ace the coding interview with Python and JavaScript

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。

配音演員姜念因收入不高，當起了“直播聲音助眠師”。某天，因提前半小時結束直播，被“我就愛炸毛”的網友追到微博，要求她唱一首難聽卻蟬聯了十八周冠軍的頂流歌曲，姜念直接拒絕了。 第二天去片場，姜念遇到了這首歌的原唱者郁景然——ACE組合的王炸。他的性格更炸，沒睡好就容易發脾氣。郁璟然是男主角，姜念是臺詞指導。郁璟然各種折騰姜念，但聽到她的聲音總能讓他的心情變得很好，炸毛瞬間變順毛。 後陰差陽錯，姜念住到ACE組合的公寓，給他當私人助眠師和廚娘。而郁景然就是當初與她吵架的“我就愛炸毛”，姜念與ACE五個當紅小鮮肉的同居生活開始了，她的順毛之旅也開始了…… 郁景然：糟糕，一尾小嬌魚遊上心頭了！

本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。

本書通過案例講述有關的概念和方法，不僅介紹了ARMA 模型、狀態空間模型、Kalman 濾波、單位根檢驗和GARCH 模型等一元時間序列方法，還介紹了很多多元時間序列方法，如線性協整、門限協整、VAR 模型、Granger 因果檢驗、神經網絡模型、可加AR 模型和譜估計等，並且增加了全新的一章講述如何用深度學習進行時間序列分析. 書中強調對真實的時間序列數據進行分析，全程使用R 和Python軟件分析了各個科學領域的實際數據，還分析了金融和經濟數據的例子.本書通俗易懂，理論與應用並重，可作為高等院校統計學和經濟管理等專業“時間序列分析”相關課程的教材，對金融和互聯網等領域的相關從業者也極具參考價值.

《Python網路爬蟲專案開發全程實錄》精選 11個熱門的網路爬蟲專案，突出了實用性。具體專案包含：智慧破解驗證碼、手機資料爬取精靈、汽車之家圖片抓取工具、高清壁紙快車(多執行緒版)、多進程影視獵手、分散式爬取動態新聞資料、世界 500 強資料爬取與分析、二手房資訊智慧抓取分析系統、圖書熱銷偵探、APP 資料獲取先鋒、微信智慧型機器人。本書從軟體工程的角度出發，按照專案開發的順序，系統、全面地講解每一個專案的開發實現過程。體例上，每章一個專案，統一採用“開發背景一系統設計一技術準備一各功能模組的設計與實現一專案運行一源碼下載”的形式完整呈現專案，讓讀者快速積累實際項目經驗與技巧，早日實現就業目標。

基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解。本書是Python數據分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，加載和查看數據集，Pandas的DataFrame對象和Series對象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性數據分析作圖，連接與合併數據集，處理缺失數據，清理數據，轉換數據類型，處理字符串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。

本書從計算機的內部結構開始講起，以圖配文的形式詳細講解了二進制、內存、數據壓縮、源文件和可執行文件、操作系統和應用程序的關係、匯編語言、硬件控制方法等內容，目的是讓讀者瞭解從用戶雙擊程序圖標到程序開始運行之間到底發生了什麼。書中還專設了“如果是你，你會怎樣講呢？”專欄，以小學生、老奶奶等為對象講解程序的運行原理，頗為有趣。第3版升級了書中用到的軟件產品和開發工具，並在正文和注釋中補充了大量內容，讓初學者更容易理解。對於舊版中頗受好評的硬件相關章節，更新了C語言的樣例代碼。書末附錄關於C語言的章節也升級至近期新標準。第12章新增了Python機器學習的內容，讓初學者能夠輕鬆體驗人工智能的樂趣。附錄也增加了對Python語言的介紹。本書圖文並茂，通俗易懂，非常適合計算機愛好者及相關從業人員閱讀。

面對大數據和人工智能技術及應用的迅猛發展，傳統的數據結構與算法課程的教學內容和教學模式亟待改革，以適應大數據和人工智能專業人才培養的需要。本書就是為滿足這種需要而編寫的。本書共15章，主要內容包括大數據概念、Python語言基礎、線性表、棧與隊列、數組與字符串、樹、圖等經典數據結構，鍵值對、嵌套數據結構、列存儲結構等面向大數據計算的新型數據結構，排序算法、查找算法、基礎算法設計、機器學習算法基礎、大數據框架下的算法設計等經典基礎算法和大數據常用算法。本書兼顧每種數據結構的抽象邏輯結構及其物理存儲形式，使學生對數據結構的設計原理、實現方法、存儲機制有較深刻的認識。 本書可作為計算機科學與技術、軟件工程、大數據技術與應用、人工智能等專業數據結構與算法及相關課程的教材。

內容簡介這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精准、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。閱讀完本書，你將掌握以下知識：(1)數據分析、數據挖掘以及機器學習算法的基礎知識。(2)ChatGPT等AI工具的註冊及使用，以及如何使用這些AI工具學習Python。(3)使用ChatGPT輔助各種常見的數據操作和數據預處理。(4)使用ChatGPT輔助靜態數據可視化和數據交互可視化。(5)使用ChatGPT輔助聚類分析、關聯規則分析、回歸分析。(6)使用ChatGPT輔助學習降維算法、決策樹算法、隨機森林、k近鄰算法、支持向量機算法、神經網絡算法。(7)使用ChatGPT輔助數據建模以及對模型的性能進行評估和優化。本書採用由淺入深的寫作方式，既確保了內容的可理解性，又保持了足夠的深度，配有詳細的代碼示例和實踐指導，確保每位讀者能夠輕鬆上手並從中獲益，提升自己的分析效率和洞察能力。本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

本書是一本面向廣大HTML5編程愛好者的遊戲設計類圖書。本書涵蓋了HTML5的新特性和相關技術，主要內容包括HTML5概述、JavaScript、Canvas API畫圖、CSS3和jQuery以及HTML5流行的遊戲引擎lufylegend等。 本書最大的特色在於以遊戲開發案例為主要內容。書中涉及的遊戲都是大家耳熟能詳的，比如推箱子、黑白棋、FlappyBird遊戲、俄羅斯方塊、中國象棋、21

用AngularJS編寫高級應用的完整指南　這是一個令Web開發人員激動的時代，掌握JavaScript語言技能的人才變得炙手可熱。AngularJS迅速蛻變為領先的新一代用戶端Web框架；可供個人、小團隊和大公司構建和測試基於流覽器的、極其複雜的應用。 《AngularJS高級程式設計》內容廣泛，涵蓋構建首個AngularJS應用乃至內嵌、構建系統和自動執行集成測試等高級主題。如果你已經熟悉基

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

● 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.

本書是高等院校網路空間安全、人工智慧、電腦等專業的普及性教材，旨在幫助學生全面瞭解人工智慧安全知識並進行實踐。全書共11章，分別為：人工智慧安全概述、生成對抗網路攻擊與防護、資料投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、後門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智慧模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。本書提供各章對應的Python程式設計實踐原始程式碼，讀者可以通過提供的網盤下載連結獲取。

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。

《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》系統地講解了生成對抗網絡(GAN)的基本原理以及PyTorch編程技術，內容較全面，可操作性強，將理論與實踐相結合。讀者通過理論學習和編程實踐操作，可瞭解並掌握生成對抗網絡的基本原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實踐的距離。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》共分8章，主要內容包括生成對抗網絡介紹、簡單全連接GAN、深度卷積GAN、Wasserstein GAN、條件GAN、StyleGAN、Pix2Pix、CycleGAN，涵蓋了豐富多彩的生成對抗網絡的原理和示例。此外，本書源碼已全部在Python 3.10.9 + PyTorch 1.13.1 + CUDA 11.6版本上調試成功。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》適合生成對抗網絡愛好者和PyTorch編程人員作爲入門和提高的技術參考書，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考書。

《生成式AI賦能一本通：編程、數據科學與專業寫作》全面介紹了生成式AI在編程、數據科學及專業寫作領域的廣泛應用與深刻影響。主要內容涵蓋生成式AI的核心原理、技術挑戰、治理策略，以及如何通過提示詞工程與AIGC方法論提升工作效率。讀者將從中獲得與AI高效溝通的技巧，掌握利用大模型進行Python程序設計、數據分析、數學與機器學習自學的方法，並通過豐富案例瞭解AIGC在科技論文寫作、金融數據分析及創建AI智能體等方面的實際應用。本書旨在幫助讀者理解使用大模型的方法和思路，以在AI時代保持競爭力，實現個人與組織的數字化轉型。本書主要讀者群體包括計算機專業學生、AI從業者、程序員、數據分析師、科研人員及對未來科技感興趣的廣大讀者。

《大模型Agent應用開發》深入探討了LLM的核心概念、前沿技術和實際應用，最終為擴展AI能力邊界的大型基礎模型(Large Foundation Models，LFM)的崛起鋪平道路。 本書開篇詳細介紹了LLM的基本原理，隨後探討了多種主流架構框架，既涵蓋專有模型(如GPT-3.5/4)，也分析開源模型(如Falcon LLM)的獨特優勢與差異。接下來，我們以基於Python的輕量級框架LangChain為核心，引導讀者逐步構建智能體。這些智能體能夠從非結構化數據中提取信息，並利用LLM和強大工具包與結構化數據交互。此外，本書還將深入探索LFM領域——該類模型融合了視覺、音頻等多態能力，可以覆蓋更廣泛的AI任務。 無論你是經驗豐富的AI專家，還是初入該領域的新人，本書都將為你提供解鎖LLM全部潛力的路線圖，助力開創智能機器的新紀元。

本書通過具體的案例，循序漸進地講解了計算機視覺和模型調優的相關內容。首先介紹基礎知識，包括人工智能基礎、計算機視覺基礎、圖像基礎和編程基礎相關知識。然後講解傳統計算機視覺和基於深度學習的計算機視覺，如卷積神經網絡等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數、殘差結構、全連接、SoftMax等，並提供手寫算法示例。最後介紹了模型在 Python 和 C++中的實際應用以及性能優化技巧，如計算向量化、權值預加載和多線程等。本書內容實用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼，且代碼注釋詳細，方便讀者理解，並上手實踐。本書非常適合人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺初學者學習使用，也可用作高等院校中相關專業的教材及參考書。

本書基於Python編程語言，以實戰為導向，主要介紹中文自然語言處理的各種理論、方法及應用案例，幫助讀者快速熟悉理論知識，理解相關技術原理，為讀者選擇自然語言處理相關的研究方向或從業領域提供參考。全書共分為三個部分：第一部分（第1～3章）是“基礎篇”，側重介紹自然語言處理的基礎知識，並在相應的知識板塊中設置實驗案例；第二部分（第4～12章）是“技術篇”，主要講解自然語言處理核心技術的原理及實現方法，以及文本分類、特徵提取、RNN等技術在自然語言處理中的應用；第三部分（第13章）是“應用篇”，主要介紹自然語言處理比較典型的應用場景。本書適合作為人工智能相關課程的教材，也可作為人工智能的普及讀物供廣大讀者自學或參考。

本書以ROS 2核心原理為主線，以機器人開發實踐為重心，在詳細講解ROS 2核心概念、組件工具的基礎上，介紹ROS 2構建仿真/實物機器人系統的方法，剖析ROS 2用於視覺識別、地圖構建、自主導航等應用的方法，配有大量圖表、源碼等，幫助讀者在實現ROS 2基礎功能的同時，深入理解基於ROS 2的機器人開發方法，從而將書中的內容用於實踐。 本書採用最新穩定版本ROS 2系統和全新一代Gazebo機器人仿真平臺，讀者只需準備一台計算機，就可以快速上手學習。同時，本書介紹了實物機器人的搭建方法及相應功能的實現，書中源碼都加入了中文注釋，並針對核心內容提供C++和Python兩個版本。為方便讀者閱讀和學習本書，筆者團隊還專門創建了一個網頁，供讀者下載配套源碼、查看操作指令、學習配套視頻教程。

本書詳細介紹了 eBPF 核心技術及其應用。全書可分為 eBPF 基礎知識、進階應用和實際案例三大部分，覆蓋了 eBPF 的編程接口、架構及其在性能分析、安全監控和網絡協議等方面的應用。讀者將通過 C、Go 和Python 等語言學習 eBPF 編程，並掌握其在系統監控、數據分析和性能提升方面的實際技巧。本書適合不同層次的讀者，包括對操作系統或應用程序監控感興趣的學生和初學者、希望利用 eBPF 進行內核代碼調試和優化的 Linux 內核開發人員、使用 eBPF 監控系統事件和分析惡意軟件的安全工程師和逆向工程師、通過 eBPF 收集性能數據以優化軟件和系統性能的性能分析師和應用程序開發者，以及希望優化虛擬化軟件性能和管理的虛擬化開發人員。

機器人開發是一項複雜的系統工程，ROS 2為智能機器人開發提供了強有力的支持，極大地提高了機器人軟件開發效率。本書首先對ROS 2的基礎概念、通信機制、常用庫和工具進行介紹，帶領讀者入門ROS 2機器人開發；接著引導讀者完成移動機器人的建模和仿真、建圖和導航、自定義控制器和規劃器等一系列實踐；然後在真機實戰環節，通過製作一個基於ROS 2的真實機器人，幫助讀者打通仿真與真機之間的壁壘；最後，本書深入講解了ROS 2進階使用的相關知識，為讀者進一步在實戰中使用ROS 2進行機器人開發打下夯實基礎。考慮讀者基礎，書中示例均以C++和Python兩種語言實現，同時加入了關於C++新特性、Git工具、多線程和回調函數等基礎知識的講解。

本書從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用PHP進行網絡開發應該掌握的各方面技術。全書分為4篇共25章：基礎知識篇包括初識PHP、PHP環境搭建和開發工具、PHP語言基礎、流程控制語句、字符串操作、正則表達式、PHP數組、PHP與Web頁面交互、PHP與JavaScript交互以及日期和時間；核心技術篇包括Cookie與Session、圖形圖像處理技術、文件系統、面向對象、PHP加密技術、MySQL數據庫基礎、phpMyAdmin圖形化管理工具、PHP操作MySQL數據庫、PDO數據庫抽象層以及ThinkPHP框架；高級應用篇包括Smarty模板技術、PHP與XML技術以及PHP與Ajax技術；項目實戰篇包括應用Smarty模板開發電子商務網站和應用ThinkPHP框架開發編程e學網等內容。書中的所有知識點都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼均附以詳細的注釋，讀者可以輕鬆領會PHP程序開發的精髓，快速提高開發技能。本書既可作為Web開發入門者的自學用書，也可作為高等院校相關專業的教學參考書，還可供開發人員查閱和參考。

《深度學習實踐—基於TensorFlow 及PyTorch 庫的編程指南》突破傳統深度學習教材先理論後實踐的模式，從直觀的實例應用入手，讓讀者快速體驗利用深度學習解決實際問題的過程。讀者將從運行實例程序開始，初步理解代碼的作用，並逐步學會自主調整模型參數、調試程序，以驗證其精度和效率。第1章介紹深度學習發展歷程及基本概念；第2章聚焦開發環境搭建，並給出快速示例，幫助讀者迅速開啟深度學習之旅，熟悉基礎操作環境；第3章介紹深度學習原理，結合FCNN、CNN、LSTM、GAN、Transformer 等典型模型示例，使讀者理解深度學習的核心理論與模型架構；第4 ～ 6章著重傳授Python 編程基礎，以及TensorFlow、PyTorch 這兩種主流深度學習框架的編程知識，為實際開發奠定編程基礎；第7章闡述張量概念與操作，幫助讀者掌握其關鍵特性與操作方法；第8章專注於網絡設計與超參數優化；第9、10章通過深度學習在計算機視覺與防災領域的應用實例，展現深度學習在實際場景中的強大應用能力，使讀者瞭解如何將所學知識運用到具體領域解決實際問題；第11章為程序代碼，讀者可掃二維碼獲取。本書特別適合需要快速入門人工智能深度學習解決實際問題的，智能建造、數值模擬等非AI 方向的技術人員、在校本科生、研究生。本書也可作為相關專業師生教學用書。

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這是一本專為網絡工程師、運維開發人員及AI技術愛好者打造的實戰指南，旨在幫助其掌握如何利用大語言模型（LLM）提升網絡運維的智能化水平。本書以LangChain這一強大的Python框架為核心，結合在線LLM（如ChatGPT）和離線LLM（如LLaMA 3.2），詳細講解AI在網絡配置、故障排查、自動化運維等場景中的落地應用，同時兼顧國產網絡設備廠商及國產LLM（如DeepSeek、Qwen）的遷移和拓展。 本書亮點：LangChain實戰，深入解析LangChain各模塊，教你如何高效集成LLM，構建智能運維工具鏈；在線LLM與離線LLM相結合，既涵蓋基於ChatGPT的雲端AI應用，也詳細講解如何在本地部署LLaMA 3.2等開源模型，還探討DeepSeek、Qwen等國產LLM，滿足不同的安全與性能需求；RAG技術，利用外部知識庫提升LLM的準確性，從而在網絡運維中提供更精准、高效的解決方案；MCP策略，通過任務分解與多模型協作，優化複雜網絡問題的處理流程；真實案例驅動，涵蓋網絡配置生成、日誌分析、故障診斷等典型場景，提供可複現的代碼示例。無論你是希望提升運維效率的網絡工程師，還是渴望探索“AI+網絡跨界應用”的運維開發人員或 Al技術愛好者，本書都將為你打開一扇通往AlOps的大門，並通過理論與實踐的結合，讓你快速掌握LLM技術，將其轉化為實際生產力!

AI時代不期而至，如何使用AI輔助讓我們的工作更簡便呢？《ChatGPT輔助Web開發——AI輔助Django框架下的PythonWeb項目設計、前端、後端、接口、測試（視頻·案例）》可以幫助AI時代的程序員解決一些困擾。書中介紹了PythonWeb開發Django框架的基礎知識、開發技巧和項目實戰，ChatGPT在整個Web應用系統開發過程中的使用方法，並演示了AI如何助力Web應用系統開發，從而提升系統開發效率。本書整體結構包括基礎篇和實戰篇。基礎篇包括ChatGPT基礎、PythonWeb應用系統開發基礎、PythonDjango框架開發基礎和PythonDjango框架開發進階；實戰篇以ChatGPT輔助Django框架開發博客系統為例，介紹ChatGPT輔助進行項目設計、後端管理系統開發、前端功能模塊開發、後端API接口開發和測試部署。通過學習本書，讀者既可以學習和積累Django框架的應用知識和技巧，又可以進一步認識和熟悉如何使用ChatGPT來助力軟件開發，從而成為AI時代的程序員。本書適合對ChatGPT和PythonDjango框架開發感興趣的Web開發人員閱讀，也可用作培訓機構和大中專院校相關專業的教學參考書。

本書旨在向讀者交付有關深度學習的交互式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的算法原理，還演示它們的實現和運行。與傳統圖書不同，本書的每一節都是一個可以下載並運行的 Jupyter記事本，它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結合在了一起。此外，讀者還可以訪問並參與書中內容的討論。全書的內容分為3個部分：第一部分介紹深度學習的背景，提供預備知識，並包括深度學習最基礎的概念和技術；第二部分描述深度學習計算的重要組成部分，還解釋近年來令深度學習在多個領域大獲成功的卷積神經網絡和循環神經網絡；第三部分評價優化算法，檢驗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計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書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。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程或附錄中描述的線性代數、微分和概率基礎。

本書結合金融領域的實際需求和量化分析技術，手把手教讀者利用AI大模型的精准提示詞，讓AI大模型生成可用性極高的金融數據分析與建模代碼，確保了內容既有深度又貼近用戶實際需求。全書共計15章，目錄如下：第1章AI大模型在金融領域的應用基礎第2章讓ChatGPT協助處理金融數據第3章讓ChatGPT協助可視化金融時序數據第4章讓ChatGPT協助探索金融時序數據第5章讓ChatGPT協助進行技術分析第6章讓ChatGPT協助進行時序分析與建模第7章讓ChatGPT協助用機器學習建模第8章讓ChatGPT協助使用多因子模型第9章讓ChatGPT協助使用GARCH建模第10章讓ChatGPT協助進行蒙特卡洛模擬第11章讓ChatGPT協助進行資產配置第12章讓ChatGPT協助回測交易策略第13章深度學習基礎第14章深度學習在金融領域的應用探索第15章利用生成式AI分配量化權重 本書適合金融科技從業者閱讀參考。

全書分為 8 章， 主要內容如下：第1章介紹學術論文插圖繪製的規範性和基本原則以及學術論文插圖的配色基礎；第2章介紹繪製學術論文插圖的主要工具，並重點介紹 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的語法及其重要特徵；第3章介紹學術論文中常見的單變量圖及其繪製方法，包括直方圖、密度圖、Q-Q 圖等；第4章介紹學術論文中常見的雙變量圖及其繪製方法， 具體包括誤差線、柱形圖、箱線圖、相關性散 點圖以及矩陣熱力圖等；第5 章介紹學術論文中常見的多變量圖及其繪製方法，包括等高線圖、點圖系列、 三元相圖、 3D 圖系列以及 RadViz 圖等；第 6 章介紹學術論文中常見的空間數據型圖及其繪製方法，包括分 級統計地圖、連接線地圖、等值線地圖以及子地圖等；第 7 章介紹學術論文中常見的可視化圖及其繪製方法，包括配對圖系列、韋恩圖、泰勒圖以及漏斗圖等；第 8 章通過案例介紹學術論文插圖的繪製技術。本書結構清晰，兼具美觀性與實用性，既適合各大研究機構和高校等單位的工作者閱讀，也適合各行業工作人員以及在讀的研究生和准備考研的大學生閱讀，還適合需要進一步掌握科研論文插圖的設計思路和繪製技巧的群體學習。

隨著網絡和計算機的安全越來越受重視，滲透測試技術已經成為網絡安全研究領域的焦點之一。作為一款網絡安全審計工具，Kali在滲透測試行業廣受認可，幾乎包含了所有的熱門工具，它可以通過對設備的探測來審計其安全性，而且功能極其完備。本書由暢銷的Kali圖書升級而來，由資深的網絡安全領域的一線教師編寫完成。全書共15章，圍繞如何使用Kali這款網絡安全審計工具集合展開，涉及網絡安全滲透測試的相關理論和工具、Kali Linux 2的基礎知識、被動掃描、主動掃描、漏洞掃描、遠程控制、滲透攻擊、社會工程學工具、用Python?3編寫漏洞滲透模塊、網絡數據的嗅探與欺騙、無線安全滲透測試、拒絕服務攻擊等知識點，並結合Nmap、Metasploit、Armitage、Wireshark、Burp Suite等工具進行全面的實操演示。讀者將從書中學習到簡潔易懂的網絡安全知識，瞭解實用的案例和操作技巧，更好地運用Kali Linux 2的工具和功能。本書適合網絡安全滲透測試人員、運維工程師、網絡管理人員、網絡安全設備設計人員、網絡安全軟件開發人員、安全課程培訓人員、高校網絡安全專業的師生等群體閱讀，有教學需求的讀者，還可以從本書的配套資源中獲得相應的教輔資料。

本書系統地介紹了數據可視化技術及其在諸多領域的實際應用。首先，闡述了大數據可視化技術的基本概念以及相關的基礎知識。然後，採用理論與實踐相結合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數據，通過各種圖表及實例代碼展示了這些數據的可視化方法。最後，介紹了數據可視化技術在不同領域中的基本應用。本書可以作為高等院校計算機、數據科學與大數據技術等相關專業的數據可視化教材，也可以供從事數據可視化、數據分析的相關技術人員參考使用。

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一 AlphaGo，將其背後的技術和原理娓娓道來，並配合一套基於 BetaGo 的開源代碼，帶領讀者從零開始一步步實現自己的“AlphaGo”。本書側重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，並構建一個最簡圍棋機器人，作為後面章節內容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背後的機器學習和深度學習技術，包括樹搜索、神經網絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法 3 類技術；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，並最終引導讀者實現自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGo Zero。讀完本書之後，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術細節有非常全面的瞭解，為進一步深入鑽研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何瞭解，只需要瞭解基本的Python語法以及基礎的線性代數和微積分知識。

本書是一本關於數據處理與誤差分析的實用手冊。全書主要介紹了實驗數據的表示以及實驗誤差和不準確性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不準確性的表示、誤差的分類和傳遞、概率分佈、實驗數據處理、數據及其誤差的圖形處理、數據的擬合函數以及回歸貝葉斯分析，側重於如何在實驗數據給定的條件下確定理論中的參數值和不準確性的最優估計。同時，為滿足讀者的進一步需求，本書在附錄部分給出了背景資料和部分理論推導。全書內容結合了圖形、應用實例和計算機程序，能使讀者快速掌握科學數據的正確表示、處理和不確定性分析，涵蓋了實驗的所有重要組成部分，包括實用性指導、計算機程序(Python語言)以及實驗誤差處理和報告實驗數據的方法。本書內容廣泛，實例豐富，簡單實用，適用于理工科的本科生和研究生，也適用於統計數據分析的理論研究者以及對數據處理、誤差分析及它們的應用感興趣的讀者。本書可以作為誤差分析的教學用書，也可供實際應用參考。

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

Proceedings of the sixth Asia-Europe Symposium on Processing and Properties of Reinforced Polymers collects 185 papers 

I he art of stone carving has a long history in China. Created with astonishing skill, Chinese stone carvings are artistically appealing, highly functional as well as decorative, revealing distinctive