院所，以及產業界泰斗級大佬的深度思考。作為CSDN社區最優質、最權威性的精華內容集合，讓開發者身在此山中，也可以遍覽群山。當下，開源正從開發者亞文化上升到國家戰略，成長為主流開發模式。對於開發者來說，開源已經是必備的學習和應用技能。數字經濟下的“新金融”是科技賦能金融產業的聚焦點，AI、雲、大數據等新一代技術，與金融的融合創新成為檢驗技術落地的試金石。本書內容目前已經邀請到MySQL之父，Apache軟件基金會聯合創始人、OpenSSF總經理Brian Behlendorf，Python之父Guido van Rossum，MongoDB CTO Mark Porter，紅帽全球CEO Matt Hicks，以及凝思董事長、中國Linux第一人宮敏，Linux內核守護者吳峰光等國內外知名開源技術專家參與開源專題；金融專題邀請到中國工商銀行、中國人民銀行、平安科技、IBM、廣發銀行、微眾銀行、螞蟻金服、華控清交等知名國內外金融科技公司參與實踐案例分享。彙聚全球技術大師、技術先鋒(往期合作作者)

本書本著培養高職學生的人工智能基本素養、人工智能思維和人工智能應用實踐能力的目標，內容選取符合高職學生的特點，強調人工智能的通識性、典型性和實用性，具有可操作性。 本書選取了涵蓋人工智能領域的多個典型案例，採用項目化模式構建教學案例，突出實踐。 每個案例由循序漸進的遞進式任務組成，支持課堂分層次教學實施。全書共分7 章，主要內容包括人工智能概述、Python 基礎、圖像識別與網絡安全、自然語言處理與輿情分析、生物特徵識別與智慧校園、大數據與日常生活、機器學習與分類。 本書配有電子課件、案例源碼、習題答案等教學資源，凡選用本書作為授課教材的教師均可登錄機械工業出版社教育服務網www.cmpedu.com 下載資源，諮詢電話：010-88379375。 本書可作為高職高專及中等職業院校人工智能應用基礎通識課程的教材，也可作為電子信息、計算機相關專業的人工智能入門教材。

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。

業務上雲已經成為當下企業的主要解決方案。本書重在普及公有雲主流技術的應用，本書自始至終結合開源的WordPress博客應用系統，演示了業務系統上雲、業務系統容器化部署、業務系統結合大數據服務的使用等。本書將幫助讀者瞭解公有雲基礎知識以及企業級公有雲解決方案，讓讀者逐步走進高效、低成本的雲上容器世界，快速邁向雲原生。本書共分為7個項目：項目一 認識華為雲的產品、解決方案、雲市場和培訓認證，幫助讀者認識公有雲；項目二 學習華為云云服務器、雲存儲、雲網絡和雲數據庫等熱門產品的使用；項目三 學習業務系統wordpress遷移上華為雲的實現流程；項目四 學習雲原生技術棧相關技術的使用和雲容器引擎的部署流程；項目五 學習Hadoop生態圈常用技術的使用場景和公有雲上大數據服務的內容及其使用；項目六 學習雲監控服務和雲日誌服務的概念、功能和應用場景；項目七 學習python api調用華為雲熱門產品和基於華為雲容器CCE的灰色發佈系統部署。

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。

本教材採用“任務驅動，理論實訓一體”的教學模式，教材內容組織以工作任務為載體，將整個教學過程貫穿於完成工作任務的全過程，在教學內容選取、教學方法運用、教學環節設計、訓練任務設置、教學資源配置等方面都有創新，力求做到基本知識系統化、技能訓練任務化、教學資源多樣化。 本教材遵循學生認識規律和技能成長規律，形成了模組化結構，分為 8 個模組，分別為使用與維護電腦、配置與使用 Windows 10、操作與應用 Word 2016、操作與應用 Excel 2016、操作與應用 PowerPoint 2016、 Python 程式設計基礎、資訊技術基礎、應用互聯網與認知新一代資訊技術。分別設置了單項操作訓練任務和綜合性實踐任務兩層次訓練任務。充分發揮學習者的主觀能動性和對知識的應用能力，強化學習者動手能力和職業能力的訓練。 本教材可以作為普通高等院校、高等或中等職業院校和高等專科院校各專業信息技術基礎的教材，也可以作為電腦操作的培訓教材及自學參考書。

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。

本書為國家職業教育大數據技術專業教學資源庫配套教材，也是高等職業教育計算機類課程新形態一體化教材。 本書選擇Python 3作為編程環境，系統講述編寫爬蟲所需要的各種技術。包括HTTP的原理、urllib和request網絡請求庫的使用、正則表達式、XPath等數據提取規則的使用和爬蟲框架Scrapy的使用，並最後通過一個項目“招聘分析監控系統――數據采集系統”將以上技術綜合運用起來。 本書配套有微課視頻、教學設計、授課用PPT等數字化教學資源。與本書配套的數字課程“數據采集與預處理”已在“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開放課程的學習，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。讀者可登錄平臺進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。 本書緊跟信息社會發展動態，內容新穎、結構清晰，具有很強的趣味性和實用性。本書可作為高等職業院校大數據技術專業及其他相關專業的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

本書系統地介紹了汽車傳動系統結構組成及振動產生的原因，力圖使讀者了解汽車傳動軸，後橋等汽車零部件的工作原理，剖析其工作過程中振動產生的原因。此外，還將智能製造和智能設計與傳動系統緊密結合，簡要地展望汽車傳動系統的發展趨勢。通過理論與實踐一體化的講解，力求使知識講解與實踐更好地結合，為現代汽車動力傳動系統的研發打下基礎。此外，本書將傳動系統領域的科研成果應用於課堂教學，在介紹本科研團隊研究成果的同時，可以提升學生對汽車動力傳動系統的認識，提高學生的專業素養。本書共7章，以傳動系統為主線，內容涵蓋傳動系統結構概述；傳動軸的振動分析；驅動橋的振動分析；傳動系統的振動分析及參數優化設計；基於Python的傳動系統智能設計；傳動系統的智能製造；總結與展望等。本書可作為總結本科研團隊的科研專著，亦可作為高年級本科生或研究生的授課教材及自學用書。

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。

本書參照教育部計算機基礎課程實驗教學的基本要求，主要介紹信息技術及其應用，從基礎原理出發、以具體應用為導向進行數據處理講解。 全書共三部分：第一部分（～4章）為數據處理基礎，介紹數據獲取以及基本的數據處理方法，包括使用軟件、瀏覽器插件等工具爬取數據，Excel電子表格數據處理和圖像數據處理；第二部分（第5～8章）為數據可視化展示，介紹數據可視化的不同形式，包括Word圖文報告設計、PPT演示文稿製作、Camtasia視頻製作和Animate動畫設計；第三部分（第9～12章）為編程式數據處理，介紹編程相關的數據處理，包括網頁設計與製作、微信小程序開發、Raptor算法工具介紹以及Python數據處理。全書提供了大量應用實例，例題大部分配備了視頻，用於展示數據處理過程。 本書適合作為高等院校本科生計算機通識教育課程的教材，也可供非計算機專業有志於學習數據處理的人員參考。

《機器學習理論與實踐》用通俗易懂的語言介紹了淺層機器學習、深度學習的主要模型原理及實現程序，以及編寫機器學習程序所需要的編程語言背景與數據處理方法等。主要內容包括淺層監督學習模型，如線性模型、決策樹模型、貝葉斯模型、支持向量機模型、k-近鄰模型、人工神經網絡模型、集成學習模型；淺層無監督學習模型，如k均值聚類方法、DBSCAN聚類方法；深度學習模型，如自動編碼器、卷積神經網絡；編程語言基礎，包括Python基本語法，numpy庫、pandas庫、matplotlib庫、os模塊等；數據預處理方法，如圖像處理方法（線性增強、空間域濾波、頻率域濾波）、數據規範化方法（min-max數據規範化方法、z-score數據規範化方法）、類別編碼方法（one-hot編碼）、數據降維方法（主成分分析）；機器視覺領域常見的特徵提取方法等。 《機器學習理論與實踐》可作為高等院校相關專業學生的教材，還可作為對機器學習感興趣讀者的參考書。

本書將基礎理論和案例實戰相結合，循序漸進地介紹了關於機器學習領域中的經典和流行算法，全面、系統地介紹了使用Python實現機器學習算法，並通過PyTorch框架實現機器學習算法中的深度學習內容。第一部分為基礎篇，包括第1～8章，系統地介紹了機器學習基礎、數據預處理、簡單分類算法、決策樹、支持向量機、回歸分析、聚類分析、神經網絡與多層感知機； 第二部分為綜合篇，包括第9～12章，介紹了CNN、RNN、GNN及GAN等經典深度學習方法及其在計算機視覺與自然語言處理領域中的應用實踐； 第三部分為拓展篇，包括第13～15章，以百度飛槳和曠視天元為例介紹了具有代表性的國產開源框架及其應用案例，最後簡要介紹了國內外兩個主流機器學習競賽平臺。本書主要面向廣大從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的在讀學生及相關領域的科研人員。

人工智能和大數據是當今時代的兩個鮮明的技術特徵，而數據可視化一直是伴隨著這兩大技術領域的熱門研究方向，促進了眾多智能化應用的發展。本書系統性講解了數據可視化技術的原理和實現方法，並給出一些簡單實用的案例。全書共10章，其中第1至8章以VTK數據可視化平臺為基礎，利用Python編程語言，系統性地講解了數據可視化的原理和實現，包括緒論、可視化的圖形基礎、可視化原理與過程、可視化數據表示、可視化算法設計、可視化建模技術、圖像處理技術、體可視化；第9、10兩章側重于利用Matplolib工具實現數據可視化，用於繪製統計圖表、時間序列數據等一些功能。各章均附有一定量的習題，方便讀者掌握相關知識。本書為浙江省省級新形態教材，配有豐富的教學資源，可通過掃描二維碼獲取。本書可作為高等院校相關專業的教材，也可作為大數據和數據可視化領域應用開發人員及編程愛好者的參考材料。

《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》對所有重要的機器學習方法和新近研究趨勢進行了深入探索，通過講解監督學習的兩大支柱——回歸和分類，站在全景視角將這些繁雜的方法一一打通，形成了明晰的機器學習知識體系。 新版對內容做了全面更新，使各章內容相對獨立。全書聚焦於數學理論背後的物理推理，關注貼近應用層的方法和算法，並輔以大量實例和習題，適合該領域的科研人員和工程師閱讀，也適合學習模式識別、統計/自適應信號處理、統計/貝葉斯學習、稀疏建模和深度學習等課程的學生參考。 此外，《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》的所有代碼均可免費下載，包含MATLAB和Python兩個版本。 《機器學習：貝葉斯和優化方法（原書第2版）》重要更新及特色： 重寫了關於神經網絡和深度學習的章節，以反映自第1版以來的研究進展。這一章從感知器和前饋神經網絡的基礎概念開始討論，對深度網絡進行了深入研究，涵蓋較新的優化算法、批標準化、正則化技術（如Dropout方法）、CNN和RNN、注意力機制、對抗樣本和對抗訓練、膠囊網絡、生成架構（如RBM）、變分自編碼器和GAN。 擴展了關於貝葉斯學習的內容，包括非參數貝葉斯方法，重點討論中國餐館過程（CRP）和印度自助餐過程（IBP）。 追蹤新的研究趨勢，包括稀疏、凸分析與凸優化、在線分布式算法、RKH空間學習、貝葉斯推斷、圖模型與隱馬爾可夫模型、粒子濾波、深度學習、字典學習和潛變量建模等。 提供實用案例分析，包括蛋白質折疊預測、光學字符識別、文本作者身份識別、fMRI數據分析、變點檢測、高光譜圖像分離、目標定位等。

Qt是當前非常流行的C++可視化開發軟件。《Qt 6開發及實例（第5版）》全面升級到新的Qt 6.0平臺，通過豐富的實例介紹Qt和QML編程及其應用開發。全書分為7個部分。第1部分為Qt基礎，在上一版的基礎上基於Qt 6.0的全新類模塊和接口，重新實現了所有基礎實例的功能。第2部分為Qt 6綜合實例，設計了電子商城系統、簡單字處理軟件、微信客戶端程序這三大實用案例。第3部分為Qt擴展應用OpenCV，介紹OpenCV的配置及典型圖片處理實例。第4部分為QML和Qt Quick及其應用，基於Qt 6.0支持的Qt Quick Controls 2.5新庫實現了諸多典型應用實例。第5部分是Qt Quick 3D開發基礎，先從基礎的場景、相機、視圖、光源等概念入手，通過程序實例介紹Qt 6 3D開發的基礎知識，然後通過一個綜合的“益智積木”學習軟件來演示Qt 6在3D開發上的強大功能。第6部分是Qt 6跨平臺開發技術，介紹了Qt 6在Visual Studio、Android、Python及Linux（Ubuntu）等多種主流平臺上的環境配置和程序開發。第7部分為附錄，介紹了C++相關知識和Qt 6的簡單調試。 《Qt 6開發及實例（第5版）》提供配套的視頻，分析典型案例，通過掃描二維碼播放。為了方便讀者上機練習，書中實例提供源代碼，其編號為CH×××。源代碼工程文件可從華信教育資源網（http：//www.hxedu.com.cn）免費下載。 《Qt 6開發及實例（第5版）》既可作為Qt學習不可多得的一本全面翔實的學習資料和參考用書，也可作為Qt開發技術培訓用書。

大數據分析與挖掘已經廣泛應用於各行各業。本書以項目實踐為基礎，對大數據分析與挖掘的基礎知識進行了介紹，總結了機器學習、大數據分析與挖掘過程、數據分析挖掘框架和庫，分析了當前的研究熱點與前沿技術。為了增強本書的實用性、提高讀者的動手能力，本書結合案例討論了爬蟲與數據處理、Echarts和Python可視化、描述性分析、並聯分析、回歸與分類、聚類、序列挖掘等基本方法的實現與實踐。本書結合實際案例，探討了文本分析、主題模型、推薦系統、知識圖譜、情感分析等高級實現與實踐。此外，本書還介紹了大數據分析與挖掘在管理領域的應用案例。本書配有電子課件等教學資源，讀者可登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）下載使用。本書適合作為高等學校數據挖掘、商務智能、數據分析等課程的教材，也可供數據分析與數據挖掘從業人員閱讀，還可供從事數據挖掘、機器學習應用研究的科研人員參考。

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。

21世紀以來，隨著國民經濟的快速增長，人民生活水平的逐漸提高，國內景區景點的開發以及基礎旅遊設施的建設加快，人們對旅遊的需求越來越大，對旅遊業的要求也越來越高。2015年，旅遊業成為國家經濟戰略性支柱產業之一。越來越多的地市開啟了“全域旅遊”這一轉型升級之路。當前，旅遊市場競爭日趨激烈，如何提升旅遊形象成為每一個地市及景區首先要解決的問題。 河南作為文化旅遊大省，旅遊資源豐富，有26個國家全域旅遊示範區。本書在查閱大量相關文獻的基礎上，基於全域旅遊的背景，以26個國家全域旅遊示範區創建單位為研究對象，構建全域旅遊形象感知理論基礎。借助八爪魚採集器、NVivo、Rost Content Mining 6、Netdraw、Python等研究工具，通過對網絡遊記的文本分析，探討旅遊者對河南省全域旅遊的感知形象，找出形象中的缺失部分。最後，通過IPA分析，深入研究河南省全域旅遊建設中亟需改進的問題，並提出相應的解決措施，以期推動河南省全域旅遊發展，促進河南省文化旅遊強省建設。

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。

IntelliJ IDEA是一款優秀的軟件開發工具，學習和掌握IntelliJ IDEA對於開發者來講具有十分重要的意義。本書以IntelliJ IDEA的操作使用為主線，同時貫穿示例教學，全面地向讀者展示了其強大的開發與管理能力。 本書為讀者準備了比較全面的技術體系，共16章。第1章與第2章主要講解了IntelliJ IDEA的使用技巧；第3章主要講解了IntelliJ IDEA中的工程結構及組織方式；第4章與第5章主要講解了IntelliJ IDEA下項目的編譯、部署、運行與調試；第6章與第7章講解了Maven等項目構建管理工具的使用；第8章Git版本管理是開發者需要著重學習的知識技能；第9章講解了Spring項目的使用原理並深化了示例；第10章講解了數據庫管理工具的使用技巧；第11章至第14章進行了全方位的拓展，引入了Docker容器、Vue.js、Scala、Python等相關內容；第15章為輔助教學篇，主要講解了持續化部署工具的使用；第16章為結束篇，以插件為主題從大方向講解了IntelliJ IDEA下的插件開發。 本書適用于所有初學者及具有一定開發經驗的從業人員、軟件愛好者。相信通過閱讀本書，讀者能夠獲得更多的幫助與提升。

本書內容包括計算機組成及工作原理、計算機軟件與信息表示、計算機網絡與信息安全、計算機新技術、大數據應用技術，以及計算思維與程序設計。 全書分為3部分： 第1部分(第1～4章)為基礎篇，著重介紹現代信息技術，主要讓讀者理解計算機硬件的基本工作原理、軟件與信息編碼技術、網絡與信息安全，並瞭解雲計算、人工智能、物聯網、虛擬現實、增強現實、區塊鏈技術以及數字人民幣等計算機新技術； 第2部分(第5章)為大數據應用技術篇，著重介紹大數據相關概念、大數據處理的流程、Python處理數據與分析以及大數據可視化，理解數據的收集、存儲、清洗、整理等預處理過程，並對這些數據進行簡單分析及可視化展示； 第3部分(第6章)為計算思維與程序設計篇，著重介紹“計算平臺―問題求解―數據處理”的過程，使讀者掌握問題求解的方法與手段以及正確的科學思維模式，並初步具備運用程序設計的思想與方法求解實際問題的能力，為後續計算機程序設計等課程的深入學習奠定良好的基礎。 本書既可供多層次、不同專業的高等院校非計算機專業本科生使用，通過合理選取，可以滿足不同學時的教學，也可作為計算機等級考試一級、二級基礎理論的參考書，還可作為一般工程技術人員和對計算機技術感興趣的讀者的參考書。

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。

使用深度學習進行人臉識別是近年來AI研究的熱點之一。該書使用TensorFlow 2.1作為深度學習的框架和工具，引導讀者從搭建環境開始，逐步深入代碼應用實踐中，進而達到獨立使用深度學習模型完成人臉識別的目的。《TensorFlow人臉識別實戰（人工智能技術叢書）》分為10章，第1、2章介紹人臉識別的基礎知識和發展路徑；第3章從搭建環境開始，詳細介紹Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU版本和GPU版本的安裝；第4-6章介紹TensorFlow基本和高級API的使用；第7章介紹使用原生API處理數據的方法和可視化訓練過程；第8章是實戰準備，介紹ResNet模型的實現和應用；第9、10章綜合該書前面的知識，學習人臉識別模型與人臉檢測這兩個實戰項目。《TensorFlow人臉識別實戰（人工智能技術叢書）》內容詳盡、示例豐富，是機器學習和深度學習初學者必備的參考書，同時也非常適合高等院校和培訓機構人工智能及相關專業的師生教學參考。

物件導向程序設計（OOP）是現代程序設計語言（包括C++、Java、C#、Visual Basic.NET、Ruby、Objective-C和Swift）的基礎。物件也構成了許多Web技術（如JavaScript、Python和PHP）的基礎。 在開始使用物件導向的開發環境之前，瞭解物件導向的基本概念至關重要。OOP促進了良好的設計實踐、代碼可攜性和重用性，但是需要轉變思維才能完全理解OOP。剛接觸OOP的程序員應該抵制直接跳入特定程序設計語言或建模語言的誘惑，首先花時間學習本書作者提出的“物件導向的思考過程”。 儘管程序設計技術多年來一直在變化和發展，但是無論平臺如何演進，物件導向仍然是一個不變的概念。本書側重於在過去20年中倖存下來並保持其核心的OOP技術，其中包括新的和擴展的設計模式、避免依賴關係以及SOLID原則，以説明開發人員使軟件設計易於理解、靈活和可維護。 通過閱讀本書，你將學到： 面向解決方案的方法 繼承和組合的正確用法 聚合和聯合之間以及接口和實現之間的重要區別 第5版新增內容 相比前幾版而言，作者對內容做了大量修改，刪除了一些與物件導向不太相關的章節，突出了本書的主題，同時引入了設計模式、物件導向設計的SOLID準則等全新章節，補全了物件導向設計思想的方方面面。無論你是否有物件導向程序設計的經驗，本書都適合作為你物件導向思考的旅程的開端。

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，並介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論了不依賴於假設分布的非參數模型；第6章將核方法作為一種非線性拓展的技巧介紹如何將該方法應用到很多算法中，並且引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，並且不同於單純的特征選擇；第10章討論了不依賴於獨立同分布假設的時間序列算法。本書適合對於統計學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

MongoDB是目前非常流行的一種非關係型數據庫（NoSQL），因其操作簡單、完全免費、源碼公開等特點，受到了IT從業人員的青睞，並被廣泛部署於實際的生產環境中。《MongoDB入門經典》採用直觀、循序漸進的方法，講解了如何設計、實施和優化NoSQL數據庫，如何存儲和管理數據，以及如何執行數據分片和複製等任務。本書共分為24章，其內容涵蓋了NoSQL和傳統RDBMS的使用時機，理解基本的MongoDB數據結構和設計概念，安裝和配置MongoDB，為自己的應用選擇正確的NoSQL交付模型，規劃和實施不同類型和規模的MongoDB數據庫，設計MongoDB數據模型，創建新的數據庫、集合和索引，掌握存儲、查找和獲取MongoDB數據的方法，通過PHP、Python、Java和Node.js/Mongoose與數據交互，在一致性、性能和持久性方面做出平衡，對MongoDB數據庫進行管理、監控、驗證、保護、備份和修復；掌握數據分片和複製等**技術；實施GridFS存儲來有效地存儲和獲取大型數據文件，評估用於優化性能的查詢，查找和診斷與集合、數據庫相關的問題。《MongoDB入門經典》適合對NoSQL以及MongoDB感興趣的數據庫開發、運維人員閱讀。

《人工智能入門》 （全四冊）教材由全球領先的人工智能平臺公司、全球最具價值的 AI 創新企業人商湯頂級研究團隊，聯手全國知名教育專家和優秀中學教師共同編寫。本書系面向初中學生，以及初中文化程度以上讀者，一共分為四冊，九個章節。整體內容圖文並茂，包括人工智能概覽、簡單的判斷、機器視覺入門、圖像理解入門、語音識別入門、自然語言處理、簡單機器決策和開放實驗與思考。考慮到學生的認知規律，在具體章節編排上基於應用穿插推進，使學習過程與生活應用相配合。每章以相關生活場景引入，通過對相關問題的思考，對知識進行循序漸進的傳遞。每章穿插編程練習和小項目，結合豐富的虛擬平臺和小車教具，鼓勵發展學生的動手能力與創造能力，對基礎的編程教育也進行了普及。《人工智能入門》 （第一冊），講述了什麼是人工智能，人工智能可以做什麼，以及關於人工智能引發的一些思考和討論――假如你生活在人工智能高速發展的明天。★進入AI世界,學會如何與機器人對話Python 語言在人工智能領域,是最廣受歡迎的語言之一。書中將將結合Python編程語言, 探索如何逐步控制虛擬小車做更多的動作。如何用指令來控制小車的運動? 如何讓小車具有感知周圍物理世界的能力、給予小車決策的能力? 如何實現綜合的小車應用? 我們帶著這些問題, 通過對虛擬小車的操縱, 認識人工智能基礎, 包括基礎編程、傳感器, 以及古典的人工智能控制等方面的內容。★如何利用多種傳感器協同定位的方法, 進一步提高機器人定位的精度在機器人或機器小車的控制中, 我們往往希望它們可以不用外界的遙控就能完成特定的任務, 幫助人們分擔一些日常的工作, 比如, 在家裡掃地、在醫院運輸藥品、在球場撿球等。不論是在室內還是在室外, 都不難發現, 在很多實際的應用場景中都有一個最基本的要求, 就是機器人在執行指令的過程中, 需要知道自己的位置。比如室內的掃地機器人, 需要知道自己處於房間內的什麼位置, 才能準確地沿著一定的路線行駛; 再如無人駕駛的汽車, 需要知道自己處於哪條街道, 處於街道上的什麼位置等。機器人知道自己所處位置的這個功能, 就是定位的功能。本書中, 我們將用一個簡單的一維定位任務對定位問題進行初步的探究。在一台直線行進的小車上, 用不同的辦法分別解決小車的定位問題。