ace the coding interview with Python and JavaScript

本書是JavaScript經典圖書的新版。第5版涵蓋ECMAScript 2024，全面、深入地介紹了JavaScript的基礎語法和高級特性。書中詳盡討論了JavaScript的各個方面，從JavaScript的起源開始，逐步講解到最 新的技術，重點介紹了ECMAScript標準和DOM規範，並在此基礎上討論了JavaScript語言的核心概念， 包括類、期約、迭代器、代理，等等。另外，書中也結合實際開發深入探討了事件、動畫、表單、錯誤處理及JSON。本書同時也介紹了近幾年來湧現的重要新規範，包括Fetch、模塊、工作者線程以及大量新的JavaScript API。

這是一本全面介紹Python面向物件編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向物件編程的核心原則和概念，以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等，以及如何從面向物件編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和並發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終，並不斷探討各種實現方式的優劣。 這是一本全面介紹Python面向物件編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向物件編程的核心原則和概念，以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等，以及如何從面向物件編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和並發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終，並不斷探討各種實現方式的優劣。 本書針對的是Python面向物件編程的新手，假設讀者具備基本的Python技能。對於有其他面向物件編程語言背景的讀者，本書將展示Python的許多特性。

本書第1版於2020年11月出版發行後大獲成功，Python及NetDevOps技術在國內計算機網絡圈子裡迅速走紅，國內與NetDevOps相關的技術文章在網絡上如雨後春筍般大量涌現，行業裡也出現了很多要求掌握NetDevOps技術的網絡工程師職位，並且需求越來越多，NetDevOps是“下一代網絡工程師”必須掌握的技能已經成為既定且不可逆的事實。 以Python為主的NetDevOps技術知識更迭很快，第2版將在第1版的基礎上添加TextFSM詳解、Netmiko詳解、Nornir詳解、NETCONF詳解及RESTCONF詳解等5章內容，並去掉pyping、pyntc、netdev等一些不再流行或者作者已經公開宣布不再維護的模塊內容。 另外，第2版將在思科設備的基礎上添加華為設備的內容，由朱嘉盛老師執筆，相信能對主要使用國產設備的國內網絡工程師更加有益。

● 依照自然界和社會生活中的事物分類，“近取諸身，遠取諸物”，共劃分為九個主題。● 解釋古文字形，追溯字本義和引申義，以幫助讀者更好地理解現代漢語中的字詞。● 收入常用漢字約2500個，依照共同形符、共同聲符或字形相近等原則組成字組，以簡馭繁，以類相從。● 收入常用詞約4000個， 按照其中體現的字義排布於對應的字下面，大多數詞配有精美插圖，生動活潑地詮釋詞義，妙趣橫生。● The dictionary features 9 thematic units categorized by what’s common in nature and daily life, progressing from what is near at hand to understand oneself, to more distant things to comprehend the world.● It explains ancient forms of characters to reveal their original meanings and extended meanings, facilitating a better understanding of modern Chinese.● About 2500 of the most frequently used characters are organized into groups based on the same radicals, phonetic components, or similar forms. Simplify the complex and follow the similar.● About 4000 of the most frequently used words are listed under the corresponding characters, with most of them illustrated, making the learning process enjoyable.

一部**、通俗、前沿的深度學習指南。從機器學習基礎知識到前沿模型，《理解深度學習》精選關鍵理論與尖端主題，以直觀形式呈現高密度的核心知識。涵蓋熱門主題：如Transformer模型與擴散模型(Diffusion Model)。化繁為簡：先以通俗語言闡釋複雜概念，再輔以數學公式與視覺圖解深入解析。實踐導向：引導讀者動手實現模型的初級版本。配套資源豐富：提供教師課件、習題及Python Notebook程式設計練習。?適用讀者：適合已掌握應用數學基礎知識的本科生、研究生及從業者。

This book is a standard for a complete description of the methods for unconstrained optimization and the solution ofnonlinear equations....this republication is most welcome and this volume should be

《狄更斯的倫敦》的作者亞曆克斯‧沃納和托尼‧威廉斯都是狄更斯專家，沃納是倫敦博物館歷史收藏部主管，策劃過如“狄更斯與倫敦”(Dickens and London)等許多大型展覽，也是查爾斯‧狄更斯博物館的理事會成員。威廉斯是《狄更斯雜誌》的副主編，於 2015-2017 年擔任國際狄更斯學會會長。本書對狄更斯時代倫敦的介紹提供了大量圖片史料和解說，並將倫敦各地標與相應的狄更斯作品聯繫了起來，兼顧歷史與文學，極具可讀性。書中涉及的內容有：老城地標陋巷窮居馬車驛站攤販生涯河流船埠工業生產鐵路建造人生留影鐵路橋梁城市近郊新城地標。

牛津3000詞是牛津英語學習詞典的釋義用詞，由牛津大學出版社組織一批語言專家和富有經驗的教師根據英國國家語料庫（the British National Corpus）和牛津語料庫（the Oxford Corpus Collection）精心挑選而來，收錄了英語中最常用、使用範圍最廣、英語使用者最熟悉的3000個單詞。通過學習牛津3000詞，可以掌握一般英語文本中85%的單詞。《牛津3000詞學習手冊》是專門針對這3000詞的強化學習，全書分為上、中、下三冊，按單詞使用頻率分冊，上冊單詞使用頻率用高。全書共包含約1.2萬道題，有詞義（meaning）和用法（usage）兩種題型，書前提供本冊中學習的1000單詞的列表，書後提供答案，供讀者參考。本書可作為課堂及課後活動參考書，幫助學生集中學習核心英語詞彙。本書對應的“學習牛津3000詞”App已在蘋果App Store 推出，結合APP可更好地學習牛津3000詞。

《自由冥想-小型公共建筑》，本書以公共建筑設計的視覺藝術、界面組合、色彩效應方面為出發點，精選了全球具有代表性的公共建筑作品三十余例，對其建筑特色和設計理念進行詳盡的介紹，力求通過設計師、建筑師、城市規劃師的視點傳達公共建筑最新的設計發展趨向。The Sovereign演奏廳、Epsilon Euskadi賽車科研中心、Waalse Krook圖書館和新傳媒中心等各種類型的公建項目，全部收錄其中。

《瑰麗盒子:全球奢侈品牌旗艦店設計》內容簡介：The architecture has the distinguished task of making the brand physically tangible. Its able to produce images that leave lasting impressions, create afeeling of true luxury an

《Dining space餐飲空間》內容包括：Longroom、Nectar、Washington Square、Wanna Fan Dining、The Loft、Potion Lounge、Bruno Jamais Restaurant Club、Restaurant Hotellet、Restaurant Witloof、Kushiyaki、Kookaburra、La Superieur R

本畫冊是“The Dream Destination”出版社為您精選出頂尖的作品。在世界上其他的任何角落，都很難找到如此富於創造激情的人們，他們的想法甚至是在其他任何地方聞所未聞的。這在南非許多美麗的度假建築中也顯而易見：不僅有開普荷蘭葡萄酒莊園的田園風情，還有古老而美麗的英國莊園貴族式的優雅；豪華狩獵小屋，有的像傳統祖魯族的棚屋群，有的又以高科技建築的形式與周圍的荒原景色連成一片。但是，所有的建

隨著IT技術的迭代更新，JavaScript編程語言所包含的內容體系逐漸壯大，現今的JavaScript編程語言已不再是操作DOM的簡單腳本語言了，從JavaScript核心技術衍生出了大量的新特性和新生態，讓基於JavaScript編程語言的前端領域有了無限的可能性。筆者從業多年，見證了JavaScript編程語言的發展和變遷，深知目前大量從業中以及學習中的開發者學習歷程的艱辛，固將筆者多年的經驗以及對新技術的研究成功匯總成本書，希望通過編寫本書降低學習中以及從業中開發者的學習難度，盡可能完善的讓讀者全方位地、自底向上地瞭解JavaScript編程語言以及其實際應用。本書將會結合修仙小說的思維方式由淺入深介紹JavaScript的學習路線，全方位的介紹JavaScript編程語言的最新特性，結合最實際開發場景深入的介紹JavaScript的執行原理。通過閱讀本書集，讀者可以快速的瞭解從瀏覽器JavaScript到服務端JavaScript的整個生態，以更深層的視角探索JavaScript語言的運行原理和本質，從而降低讀者的學習難度幫助讀者快速的掌握基於JavaScript的應用開發和執行原理。

這是一本為編程初學者編寫的可視化教程，能讓每個對編程感興趣的人輕鬆學會編寫代碼。 本書分為編程概述、可視化編程語言Scratch、Python語言與Web技術四部分，圖文並茂地講解了Scratch、Python、HTML、CSS、JavaScript等常用編程語言。書中包含若干個操作項目，旨在一步步教會初學者掌握和運用好每種語言，學會設計應用程序、製作遊戲、建設網站等編程技能。 本書的編寫人員既有資深的程序員，又有專業的編程教育人員。他們共同設計了分步驟講解的操作教程，希望能為初學者鋪就一條輕鬆有趣的“編程學習之路”。

JavaScript語言是一種具有高度表達能力的、基於原型特性的、非常靈活的面向對象（Object-Oriented，OO）編程語言。本書著重於介紹JavaScript在面向對象方面的特性，以為你展示如何構建強健、可維護、功能強大的應用程序及程序庫。本書是《JavaScript面向對象編程指南》的第3版，全書包括13章和4個附錄。依次介紹了JavaScript的發展歷史、基礎知識（變量、數據類型、數組、循環以及條件表達式等）、函數、對象、迭代器和生成器、原型、繼承的實現、類與模塊、Promise與Proxy、瀏覽器環境、編程模式與設計模式、測試與調試和響應式編程等。附錄部分包括學習JavaScript編程常用的參考資源。本書覆蓋了JavaScript語言的OO特性，同時兼顧基礎知識，對初學者來說，是難得的JavaScript佳作，讀者不需要具備任何JavaScript基礎知識及項目經驗。本書適用於任何希望學習JavaScript的編程初學者，也可以作為有JavaScript使用經驗的讀者的參考書。

本書介紹了如何利用 Python 3 開發網絡爬蟲。本書為第 2 版，相比於第 1 版，為每個知識點的實戰項目配備了針對性的練習平臺，避免了案例過期的問題。另外，主要增加了異步爬蟲、JavaScript 逆向、App 逆向、頁面智能解析、深度學習識別驗證碼、Kubernetes 運維及部署等知識點，同時也對各個爬蟲知識點涉及的請求、存儲、解析、測試等工具進行了豐富和更新。本書適合Python 程序員閱讀。

《學習Python（第6版）》深入淺出地討論了大部分Python 編程主題。利用從本書中學到的Python 知識，讀者可以掌握高質量軟件研發背後的邏輯。書中採用一種易懂的、循序漸進的方法來介紹基本的編程概念，先從控制結構、函數和列表等概念開始，再深入討論類。這有助於確保讀者理解基本的編程概念，並知道如何解決現實中的問題。書中每一章都包括清晰美觀的代碼清單、真實世界的例子和大量練習。 《學習Python（第6版）》針對Python 3.11 進行了全面更新，新增或改進了大量主題，尤其適合想要高效掌握Python 新特性的讀者。

《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》是“鳶尾花數學大系—從加減乘除到機器學習”叢書的第一冊，也是“編程”板塊的第一冊， 著重介紹如何零基礎入門學 Python 編程。雖然《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》主要講解 Python 編程，但是也離不開數學。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》儘量 避免講解數學概念公式，而且用圖形和近乎口語化的語言描述程序設計、數據分析、機器學習背後常用的 數學思想。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》分為預備、語法、繪圖、數組、數據、數學、機器學習、應用八大板塊， 共 36 章， 內容“跨度”極大！ 從 Python 基本編程語法，到基本可視化工具，再到各種數據操作工具，還介紹常用 Python 實現的各種複 雜數學運算，進入數據分析和機器學習之後，還講解如何搭建應用 App。我們可以把《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》看作從 Python 編 程角度對“鳶尾花書”全系內容的總覽。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》提供代碼示例和講解，而且提供習題，每章還配套 Jupyter Notebook 代碼文件(Jupyter Notebook 不是可有可無的，而是學習生態的關鍵一環， “鳶尾花書”強調在 JupyterLab 自主探究學習才能提高大家 編程技能)。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》配套微課也主要以配套 Jupyter Notebooks 為核心，希望讀者邊看視頻，邊動手練習。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》讀者群包括所有試圖用編程解決問題的朋友，尤其適用于初級程序員進階、高級數據分析師、機器學習開發者。

本書主要研究Python中的影像處理知識，結合多年從事數位影像處理和Python程式設計的基礎上講解。全書貫穿各種基於Python影像處理的案例和演算法，是一本典型的實踐專著和科研用書。本書共有17章，內容主要包括基礎知識、基於Python的影像處理和高階影像處理三部分。其中，基礎知識包括數字影像處理概述、Python基礎、OpenCV概述、數字影像處理等；基於Python的影像處理分別從幾何變換

本書從Python 語言的基礎語法講起，逐步深入地介紹了Python各種庫，並且介紹了這些庫的實戰案例，重點介紹了爬蟲開發， GUI應用程序開發，容器管理， Redis數據庫操作以及數據處理和神經網絡方面的內容。讓讀者不但可以系統地學習Python編程的相關知識，而且還能對Python在各個領域的應用有更為深入的理解。本書分為21章，涵蓋的主要內容有Python語言基礎和Python在多個領域的應

JavaScript 是一門包含多種語言特性的混合範型語言，在面向對象和函數式語言特性方面表現尤為突出，且在 ES6 之後所添加的並行語言特性也極為出色。本書基於 ES6，並涵蓋最新的 ES2019 規範，全面講述 JavaScript 在五個方面的語言特性，以及將這些特性融會如一的方法。本書不但完整解析了 JavaScript 語言，還逐一剖析了相關特性在多個開源項目中的編程實踐與應用，是難得的

《Python金融大數據分析 第2版》分為5部分，共21章。第1部分介紹了Python在金融學中的應用，其內容涵蓋了Python用於金融行業的原因、Python的基礎架構和工具，以及Python在計量金融學中的一些具體入門實例；第2部分介紹了Python的基礎知識以及Python中非常有名的庫NumPy和pandas工具集，還介紹了面向對象編程；第3部分介紹金融數據科學的相關基本技術和方法，包括數據可視化、輸入/輸出操作和數學中與金融相關的知識等；第4部分介紹Python在算法交易上的應用，重點介紹常見算法，包括機器學習、深度神經網絡等人工智能相關算法；第5部分講解基於蒙特卡洛模擬開發期權及衍生品定價的應用，其內容涵蓋了估值框架的介紹、金融模型的模擬、衍生品的估值、投資組合的估值等知識。《Python金融大數據分析 第2版》本書適合對使用Python進行大數據分析、處理感興趣的金融行業開發人員閱讀。

Python是一門開源的計算機編程語言，憑藉其易學、靈活等特點，得到了越來越多人的認可和青睞。金融科技日新月異，金融行業的數字化、科技化和智慧化快速推進，Python在金融領域有著很好的應用現狀和前景。本書在上一版的基礎上進行了內容升級，持續聚焦Python在金融分析與風險管理的應用，第2版從原先的12章擴充至15章，並依次劃分為基礎篇（共5章）、中階篇（共5章）以及高階篇（共5章），基礎篇結合金融場景演示了Python語言以及NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy以及statsmodel等金融領域常用的第三方模塊的編程方法；中階篇通過Python編程結合金融實例，依次探討利率、匯率、債券、股票、互換合約、期貨合約等產品的定價、風險測度以及風險管控等內容；高階篇則融合Python與金融案例，探究了期權的定價、希臘字母、動態對沖、隱含波動率、交易策略及其他延伸知識點，此外，高階篇還涉及投資組合風險價值建模等具有較強技術性的內容。本書旨在通過更豐富的金融產品、更廣泛的量化模型、更完備的金融示例、更高的軟件版本，為讀者提供更加便捷的Python金融實戰體驗與解決方案。本書適合想要掌握Python應用的金融學習者、金融從業者閱讀，也適合想要轉行到金融領域的程序員以及對Python在金融領域的實踐應用感興趣的人士閱讀，並且不要求讀者具有Python編程基礎和金融基礎。

《機器學習: 全彩圖解微課Python編程》是「鳶尾花數學大系：從加減乘除到機器學習」叢書的最後一冊，前六本解決了編程、視覺化、數學、 數據方面的諸多問題，而《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》將開啟機器學習經典演算法的學習旅程。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》設定了24 個主題，對應四大類機器學習經典演算法（迴歸、分類、降維、聚類），涵蓋演算法包括： 迴歸分析、多元線性迴歸、非線性迴歸、正規化迴歸、貝葉斯迴歸、高斯過程、k 最近鄰分類、樸素貝葉斯分類、高斯判別分析、支援向量機、核子技巧、決策樹、主成分分析、截斷奇異值分解、主成分分析進階、 主成分分析與迴歸、核主成分分析、典型相關分析、 k 均值聚類、高斯混合模型、最大期望演算法、層次聚類、 密度聚類、譜聚類。《機器學習：全彩圖解微課程Python編程》選取演算法模型的目標是涵蓋Scikit-Learn 函式庫的常用機器學習演算法函數，讓讀者充分理解演算法理論， 又能連結實際應用。因此，在學習《機器學習: 全彩圖解微課程Python程式設計》時，特別希望呼叫Scikit-Learn 各種函數來解決問題之餘，更要理解演算法背後的數學工具。因此，《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》給出適度的數學推導以及擴展閱讀。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》提供程式碼範例和影片講解，「鳶尾花書」強調在JupyterLab 自主探究學習才能提升程式設計技能。本書配套微課也主要以配套Jupyter Notebooks 為核心，希望讀者邊看視頻，邊動手練習。《機器學習: 全彩圖解微課程Python編程》讀者群包括所有試圖用機器學習解決問題的朋友，特別適用於機器學習入門、初級程式設計師轉型、 高級資料分析師、機器學習進階。

《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》是“鳶尾花數學大系：從加減乘除到機器學習”叢書中編程板塊的第二冊。編程板塊第一冊《編程不難》著重介紹如何零基礎入門Python編程，《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》則在《編程不難》基礎之上深入探討如何用Python完成數學任務及板塊數據可視化。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》是本系列中的一本真正意義上的“圖冊”。內容覆蓋科技製圖、計算機圖形學、創意編程、趣味數學實驗、數學科學、機器學習等。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》“毫無節制”地展示數學之美，而且提供特別實用且容易複製的創作思路、做圖技巧、編程代碼。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》包含8個板塊共36章內容。前5個板塊（共18章）專注於各種可視化手段，是可視化中的“術”；後3個板塊（共18章）選取了18個話題來展示數學之美，是可視化中的“藝”，閱讀這18章時，請關注每個可視化方案的創意思路、作圖技巧、數學工具。《可視之美:數據可視化+數學藝術+學術繪圖+Python創意編程》讀者群包括程序員、科技製圖開發者、高級數據分析師、機器學習開發者、創意編程開發者、計算機圖形學研究者。

本書為英文完整版，內容全面實用。本書介紹了Python的設計模式，提供了經過驗證的、可視化的、示例驅動的模式，包括工廠方法模式、抽象工廠模式、單例模式、生成器模式、原型模式、適配器模式、橋接模式、組合模式、裝飾器模式、外觀模式、享元模式、代理模式、責任鏈模式、命令模式、解釋器模式、迭代器模式、中介者模式、備忘錄模式、觀察者模式、狀態模式、策略模式、模板方法模式、訪問者模式等，從而使讀者可以編寫更加健壯、高效、易於維護的Python代碼，生成功能強大且靈活的程序。本書還介紹了Python中的變量和語法、判定語句、開發環境、集合和文件、函數等基礎知識。

本書將從多個角度為您提供最佳的數據預處理技術。您將學習數據預處理的不同技術和分析方面――數據收集、數據清理、數據集成、數據縮減和數據轉換――並掌握使用開源Python編程環境實現它們。這本書將全面闡述數據預處理，它的原因和如何，並幫助您識別分析機會，數據分析可以導致更有效的決策。它還演示了數據管理系統和有效分析技術的作用，以及如何創建查詢從關系數據庫中提取數據。閱讀完Python數據預處理後，您將能夠使用Python讀取、操作和分析數據，執行數據清理、集成、還原技術，並處理異常值或缺失值，以實現適當的數據轉換方法。

《細說Python編程：從入門到科學計算》以Python 3.x為平臺，由兩位博士執筆，詳盡細緻地闡述Python編程的基礎知識和高級技巧，並以大量示例代碼進行實踐，同時還介紹人工智能領域廣泛使用的科學計算工具NumPy。《細說Python編程：從入門到科學計算》分為兩篇，共19章。第1篇(第1～11章)為基礎知識，主要講解Python的編譯環境、入門知識、字符串、容器、函數、循環、條件選擇、模塊、類、類的特殊成員、文件；第2篇(第12～19章)為高級應用，包括異常處理、日期和時間、測試代碼、程序打包、使用數據庫、網絡編程、圖形用戶界面、科學計算等內容。全書知識點豐富，輔之以示例演示，讀者可以邊學邊練，快速掌握。《細說Python編程：從入門到科學計算》還提供了16小時共151節微課教學視頻，讀者掃碼即可觀看學習，免費提供的示例源碼文件可直接調用，方便上機操練。《細說Python編程：從入門到科學計算》深入淺出，內容新穎，涉及面廣，適合想要學習Python編程的各層次讀者。

本書全面系統地介紹了Python語言在常見辦公場景中的自動化解決方案。全書分為5篇21章，內容包括Python語言基礎知識，Python讀寫數據常見方法，用Python自動操作Excel，用Python自動操作Word 與 PPT，用Python自動操作文件和文件夾、郵件、PDF 文件、圖片、視頻，用Python進行數據可視化分析及進行網頁交互，借助ChatGPT輕鬆進階Python辦公自動化。 本書適合各層次的信息工作者，既可作為初學Python的入門指南，又可作為中、高級自動化辦公用戶的參考手冊。書中大量的實例還適合讀者直接在工作中借鑒。

NLTK是自然語言處理領域中非常受歡迎和廣泛使用的Python庫。NLTK的優點在於其簡單性，其中大多數複雜的自然語言處理任務使用幾行代碼即可完成。本書旨在講述如何用Python和NLTK解決各種自然語言處理任務並開發機器學習方面的應用。本書介紹了NLTK的基本模塊，講述了採用NLTK實現自然語言處理的大量技巧，討論了一些文本處理方法和語言處理技術，展示了使用Python實現NLP項目的大量實踐經驗。本書主要內容包括文本挖掘/NLP任務中所需的所有預處理步驟，如何使用Python 3的NLTK 3進行文本處理，如何通過Python開展NLP項目。本書適合NLP和機器學習領域的愛好者、Python程序員以及機器學習領域的研究人員閱讀。

本書是一本介紹HTML、CSS和JavaScript的入門圖書。全書分為6個部分，共28課。本書系統、全面地介紹了Web前端的基礎知識，並結合大量最佳實踐，幫助讀者循序漸進地學習Web前端設計及開發。本書第Ⅰ部分包括第1課～第5課，主要介紹Web的基礎知識，涉及Web的基本工作原理，HTML、CSS以及JavaScript概述，基本驗證調試代碼的方法等內容。第Ⅱ部分包括第6課～第8課，主要介紹HTML網頁設計，詳細描述了HTML中的字體、文本、列表、表格、鏈接、顏色、圖像和多媒體資源等內容。第Ⅲ部分包括第9課～第15課，主要介紹CSS高級網頁設計，深入分析目前CSS的概念和使用方法，包括盒子模型、佈局、過渡及動畫等內容。第Ⅳ部分包括第16課～第18課，主要介紹響應式Web設計，著重講述了響應式Web設計、移動優先以及媒體查詢等知識。第Ⅴ部分包括第19課～第26課，主要介紹動態網站入門，從文檔對象入手，深入講解了JavaScript的相關知識。第Ⅵ部分包括第27課和第28課，主要介紹高級網站功能及管理，描述了Web中的表單以及如何更全面地組織和管理網站。本書非常適合Web前端開發者，特別是那些想全面學習HTML、CSS和JavaScript的開發者閱讀。

數據可視化是將Python應用于大氣海洋科學中數據處理及分析過程的重要環節，它可以讓複雜晦澀的數據變得鮮活生動，從而更好地被理解。本書主要介紹幾個基於Python且各具特色的繪圖工具包，從安裝到使用，並列舉大量的代碼示例，為使用Python進行數據分析的用戶們提供詳細的參考。

Python是目前使用最多的編程語言之一，有眾多的擴展包用於不同領域的軟件開發，也是目前大數據分析、機器學習和人工智能的主要開發語言。ArcPy是美國ESRI公司推出的用於ArcGISDesktop產品二次開發的Python包，開發者可以通過ArcPy充分利用ArcGISDesktop強大的功能進行地理數據處理與分析的方法。本書介紹利用Python編程語言和ArcPy包進行地理數據處理與分析，由Python編程基礎、Python常用擴展包、ArcPy使用及綜合應用示例四個部分內容組成，涉及地理數據采集、處理、分析與製圖。

本書對Python的計算機編程進行了生動活潑、直觀易懂且引人入勝的入門介紹。這本書是專門為沒有或幾乎沒有編程經驗的生命科學家而寫的，其目的不僅是為他們提供Python編程的基礎，而且是讓他們有信心和能力開始在自己的研究中使用Python。本書的所有示例均來自廣泛的生命科學研究領域，包括生物信息學、結構生物學、發育生物學、進化生物學和生態學，從簡單的生化計算和序列分析到對細胞中基因和蛋白質的動態相互

《Python數學實驗與建模》以Python軟件為基礎,詳細介紹了數學建模的各種常用算法及其軟件實現,內容涉及高等數學、工程數學中的相關數學實驗、數學規劃、插值與擬合、微分方程、差分方程、評價預測、圖論模型、多元分析、MonteCarlo模擬、智能算法、時間序列分析、支持向量機、圖像處理等內容,既有對算法數學原理的詳述,又有案例和配套的Python程序.《Python數學實驗與建模》含有Pytho

在《Python基礎》的學習上，《Python常用統計算法》介紹了Python在大氣海洋科學研究中常用的各種統計分析方法。《Python常用統計算法》分為兩部分：第一部分介紹用Python做科學計算常用的軟件包，包含Numpy、Pandas、Scipy等內容；第二部分介紹大氣海洋數據常用的各種統計分析方法，包含平均分析、誤差分析、方差分析、相關分析、趨勢分析、突變檢測、周期分析、回歸分析、濾波分析、聚類分析、判別分析、插值、擬合與逼近、時空結構分離等方法，對每個方法的計算步驟進行詳細的介紹，給出對應的Python程序及應用案例。同時，還增加了閏年平年計算、地球球面多邊形面積、地球球面兩點距離等一些大氣海洋學科領域常用的算法。

本書詳盡而系統地介紹了Python語言程序設計的方方面面，通過大量的示例、偽代碼、流程圖和其他工具，使讀者更容易學習程序設計邏輯。本書清晰、簡明、友好的表述風格，可以讓讀者輕鬆掌握Python程序設計理論，快速投入實際開發中。

本書介紹了機器學習技術及Python實踐的基礎知識，涵蓋了Python的機器學習基礎、數據預處理、機器學習算法及其實踐、深度學習、模型評價、機器學習應用等內容。其中第一篇為基礎入門篇，介紹人工智能、機器學習、大數據等概念及相互關係，機器學習的步驟，Python的Anaconda版本的安裝與使用，NumPy、Matplotlib、Seaborn、Pandas等常用模塊，以及數據文件訪問、數據統計。第

本書主要是基於Python的Web大數據爬取實戰指南，選題內容包括基礎知識和通過Python爬取Web網頁數據兩大部分。下圖是PythonWeb數據采集的結構圖，主要包括三個部分：網絡傳播技術、信息提取技術和數據存儲技術。網絡傳播通常是使用HTTP進行，常用的傳播方式包括HTML、XML、Json、Ajax和純文本等；信息提取技術主要可以通過Python語言、R語言、Java語言等進行獲取，其中主

這是一本講解如何使用Python 進行系統化圖形引擎開發的圖書。本書基於作者長期從事圖形引擎開發工作的經驗，結合簡單易懂的Python 語言和PyOpenGL 模塊，通過對引擎開發知識由淺入深的編排和講解，讓廣大對圖形學感興趣的"小白”開發者一步步掌握圖形引擎的開發流程和實現原理，並在這個過程中熟練掌握OpenGL，進而有能力基於各種開發語言進行圖形引擎的開發工作。 本書結構緊湊、內容翔實、由淺入深，是學習、掌握圖形引擎開發入門知識的重要參考書。