Think Python

本書以數據處理為主線，介紹數據處理的基本原理、常見的算法思想、算法設計的可視化以及編程實現python語言。全書共13章，主要內容包括數據科學基礎實踐概論、數據表示、數據計算、數據分析、數據可視化、算法可視化工具、算法設計基礎、Excel中的算法、Python程序設計基礎、算法在Python中的實現、Word文檔處理、Flash動畫製作、Xmind思維導圖製作。本書可作為高等學校非計算機專業學習數據科學課程的實踐教材,也可以作為讀者快速理解數據處理和算法設計與實現的自學參考書。

本書主要講述軟件接口測試的技術和方法，共11章。本書結合大量示例代碼，介紹了Python編程環境，Python編程基礎知識，單元測試框架UnitTest，接口測試的基礎知識，接口測試環境的搭建，接口測試案例，接口 Mock 的應用，接口測試工具，基於接口的性能測試案例，Python項目持續集成的案例，接口自動化測試平臺的設計與實現。本書不僅適合測試人員、開發人員、運維人員、項目管理人員閱讀，還適合作為高等院校相關專業的教材。

開發物聯網項目往往涉及傳感器、單片機、網關設備、通信模塊、網絡協議、後台程序、Web端等多個組件，同時需要運用多種編程語言和研發技能。在產品原型驗證的初期階段，特別是對小團隊而言，整合多方研發資源是一項不小的挑戰。本書通過介紹一個完整的實戰項目，全面展示了物聯網開發從設備到雲端的整體流程。該項目(智能種植系統)包含了遠程燈控、安防報警、環境監測、智能滴灌、設備管理等諸多功能模塊，並且僅採用Python一種編程語言，便實現了傳感器、STM32單片機、嵌入式ARM-Linux網關、雲端程序的開發工作。得益于Python豐富的第三方庫和模塊的支持，即使是對硬件和嵌入式知識瞭解不多的開發者，也能輕鬆駕馭物聯網開發。

本書主要包括三個模塊: 模型與軟件概述、軟件操作實驗和模型實驗。模型與軟件概述介紹了經濟模型的概念和意義, 以及MATLAB和Python兩種軟件的概述和比較。軟件操作實驗模塊詳細介紹了常見的矩陣、微積分、函數可視化、統計等基本運算和機器學習的基礎知識。模型實驗模塊提供了不同領域模型應用的案例研究。

1. 認識 ChatGPT：介紹 ChatGPT 的基本原理與使用方法。幫助讀者快速理解與上手工具。2. 使用 ChatGPT 輔助編寫高質量代碼：系統講解如何利用 ChatGPT 描述需求、補全代碼、檢查語法、調試程序等。大量案例幫助讀者掌握技巧，提高編程效率與代碼質量。3. ChatGPT 與數據采集與清洗：詳細介紹 ChatGPT 如何輔助網頁爬取、解析數據、清洗數據等。案例覆蓋股票數據、人口數據等，有利於讀者的實踐應用。 4. 辦公自動化中的數據存儲與分析：介紹 MySQL 數據庫、JSON 格式等的數據存儲方法。使用 Pandas 展示數據分析與統計方法，互動案例展示 ChatGPT 的輔助作用。 5. 辦公自動化中的數據可視化：使用 Matplotlib 繪製折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等。案例說明如何利用 ChatGPT 選擇合適的可視化方法與改進圖表。6. ChatGPT 輔助自動化辦公軟件：包括 Excel、Word、PPT、PDF 等。使用相應庫實現這些軟件的自動化操作與功能擴展。大量案例與代碼將 ChatGPT 的作用帶入實際應用，提高工作效率。 本書具有以下特色：1. 首本系統介紹 ChatGPT 與 Python 辦公自動化的實用教程。內容較為全面，覆蓋 ChatGPT 的學習與多個應用場景。2. 提供大量實踐案例與代碼示例，詳細演示 ChatGPT 的強大作用。便於讀者快速掌握知識並應用出成果。 3. 案例使用真實數據，貼近工作實際，有利於讀者理解與記憶。 4. 適合不同層次讀者，新手可以快速入門，專業人士可學習新的解決方案。本書適合以下讀者：1. 對 ChatGPT 與 Python 辦公自動化感興趣的人。可作為入門學習資源。2. 軟件工程師與數據分析師。可提高工作效率與解決方案。 3. 企業培訓師。可作為課程教材，提高職場人才的自動化能力。 4. Python 程序員。可學習新的工具與技能，拓展實現範圍。綜上，本書以實用為主，全面介紹 ChatGPT 的學習與應用。案例貼近實際工作，易於理解與應用。適合各類讀者，實用性強，具

💡 從觀念理解到開發實戰！ 💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型 開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆 由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。 ＊循序漸進無痛上手 內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。 ＊內容多元範例豐富 介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。 以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。 ＊實務專題打下基礎 使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

本書介紹了常用的數據結構，全書分為10章，依次為緒論、線性表、棧和隊列、串、廣義表、樹和二叉樹、常用二叉樹、圖、排序及查找。本書採用Python語言來描述和實現各種數據結構，內容豐富，知識點完整，結構層次分明，通過大量插圖來講解算法實現過程，有利於讀者理解並鞏固數據結構的相關算法思想。本書可以作為高職高專院校計算機及相關專業的教材，也適合軟件開發人員參考使用。

《Scrapy網絡爬蟲開發實戰》介紹如何學習和使用流行的Scrapy框架開發網絡爬蟲應用，主要內容使用Python開發網絡爬蟲，識別網頁的編碼，結構化信息的提取，Scrapy爬蟲的示例使用，Scrapy Playwright抓取動態JS網站，將抓取的數據保存到數據庫，部署、調度和運行Scrapy爬蟲等。 《Scrapy網絡爬蟲開發實戰》適合作為高等院校計算機、軟件工程專業本科生、研究生的參考書目，也適用於對Python網絡爬蟲領域感興趣的人士參考閱讀。

本書在不涉及大量數學與編程知識的前提下，從零開始，逐步帶領讀者熟悉並掌握當下***的基於Python 3的人工智能編程工具，包括但不限於數據分析（Pandas），以及支持單機（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）機器學習的開源程序庫，等等。全書共分為4部分，分別如下。（1） 入門篇： 包括對全書核心概念的指南性介紹，以及如何在多種主流PC操作系統上（如Windows、macOS和Ubuntu）配置基本編程環境的詳細說明。（2） 基礎篇： 涵蓋了Python 3.11的編程基礎、基於Pandas 2.0的數據分析，以及使用Scikitlearn 1.3解決大量經典的單機（單核/多核）機器學習問題。（3） 進階篇： 介紹如何使用PyTorch 2.0、TensorFlow 2.12，以及PaddlePaddle 2.5，分別搭建多種深度學習神經網絡框架。嘗試基於PySpark 3.4的ML編程庫完成一些常見的分布式機器學習任務。（4） 實踐篇： 利用全書所講授的Python編程、數據分析，以及（單機、深度、分布式）機器學習知識，從事Kaggle多種類型的競賽實戰。同時，介紹如何使用Git工具，在Gitee與GitHub平臺上更新和維護自己的日常代碼與編程項目。綜上，本書面向所有對人工智能領域感興趣的讀者，特別適合從事數據挖掘、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等相關技術研發和應用實踐的初學者。

本書的主旨是介紹如何結合Python3語言進行各類結構化和非結構化數據的採集、預處理和存儲，涉及統計概率、數據格式與編碼、網頁開發、自然語言處理、數據科學等不同領域的內容。全書共分為11章，包括數據科學概述、Python基礎、統計與概率基礎、文件讀寫與操作、數據可視化、網絡數據爬取等多個主題。內容覆蓋本地文件、網頁數據、大數據訪問等編程中的主要知識和技術，在重視理論基礎的前提下，從實用性和豐富度出發，結合實例演示了數據采集、處理與存儲的核心流程。本書適合高等院校計算機、數據科學與大數據技術、軟件工程、統計等相關專業的師生以及Python語言初學者、網絡爬蟲技術愛好者、數據分析從業人士閱讀。

《零基礎學Python數據分析》(升級版)以數據分析"三劍客”——Pandas、Matplotlib 和 NumPy 為主線，全面介紹了數據分析入門的必備知識，從學習與應用的角度出發，幫助讀者快速掌握數據統計分析技能，拓寬職場道路。本書通過大量的示意圖力求使讀者能夠更好地理解晦澀難懂的專業術語；通過快速示例將學習與應用相結合，打造輕鬆學習、零壓力學習的閱讀氛圍；通過案例對所學知識進行綜合應用；通過開發流行項目將數據統計分析與預測應用到實際工作中。

● 探索關系數據庫和SQL ● 安裝MySQL服務器 ● 處理SQL數據 ● 連接SQL數據庫 ● 通過Python、Java和其他語言與SQL交互 ● 常見和有用的SQL術語 ● 構建和規範化SQL示例數據庫

本書以數值分析原理為綱，以算法設計為本，基於Python語言，介紹了原理分析到“自編碼”算法設計與應用的過程和思想，旨在提升學生的數值計算和實踐編碼能力，其數值算法設計思想可遷移到機器學習和深度學習，為學術深造和應用研究奠定科學計算和自編碼基礎。

📌 榮獲 神通資訊科技股份有限公司 蘇亮 董事長 專業推薦!! 📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍，並收錄相關模擬試題。 ．本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者，章節安排由淺入深，以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。 ．特別強調實踐中學習的重要性，除了介紹AI理論之外，還提供相對應的程式實作，有效提升學習樂趣並降低學習障礙，適合教師進行教學或讀者自主學習。 ．介紹了人工智慧的數學基礎，以簡潔扼要的方式解釋在人工智慧理論中，所需應用的數學概念。 ．為了兼顧不同Python程式設計能力的讀者，設計了機器學習的Python基礎章節，幫助較不熟悉Python語法的讀者能夠上手。 ．本書特別納入符合產業趨勢的「Certiport ITS 資訊科技專家」系列認證考科－ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證考試重點，並於書末納入認證模擬試題，讓您掌握考試關鍵，順利考取證照。

本書立足於最新的經濟學專業學習需求，採用 Python 編程語言為工具，“靶向聚焦”經濟學實證分析案例中所需要掌握的計量方法以及編程技巧。一方面以經濟學實際案例驅動編程技巧學習；另一方面以編程語言技巧學習，促進計量經濟學理論及方法的掌握。計量經濟學具有數學化程度高的特點，本科學生在初始學習階段往往感覺難度較大，本書旨在利用 Python 編程語言嚴謹化、可視化的特點，將抽象的計量知識轉化為具體運算代碼，更好地推進學生掌握計量經濟學方法，這也是當前國內外一流經濟學院系的主流教學趨勢。對經濟學專業學生來說，僅僅掌握一門編程語言對後續專業學習的幫助並不直接；單純學習編程與經濟學專業要求掌握的技能，如建模、算法、實證分析等仍有一定距離。本書從經濟學專業知識需求出發，結合實際經濟學數據，利用方法的編程實現，為學生從理論學習到實際運用轉化打下扎實基礎。本書最初依托課程為暨南大學經濟與社會研究院（Institute for Economic and Social Research, IESR）本科經濟學（創新班）大二階段的“計算機編程”課程，該課程全英文授課，內容編排與學生同步學習的計量經濟學課程有機結合，起到互補促進的作用。本書也同時適合高年級經濟學本科學生，以及已掌握本科程度計量經濟學的研究生。對經濟學數據建模感興趣的初級讀者也可將本書作為參考書目。 在寫作上，我們假設的閱讀物件未必需要日常從事大量計算機編程工作，或者較為熟悉計算機專業術語。我們以盡量通俗易懂的語言面向非計算機專業讀者詮釋Python 編程在計量經濟學當中的運用。本書以雙語編寫，英文為主，輔以中文講解。中文講解有兩種主要形式：首先，針對每一個編程知識點、難點，本書配以“Python 技巧小貼士”進行專項講解，提高讀者對編程技巧的理解深度。第二，我們採用中文旁注對編程和經濟學專 業術語進行詮釋, 使讀者能更好地熟悉專有名詞。 本書正文共九章，前三章集中介紹計量經濟學編程中需要掌握的關鍵技巧。由於 Python 語言本身含有海量編程公式，單純講解編程語言需占用大量篇幅且學習效果不佳，閱讀過程中也往往容易遺忘。

《Python貝葉斯建模與計算》旨在幫助貝葉斯初學者成為中級從業者。本書使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多個軟件庫的實踐方法，重點是應用統計學的實踐方法，並參考了基礎數學理論。本書首先回顧了貝葉斯推斷的概念。第2章介紹了貝葉斯模型探索性分析的現代方法。基於這兩個基本原理,接下來的章節介紹了各種模型，包括線性回歸、樣條、時間序列和貝葉斯加性回歸樹。其後幾章討論的主題包括:逼近貝葉斯計算，通過端到端案例研究展示如何在不同環境中應用貝葉斯建模，以及概率編程語言內部構件。最後一章深入講述數學理論或擴展對某些主題的討論，作為本書其余部分的參考。《Python貝葉斯建模與計算》由PyMC3、ArviZ、Bambi和TensorFlowProbability等軟件庫的貢獻者撰寫。

We all want to make great decisions. So what happens between our good intentions and the choices we actually make in the moment? If only we could make decisions ahead of time rather than when we're under stress, overwhelmed, or swayed by fear or emotion. In Think Ahead: 7 Decisions You Can Make Today For The God-Honoring Life You Want Tomorrow, we learn how to do just that.Pastor Craig Groeschel knows from personal experience and as a counselor to others what being trapped in a cycle of poor decision-making is like. In Think Ahead, he shares what he has discovered about the power of "pre-deciding."With thought-provoking exercises and questions for reflection, this interactive book teaches us that the quality of our decisions determines the quality of our lives. Think Ahead will help you:• Understand the science behind your decision-making habits• Overcome decision fatigue and debilitating fears• Diminish the role of emotions in decision-making• See how your small choices shape the kind

Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第4版 內容簡介 ★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ ★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★ 本書特色如下： 相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容： ☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。 ☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 ☆ 小細節修訂約50處。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」

Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第4版 內容簡介 ★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ ★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★ 本書特色如下： 相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容： ☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。 ☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 ☆ 小細節修訂約50處。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： ★ 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」

時間序列分析是統計學科的一個重要分支，它主要研究隨著時間的變化，事物發生、發展的過程，尋找事物發展變化的規律並預測未來的走勢。在日常生產和生活中，時間序列比比皆是，所以目前時間序列分析方法廣泛應用于經濟、金融、天文、氣象、海洋、物理、化學、醫學、質量控制等諸多領域，成為眾多行業經常使用的統計方法。本書是基於Python編寫的入門級時間序列分析教材，主要內容包括時間序列分析簡介、時間序列的預處理、ARMA模型的性質、平穩序列的擬合與預測、無季節效應的非平穩序列分析、有季節效應的非平穩序列分析、多元時間序列分析。

樹莓派是一款基於ARM架構、Linux系統的極簡計算機，既可以用於計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行於樹莓派上的編程語言是Python，這是當前人工智能領域最為流行的編程語言。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用於計算機圖像處理，並應用於面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言，借助OpenCV庫編程，來實現具有機器視覺功能（識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤）的智能機器人。 《人工智能+機器人入門與實戰》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋Linux系統操作、Python編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸雲台和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限於本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。 本書可以作為中小學STEAM人工智能教育的一本基礎讀物，也可以作為中高職院校相關專業學生的參考書。

本书是一本针对金融领域的数据分析和机器学习应用的实用指南。本书以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。 通过阅读本书，读者将掌握使用ChatGPT和其他工具进行金融大数据分析的基本

從學生的認知能力、思維能力提升的剛性需求出發，融合中國傳統文化，結合有趣的漫畫故事，引入編程思想，特出版系列圖書：《編程初體驗：思維啟蒙》《編程輕鬆學：ScratchJr》《編程趣味學：Scratch3.0》和《編程創新應用：從創客到人工智能》。每本書內容自成體系，相對獨立，之間又有內在聯繫，層次分明，內容形式新穎，能夠激發學生的邏輯思維和創新思維，從而提升各學科的學習能力。《編程初體驗：思維啟蒙》分為上、下兩篇，分別是：認識計算機、Python初體驗。全書以漫畫人物美美、聰聰及寵物狗旺旺的對話展開，以淺顯易懂的文字描述計算機及編程相關知識。其中，上篇包含13個大型知識點和6個不同形式的遊戲；下篇則是以任務的形式向小讀者一步一步講解Python是什麼、Python如何用。學完本書，將會對計算機和Python有全新的認識和理解，邏輯思維也將有質的提升。本書適合啟蒙階段的孩子閱讀學習，可幫助孩子認識計算機、認識Python編程語言。

本書是一本關於在AI時代量化交易的實戰指南，以Python編程語言和ChatGPT技術為工具，幫助讀者掌握量化交易的核心概念和實際應用。通過深入的講解和實踐案例，本書將引領讀者從初學者逐步成長為具有實戰能力的量化交易專家。本書討論了機器學習在量化交易中的應用，包括基本的機器學習算法、特徵選擇和模型評估等，幫助讀者理解機器學習策略的基本原理和實踐方法。通過本書的學習，讀者將能夠全面瞭解量化交易的核心概念和方法，掌握Python編程語言和ChatGPT技術在量化交易中的應用，以及各種常見的量化交易策略的實現和優化。無論您是金融從業者、投資者，還是對量化交易和人工智能感興趣的一般讀者，本書都將為您提供豐富而實用的知識，幫助您在量化交易的世界中插上翅膀，實現投資策略的成功和財富的增長。

本書採用通俗易懂的語言對數字圖像處理的相關概念進行闡述，同時穿插較為典型的Python小程序，使讀者能夠快速掌握數字圖像處理的相關概念和技術。全書共7章，大致可以分為四個版塊。第1、2章為第一版塊，介紹數字圖像處理的基礎知識及彩色圖像處理，使讀者瞭解數字圖像處理最基本的概念，並能夠掌握數字圖像處理的基本流程。第3、4章為第二版塊，介紹圖像空間濾波與圖像頻域濾波，使讀者瞭解數字圖像處理的一般原理。第5章為第三版塊，介紹圖像特徵提取，使讀者瞭解數字圖像處理的基礎應用。第6、7章為第四版塊，介紹圖像壓縮與圖像小波變換，使讀者瞭解數字圖像處理的深入應用。附錄部分展示了如何進行環境配置以及Python的一些基本語法。本書可作為高等院校計算機科學、人工智能、信號與信息處理、通信工程等專業的教材，也可供相關技術人員學習參考。

本書精心設計近60個多樣化的實用範例，提供擬真繪製的電路圖，按圖施工、保證成功。 初學者容易上手，能輕鬆建構有趣又好玩的互動作品。 本書所使用的ESP32開發板，內建雙核心晶片，最高時脈可達 240MHz，與同級晶片相比，價格相對實惠。ESP32整合Wi-Fi、低功耗藍牙BLE與傳統藍牙功能，內建UART、SPI、I2C、PWM、ADC、DAC、電容觸控等多種主流通訊介面與周邊，深受創客者喜愛。 本書以從未學習過電子、資訊相關知識的初學者角度，來設計多元化的實習單元，並且詳細解說。讀者能真正動手做，建立基礎、提升學習樂趣，並且能快速開發物聯網相關應用專題。 ■ 學習最容易： 下載MicroPython 韌體到ESP32硬體，即能支援Python / MicroPython語言 相較於C/C++，Python語法簡單、易學易懂。 ■ 資源最豐富： Python / MicroPython官網提供大量且用途廣泛的標準函式庫，網路上也提供相當豐富的第三方套件庫（Package）共享資源。 ■ 內容多樣化： 使用常用元件及模組，包含發光二極體、矩陣型LED模組、七段顯示模組、液晶顯示模組、蜂鳴器、指撥開關、按鍵開關、矩陣鍵盤、直流馬達、伺服馬達、步進馬達、RFID模組，以及各類型感測器，精心設計近60個豐富多樣化的實用範例。 ■ 應用生活化： 生活化的單元教學設計，除了提高學生學習興趣之外、也能培養學生創意設計的素養能力。專題實作涵蓋廣告燈、自行車燈、調光燈、電子輪盤、電子時鐘、電子琴、音樂盒、數位電壓表、小夜燈、測距儀、地震儀、停車場自動計數器、字幕機、觸控調光燈、自動窗簾、智慧農場、Wi-Fi智能插座、RFID防盜感應門鎖等實用的生活化應用。

本書使用最新版本的 Python 3.x 和 TensorFlow 2 的人工智能暢銷指南的更新和擴展版本。不僅提供了人工智能的介紹，更進一步提供了讀者擁有探索智能應用程序的神奇世界和創建自己的應用程序所需的工具。包括七個新章節，介紹了更高級的人工智能概念，包括人工智能的基本用例、機器學習管道、特徵選擇和特徵工程、雲上人工智能、聊天機器人、循環神經網絡和其他深度學習模型，以及人工智能和大數據。本書主要介紹了人工智能的應用領域及主要算法，並基於Python 語言構建人工智能程序。內容全面、條理清晰、數據充分，值得同領域參考與借鑒。

本書是對樹莓派開發的內容進行全面升級之後的第 3 版，囊括豐富的實踐示例，詳細講解樹莓派的配置與管理、網絡連接、操作系統及軟件，以及使用Python進行樹莓派開發的各項技巧，包括有關Python編程的基礎知識、列表與字典、Python高級特性。同時，本書還涉及機器視覺、硬件基礎、控制硬件、電機、數字輸入、傳感器、顯示設備、音頻設備、物聯網、家庭自動化、Arduino等內容。本書適合程序員、計算機軟硬件愛好者，以及對樹莓派感興趣的讀者閱讀，也適合作為樹莓派相關實踐課程的指導書。

本書介紹了如何使用雲服務，以較低的成本和較快的速度來開發與部署人工智能產品或服務。通過理論和詳細的步驟講解，書中介紹了數據分區、建模、數據推斷和部署等主題，與此同時，還提供了豐富的Python範例代碼，旨在幫助讀者理解和掌握如何以更快的速度把想法變成上線的產品。從內容上看，書中首先介紹當前AI生態系統的社會背景，然後進一步探索高層級的業務需求和最佳實踐，最後還探討了如何與幹係人與敏捷團隊展開合作。透過本書，讀者可以探究數據管線的協同運作，探究機器學習和深度學習，同時掌握AutoML和AutoAI等人工神經網絡的使用。本書包含AI應用開發、工業案例研究以及實用指南，可以幫助讀者熟練應用NoLo UI。讀者對象： 具有 Python 編程技能並負責AI產品的數據科學家和 AI 顧問。

線性代數是代數學甚至整個數學中非常重要的一個學科,是大中專院校理工科相關專業的必修課,也是學習機器學習、計算機圖形學、遊戲編程等的基礎。但是由於線性代數太過抽象,會讓許多人學完整門課程也不知其所以然。本書通過Python編程的方式讓抽象的知識變得可視化,通過編程將線性代數應用於實踐，解決具體的問題,可以幫助讀者更好地理解線性代數。具體內容包括數學基礎和Python、線性空間和線性映射、基和維數、矩陣、矩陣的初等變換和不變量、範數和內積、特徵值和特徵向量、若爾當標準型和矩陣的譜集、動力學系統、線性代數的應用與發展。本書用編程的方式學習線性代數,特別適合大中專院校理工科專業學生、想學習機器學習、3D遊戲製作等但數學基礎薄弱的程序員參考學習。

本書主要面向中學生或具有一定數學知識基礎的讀者，內容通俗易懂，數學理論內容和編程實踐案例相結合，每個實例代碼均通過調試驗證，易於學習和掌握。本書可以作為中學數學課程的拓展教材，有助於激發學生的學習熱情，加深對數學知識的理解和應用能力，也可以作為Python 趣味編程教材，培養數學思維和計算思維。希望讀者能夠從本書中受益，學到需要的 知識，體會到數學之美和編程的力量。

本書涵蓋數據分析與數據挖掘的基礎知識、必備工具和有效實踐方法，能讓讀者充分掌握數據分析與數據挖掘的基本技能。 本書共分為15章，主要內容包括大數據獲取、數據預處理、探索性數據分析、用Sklearn估計器分類、主流數據分析庫、大數據的數據庫類型、數據倉庫/商業智能、數據聚合與分組運算、數據挖掘工具、挖掘建模、模型評估、社會媒體挖掘、圖挖掘分類、基於深度學習的驗證碼識別、基於深度學習的文本分類挖掘實現。 本書採用理論與實踐相結合的方式，利用Python語言的強大功能，以最小的編程代價進行數據的提取、處理、分析和挖掘，既適合Python數據分析與數據挖掘初學者、大數據從業人員閱讀，也適合高等院校和培訓機構大數據與人工智能相關專業的師生教學參考。

本書知識體系完整，按照認知遞進的順序進行了編排，主要包括編程環境、數據類型、變量與計算、流程控制、錯誤與錯誤處理、函數、面向對象的程序設計、模塊、文件操作、tkinter 圖形界面設計及數據庫與數據庫連接操作等內容。全書共12 章，每章都包含詳細的概念及原理闡述，同時配有大量精美的插圖、代碼範例和課後習題。有別於同類教材，本書將自身的角色設定為陪伴者和對話者，讓讀者在學習中獲得歸屬感，使學習變成一種快樂。同時，本書從始至終都非常重視思維模式的養成，力求使讀者獲得利用Python 語言描述問題、分析問題，最終設計並實現軟件解決方案的能力。

本套書是基於當前少兒編程市場上流行的Python編程語言進行課程設計的。第一個分冊(基礎篇)的定位是打好編程基礎，後面三個分冊的定位為基礎知識的三個應用方向(程序繪畫、遊戲設計、界面應用設計)。在知識點選取、案例選取、關注角度方法上下功夫，力求既教知識又教方法、既精簡又高效、既夯實基礎又發揮創造、既有趣又易學。

《利用FastAPI構建Python微服務》詳細闡述了與分布式機器學習相關的基本解決方案，主要包括設置 FastAPI，探索核心功能，依賴注入研究，構建微服務應用程序，連接到關系數據庫，使用非關系數據庫，保護REST API的安全，創建協程、事件和消息驅動的事務，利用其他高級功能，解決數值、符號和圖形問題，添加其他微服務功能等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。

語法解說 ->範例說明 ->問題分析 ->程式設計 ->APCS詳解 APCS檢測觀念題以C為主，實作題可選用C、C++、Java與Python進行解題。因Python語法簡潔，函式功能強大，適合在時間有限的情況下完成程式實作。因此本書特採用C語言進行觀念題解說，以Python進行實作題練習，使教師好教學、初學者順利高分通過APCS檢測。 ※資深教師共同執筆 由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學院校初學程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。 ※程式設計技能養成 由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，主要訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆擁有APCS應試的能力。 ※內容多元豐富範例 涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，內文解說融入APCS重點，所提供範例貼近日常生活，能學以致用。 ※APCS先修檢測訓練 收錄大量APCS觀念題並加以詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。 ※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道 https://www.youtube.com/@happycodingfun

本書是結合華南理工大學的學科特色和人才培養目標進行打造的。全書共分為10章，主要內容包括：緒論、程序控制結構、函數、組合數據類型、面向對象程序設計、文件操作、GUI 編程、數據分析科學計算與可視化、多媒體編程、網絡爬蟲。本書注重基礎，脈絡清晰，邏輯性強；案例貫穿全書，可讀性強；模塊劃分合理，便於不同層次、不同專業的讀者閱讀。可作為高等學校非計算機專業本科生的Python語言程序設計課程教材，也可供其他讀者學習參考。

本教材特色是以Python大數據工具進行財務分析與決策。財會專業學生對Python編程課程內容學習、知識理解、實踐操作方面有一定的難度和專業限制，本教材充分考慮財會專業的特點和知識結構，對Python開發內容重新進行全方位設計，圍繞Python在財務中的應用場景，提供豐富翔實的實訓項目案例，將Python編程和財務分析、決策緊密結合，實現知行合一，提高學生會計學科和大數據學科知識整合能力。 本書共3篇，分別是基礎篇、財務大數據分析篇、財務大數據決策篇。分為9章，第1章“Python基礎”，包括內容是：Python開發環境搭建與編碼規範；數據類型、運算符、內置函數及財務應用；程序控制結構及財務應用；程序控制結構及財務應用；函數及財務應用；文件操作及財務應用。第2章“財務數據分析”，包括內容是：NumPy科學計算庫；認識pandas；財務數據清洗；財務數據篩選與查詢；財務數據特徵與統計信息、排序、連接；財務數據分析聚合與透視。第3章“財務數據可視化”，包括內容是：Matplotlib擴展庫與財務數據可視化；Pyecharts擴展庫與財務數據可視化。第4章“項目投資決策”。第5章“本量利分析決策”。第5章“股票投資決策”。第7章“融資決策”。第8章“財務風險預測”。第9章“財務舞弊預測”。 本書可作為高校會計學、財務管理、審計學、工商管理、大數據管理與應用、大數據+會計等專業本科生和與研究生財務大數據分析與決策、Python在財務中的應用、智能財務分析、智能財務分析與決策、大數據與財務決策等等課程的教材，也可以作為對財務數智化感興趣的其他讀者的參考書。

本書在教材體系、內容和思考題的選擇方面吸取了國內外優秀教材的優點，結合數值分析理論抽象性、邏輯嚴密性與應用廣泛性等特點，深入淺出地講述了數值分析相關的基本理論和思想方法。本書主要內容包括：數值分析基礎知識與Python軟件介紹、線性方程組的數值解法、函數的多項式插值法、數值積分與數值微分、常微分方程初值問題的數值解法、非線性方程的數值解法等，以及相應算法的Python程序代碼。本書適合作為信息與計算科學和數學與應用數學專業本科生數值分析課程的教材或自學參考書，也可以作為物理學、計算機科學與技術等理工類專業及相關領域學者的參考用書。

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