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递归算法与项目实战
￥63.87
本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和 JavaScript 程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。 本书不仅适合发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。
量子计算Python与Q#编程实战
￥63.87
本书指导读者使用Python和Q#语言学习量子计算，揭量子计算的神秘面纱。本书尽量避免复杂的数学概念，试图直通过量子编程来帮助读者建立对量子计算机的理解。读者可以通过使用Python创建自己的量子模拟器来学习量子计算的基础知识，然后使用QDK和Q#来编写和运行与经典计算不同的算法。 通过阅读本书，读者将能够把量子编程技术应用于量子密钥分发等应用程序中，并处理真实的示例，如行化学模拟和搜索未排序的数据库等。
Python面向对象编程:构建游戏和GUI
￥63.87
本书首先介绍构建类和创建对象的基础知识，并结合代码讲述如何将理论付诸实践；然后讨论面向对象编程的关键概念——封装、多态性和继承，包括如何使用对象管理器创建并管理多个对象，如何通过封装对客户端代码隐藏对象的内部细节，如何使用多态性定义一个口并在多个类中实现它，如何应用继承构建现有代码；后讲述如何构建一款带完整的动画和声音的视频游戏，从而将所有内容整合在一起。本书涵盖了两个功能齐全的Python代码包，它们将加速Python中图形用户界面程序的发。 本书不仅适合Python发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。
软件开发中的决策:权衡与取舍
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本书详细阐述如何在设计、规划和实现软件时做出更好的决策，通过真实的案例，以抽丝剥茧的方式分析那些失误的决策，探讨还有哪些可能的解决方案，并对比各种方案的优缺，摸索软件设计的常青模式。本书通过实例来说明某些决策的后果，例如代码重复如何影响系统的耦合与演速度，以及如何在日期和时间信息方面隐藏细微差别。本书还介绍如何根据帕累托法则有效地缩小优化范围，确保分布式系统的一致性。 通过阅读本书，读者很快就可以将作者来之不易的经验应用到自己的项目中，以预防错误并采取更合适的编程决策。
SwiftUI极简开发
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本书从实战应用出发，系统地讲解SwiftUI发的全过程，内容丰富且实用性强，旨在帮助读者快速上手SwiftUI发。 本书共14章，从SwiftUI的基础概念始，逐渐深分析视图、动画、自动布局机制、栏目、代码整理、参数存储、网络请求、架构设计、设备管理、数据存储等主题，为读者提供全面的理论知识和实战技巧。 本书适合对SwiftUI感兴趣的读者阅读。无论你是初学者还是有一定经验的发者，都能够通过本书全面了解SwiftUI的基础知识和实战技巧，并将其应用到实际项目中，发出优秀的iOS应用。
R数据挖掘实战
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本书通过循序渐的介绍，让读者借助基础以及先的数据挖掘技术，帮助一个虚拟的商业公司解决对其造成负面影响的真实欺诈案例。通过全程参与这一极不寻常的数据挖掘案例，读者将会掌握数据挖掘方面的强大技能。 本书非常适合想通过R语言快速了解数据挖掘、预测分析、商业分析等领域的数据科学家和数据分析员阅读，也适合高等院校数据挖掘相关专业师生和对数据挖掘感兴趣的技术人员参考。
计算广告:互联网商业变现的市场与技术(第3版)
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计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业界的视角对这一领域行具体技术的深剖析。 本书立足于广告市场的根本问题，从计算广告各个阶段所遇到的市场挑战出发，以广告系统业务形态的需求和变化为主线，依次介绍合约广告系统、竞价广告系统、程序化交易市场等重要课题，并对计算广告涉及的关键技术和算法做深的探讨。这一版中更是加了深度学习的基础方法论及其在计算广告中的应用。 无论是互联网公司商业化部门的产品技术人员，还是对个性化系统、大数据变现或交易有兴趣的产品技术人员，传统企业互联网化程的决策者，传统广告业务的从业者，互联网创业者，计算机相关专业研究生，都会从阅读本书中受益匪浅。
社交网络对齐
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本书分为基础知识、社交网络对齐方法、社交网络对齐分析三部分，针对社交网络对齐中的用户对齐与社区对齐场景，系统地介绍了社交网络对齐关键技术体系及其应用。 在基础知识部分，定义了社交网络并行建模，介绍后续方法中所涉及的GNN、图表示学习、知识图谱表示等。在社交网络方法部分，以模型建立、算法介绍、实验分析的逻辑，重分析了五种社交网络对齐方法：静态的社交网络用户对齐方法、动态的社交网络用户对齐方法、基于无监督学习的社交网络用户对齐方法、基于迁移学习的社交网络用户对齐方法、基于双曲空间的社交网络社区对齐方法。在社交网络对齐分析部分，对用户推荐、社区发现、网络骗局、趋势分析等涉及实际社交网络对齐技术的应用行案例分析，总结并展望了社交网络的未来发展趋势及待解决问题。
Elasticsearch数据搜索与分析实战
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本书从Elasticsearch的功能和业务场景始介绍，逐步深讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个Elastic Stack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearch支持的各种搜索方式；第6章讲述使用聚集统计行数据分析的方法；第7章讲述索引之间存在父子关系时的解决方法；第8章讲述Elasticsearch的Java高级客户端编程方法；第9章讲述Elasticsearch集群的搭建、优化、备份方法；第10～12章讲述Elastic Stack各组件的配合使用。 本书内容通俗易懂，易于学习，既讲理论原理又侧重介绍发实战，很适合Java后端发工程师、大数据发工程师、Elasticsearch技术讲师和学员及搜索引擎技术的爱好者阅读。另外，本书也可以作为培训机构的教材，用来指导Elasticsearch新手的门学习。
Python数据分析入门与实战
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本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起，然后逐步深到Python数据分析的编程技术方面，并结合实战重讲解了如何使用主流Python数据分析库行数据分析，让读者快速掌握Python的编程基础知识，并对Python数据分析有更加深的理解。 本书分为13章，涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特和编程基础、NumPy数组的基础和阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导导出、数据可视化，以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的门知识。 本书内容丰富全面，语言简洁、通俗易懂，实用性强，还包含实战案例，特别适合Python的初学者和自学者，以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读，也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
Python编程快速上手2
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本书旨在以“短小精悍的代码+丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法，并且准备始编写程序，那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。 本书给出的81个Python项目，可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的，你就可以动手重新编写程序，并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说明的是，书中这些项目涉及的程序大多是用少于256行的代码实现的，如蜗牛赛跑、诱饵标题生成器、DNA可视化，而且每个项目都被设计成独立的Python源文件，可供读者轻松地在网上分享。 本书适合所有想通过Python学习编程的读者，尤其适合有Python基础、需要快速实现编程的读者
Python从入门到精通
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这是一本Python零基础门的实战型教程图书，介绍的是当下计算机编程领域颇为流行的Python语言。全书内容包含快速掌握Python的基础、Python的交互模式、变量/内存地址与命名、数据类型与结构、字符串、列表元祖、字典、集合、控制语句、函数、文件与IO、面向对象/类、异常处理、并发编程、模块、数据库与网络编程、错误调试与单元测试和版本控制工具等内容。另外，为了让读者能学以致用，本书在后一章安排了“项目发实训”，主要包含爬虫和Web搜索系统的发。 书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容，请读者不要略去这些内容，它们可以帮助大家了解和理解编程过程中的一些原理、技巧，甚至冷知识。 本书适用于作为计算机编程专业的教材图书，也可以作为程序发工程师的知识拓展图书。注意，本书的教学环境是基于Windows 10系统（64位）编写的，全书内容均采用Python 3.7编写。
Python量子计算实践:基于Qiskit和IBM Quantum Experience平台
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本书使用Qiskit源框架和IBM Quantum Experience平台搭建一个量子计算平台，并借助Python来介绍实现量子编程的方法。 本书内容由浅深，从搭建编程环境并编写一个简单的量子程序始，介绍如何使用Python编写简单的脚本，Qiskit和IBM Quantum Experience行交互的方法，概率计算、叠加和纠缠等基本概念，影响量子程序输出结果的各种物理因素，Qiskit量子门资源库，使用Aer模拟量子计算机，使用Ignis清理量子操作，Grover搜索算法，以及使用Aqua运行Grover算法和Shor算法等重要内容。 本书能够帮助读者学会使用Qiskit和IBM Quantum Experience，同时结合Python编程实践来实现量子比特的可视化并深理解量子门、贝尔态、量子线路等概念，一步掌握在实践中使用量子算法的方法。
C#经典实例(第4版)
￥63.50
本书共分为13章，每一章侧重于特定主题的C#解决方案。具体内容包括：类和泛型，集合、枚举器和迭代器，数据类型，语言集成查询和lambda表达式，调试和异常处理，反射和动态编程，正则表达式，文件系统I/O，网络和Web，XML，安全，线程、同步和并发，工具箱。本书使用大量范例，帮助发人员快速理解并解决现实中的问题。
游戏设计入门：理解玩家思维
￥63.50
本书汇集了现代游戏设计中的广泛主题，内容包括新手门、原型和游戏测试、有意义的抉择、描述游戏要素、游戏理论与理性决策、游戏中的人类行为、游戏设计工具，以及游戏设计这门生意。本书清晰地介绍了游戏设计的规律，游戏设计人员的具体职责，并指导他们如何尽快融这个行业。作者通过大量实际案例来介绍原型设计、游戏策略、玩法等内容，并给出了其他游戏设计书中通常会忽略的关于认知负荷和人性决定的相关内容，还概述了多种设计工具的使用以及游戏的商业市场情况。
Selenium自动化测试完全指南:基于Python
￥63.36
本书共有19章。第1～10章介绍Selenium IDE、Selenium WebDriver、Selenium Grid、Appium等工具的应用。第11～16章介绍自动化测试实战的组织及模式优化，包括如何通过Selenium行功能测试和非功能测试，如何完善功能测试驱动，如何设置功能测试的逻辑组织结构，如何优化功能测试的物理组织结构，如何增强功能测试的运行反馈机制。第17～19章讲述自动化实战的落实及实践优化。 本书适合测试人员和发人员阅读。
C和指针
￥63.36
《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深讨论。本书通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融到自己的程序中去。 全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。 《C和指针》适合C语言初学者和初级C程序员阅读，也可作为计算机专业学生学习C语言的参考。
Spring源码深度解析(第2版)
￥63.36
《Spring源码深度解析（第2版）》从核心实现、企业应用和Spring Boot这3个方面，由浅深、由易到难地对Spring源码展了系统的讲解，包括Spring 整体架构和环境搭建、容器的基本实现、默认标签的解析、自定义标签的解析、bean的加载、容器的功能扩展、AOP、数据库连JDBC、整合MyBatis、事务、SpringMVC、远程服务、Spring消息、Spring Boot体系原理等内容。 《Spring源码深度解析（第2版）》不仅介绍了使用Spring框架发项目必须掌握的核心概念，还指导读者使用Spring框架编写企业级应用，并针对在编写代码的过程中如何优化代码、如何使得代码高效给出了切实可行的建议，从而帮助读者全面提升实战能力。 《Spring源码深度解析（第2版）》语言简洁，示例丰富，可帮助读者迅速掌握使用Spring行发所需的各种技能。本书适合于已具有一定Java编程基础的读者，以及在Java平台下行各类软件发的发人员、测试人员等。
深度学习与围棋
￥63.36
这是一本深入浅出且极富趣味的深度学习入门书。本书选取深度学习近年来重大的突破之一 AlphaGo，将其背后的技术和原理娓娓道来，并配合一套基于 BetaGo 的开源代码，带领读者从零开始一步步实现自己的“AlphaGo”。本书侧重实践，深入浅出，庖丁解牛般地将深度学习和AlphaGo这样深奥的话题变得平易近人、触手可及，内容非常精彩。 全书共分为3个部分：部分介绍机器学习和围棋的基础知识，并构建一个简围棋机器人，作为后面章节内容的基础；第二部分分层次深入介绍AlphaGo背后的机器学习和深度学习技术，包括树搜索、神经网络、深度学习机器人和强化学习，以及强化学习的几个高级技巧，包括策略梯度、价值评估方法、演员-评价方法 3 类技术；第三部分将前面两部分准备好的知识集成到一起，并终引导读者实现自己的AlphaGo，以及改进版AlphaGo Zero。读完本书之后，读者会对深度学习这个学科以及AlphaGo的技术细节有非常全面的了解，为进一步深入钻研AI理论、拓展AI应用打下良好基础。 本书不要求读者对AI或围棋有任何了解，只需要了解基本的Python语法以及基础的线性代数和微积分知识。
百面深度学习 算法工程师带你去面试
￥63.36
深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，*部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识，以督促读者行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百面”精彩，让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
精通数据科学：从线性回归到深度学习
￥63.36
本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。 本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
