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从Excel到Python数据分析——Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
￥62.30
本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的篇会采用图解方式，将所有知识先贯穿起来，然后对每个知识配套案例讲解。“用读者易于理解且可随时直套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。 全书共分为6篇：第一篇为门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为阶篇（第8章和第9章）, 第五篇为高阶篇（第10章和第11章）, 第六篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括启Python之旅、Python基础门、Pandas数据提取、Pandas数据转换、Pandas文本与日期、Pandas数据处理、Pandas数据重塑、xlwings高效办公、openpyxl高效办公、Python数据处理自动化、Python数据分析自动化、Excel Python综合应用。 本书适用于具有一些数据分析或Python基础的读者，包括电商客服、质量统计、财务金融、人事行政等与数据分析密切相关的从业人员，也可作为高等院校、IT培训机构或IT专业人士的参考书籍。
Python编程300例——快速构建可执行高质量代码
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本书以人工智能发展为时代背景，通过实际案例应用描述算法，为Python程序员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。主要从算法上分为数学、搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；从数据结构上分为字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。针对经典算法，结合相关的数据结构，从描述问题、问题示例、代码实现以及运行结果相结合，语言简洁，深浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的科研人员，也适合高等院校作为参考教材。
Vue.js 3.x+Element Plus从入门到精通(视频教学版)
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《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》通过对Vue.js（简称Vue）的示例和综合案例的介绍与演练，使读者快速掌握Vue.js 3.x框架的用法，提高Web前端的实战发能力。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲、教案、同步教学视频、习题及答案、其他资源、作者微信群答疑服务。 《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》共分15章，内容包括Vue.js 3.x的基本概念、Vue.js模板应用、组件的方法和计算属性、表单的双向绑定、处理用户交互、精通组件和组合API、虚拟DOM和Render()函数、玩转动画效果、熟练使用构建工具Vue CLI和Vite、基于Vue 3的UI组件库Element Plus、网络通信框架axios、使用Vue Router行路由管理、状态管理框架Vuex、基于Vue的网上商城系统实战，以及基于Element Plus的图书借阅系统实战。 《Vue.js 3.x Element Plus从门到精通：视频教学版》内容丰富、注重实践，对Vue.js框架的初学者而言，是一本简明易懂的Vue门书和工具书；对从事Web前端发的读者来说，也是一本难得的参考手册。本书也适合作为高等院校或高职高专前端发相关课程的教材。
Java编程方法论:响应式Spring Reactor 3设计与实现
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本书主要专注于解读Spring Reactor 3的代码设计与实现。全书共10章，其中第1、2章将从口的设计手，逐渐深介绍Reactor中Flux源与订阅者Subscriber的诸多交互实现细节；第3章将通过对调度器的研究来向读者展示其中的优秀设计，可以帮助读者更好地掌握Java并发库，同时可以使读者对使用Reactor行异步编程有更好的认识；第4章将触到一些常用的Reactor操作，方便读者写出可重用度高、逻辑清晰的代码；第5、6、7章将着重分析Reactor中Processor的设计实现，不仅讲述了它的使用场景，还讲解了其中的内在原理，以及如何应对未来项目发过程中可能遇到的种种问题；第8章将介绍并分析Reactor特别提供的Context，这是Reactor为了应对生产-订阅模式下的响应式编程在异步环境中对订阅关系上下文行管理所产生的问题而给出的解决方案，Spring Framework 5.2中的响应式事务也是基于它实现的；第9章将主要介绍Reactor中的测试，同时带着读者一步一步设计实现一个针对Reactor项目的测试库；第10章将主要介绍Reactor中的调试，可以教会读者根据不同的需求采取不同的调试方式。 本书适合有Java编程基础的中高级Java发工程师、想要学习代码设计思路与技巧的读者、对响应式编程感兴趣的读者阅读。
剑指Offer(专项突破版):数据结构与算法名企面试题精讲
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本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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本书首先讲解Pandas快速门的基础知识，如Pandas的定义、可处理的数据类型、优势、发环境配置、常用的数据结构等；然后通过实例剖析讲解Pandas数据的导、导出、查看、清洗、合并、对比、预处理；着讲解Pandas数据的提取、筛选、汇总、统计及可视化；然后讲解Pandas数据的线性模型和广义线性模型，后讲解Pandas数据实战分析。在讲解过程中即考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解Pandas实战应用中的热问题、关键问题及种种难题。
算法设计与分析——基于C++编程语言的描述
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本书注重理论与实践紧密结合,系统介绍算法设计方法、分析技巧和 C 编程实战。作者本着“易理 解,重实用”的指导思想,结合多年的教学经验,以算法设计策略为主线,沿着“算法思想—算法设计—构造 实例—算法描述—算法分析—C 实战”的思路组织学习内容,共包括算法及基础知识、贪心法、分治法、动 态规划、搜索法、随机化算法、线性规划问题与网络流、数论算法及计算几何算法和 NP完全理论等9章内 容。为突出教材的可读性、可用性及前沿性,每章增设了学习目标、阅读材料及习题解析,配套资源包括实 验指导书、教学大纲、教学课件、经典案例源代码、微课视频、课程网站等内容。 本书内容丰富、思路清晰、实例讲解详细、图例直观形象,适合作为计算机及其相关专业的本科生和研 究生教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考,还适合作为参加 ACM 程序设计大赛的爱好者的参 考书或培训教材。
贯穿设计模式——用一个电商项目详解设计模式
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本书以互联网项目核心模块为基准，将设计模式融核心模块的发之中，整个过程犹如一个整体项目需求，完成设计模式的融。从第2章到第12章，依次对核心项目模块行设计模式的融，本书所涉及到的核心模块依次为：多种第三方账号登录；产品分类目录管理；商品查询；多种类支付；商品订单状态变化；订单完成后的业务投放及策略实时变更；具增值税发票；商品代付；积分、平台币、红包发放；多种类日志设计；日志解析。
Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战
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《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐地介绍Python可视化技术，重介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。 《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还可以作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件行大数据可视化分析的参考书，也可以作为大中专院校相关专业的教学用书。
TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计
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人工智能是近年来全球*为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中，取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤，国内外出版的相关书籍并不算多，有些侧重于理论层面的推导，有些侧重于框架API的介绍，鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓，本书以探索问题式叙述风格展，从*简单的人工智能问题手，一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题，重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型，本书均详细分析了采用TensorFlow框架的实现方法，并基于多个常见的经典数据集行了算法模型的实战，如基于MNIST和CIFAR10数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式，读者可*限度地理解算法理论，同时提升工程实现能力。本书可作为高等院校人工智能课程的教材，也可供从事人工智能、深度学习算法研究与发人员自学或参考。
从零开始学Redis
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Redis数据库是目前热门的数据库，拥有巨大的用户量。本书主要分为三个阶段讲解Redis数据库。*部分Redis初始篇，详细介绍了Redis的数据类型、以及Redis的大部分命令并结合实际操作行了演示。第二部分Redis阶篇，深的讲解了Redis的客户端、服务器端、数据结构的底层、以及Redis的排序、事务、持久化、集群等相关功能，同时讲解了它的其他高级功能，比如慢日志查询、流水线、地理位置、位图等，并结合实际操作，步步演示。第三部分Redis实战篇，分别介绍了Java、SpringBoot、Python来操作Redis的实例，帮助读者更好的学习Redis。通过阅读本书，读者可以快速掌握Redis的相关命令及功能用法，并结合实战学习，可以熟练应用于实际的生产发中。 本书面向大多数软件发者，比如Redis初学者或者具有相关后台发经验的发者。
Spark 3.x大数据分析实战(视频教学版)
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本书基于Spark 3.2.x版本，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖了当前整个Spark生态系统主流的大数据发技术。全书共9章，第1章讲解了Scala语言的基础知识，包括IDEA工具的使用等；第2章讲解了Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行；第3～9章讲解了离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。 本书通俗易懂，案例丰富，注重实操，适合Spark新手和大数据发人员阅读，也可作为培训机构和高校大数据及相关专业的教学用书。
Python数据分析快速上手
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《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy行数据计算，用Pandas行数据分析，用SciPy行数据分析，用Scikit-learn行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。 《Python数据分析快速上手》适合数据分析的初学者、职场人士和所有对数据分析感兴趣的人员阅读，也适合作为大中专院校相关专业的教学用书。
DevOps: 企业级CI/CD实战
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本书主要围绕DevOps的核心CI/CD，详细讲解了企业级CI/CD的相关技术内容。全书共11章，首先讲解了持续集成系统Jenkins门知识、Jenkins运维管理、Jenkins流水线的语法与阶。着讲解了持续集成阶段的工具平台实践、GitLab版本控制系统实践、Maven等构建工具实践、SonarQube代码质量平台实践、Nexus Repository 3制品库平台实践。持续部署分别基于云主机和Kubernetes环境的持续集成和持续部署实践。最后讲解了使用基础设施即代码工具Terraform管理阿里云平台资源。通过本书的学习，读者将熟练掌握企业级CI/CD的实践方法和思路。 本书适合具有1～3年运维或发工作经验、或者对DevOps感兴趣的读者学习。
人工智能：重塑个人、商业与社会
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本书介绍了与AI相关的理论知识，例如，AI的核心、AI的3个发展阶段、AI的科技支撑点等。为了增强本书的全面性和系统性，也为了向大家多传授一些干货，本书将重点放在了AI在各行各业、各个领域的商业化落地项目上。 值得注意的是，本书添加了很多代表性案例，希望为读者提供实实在在的帮助。可以说，在“AI+商业”方面，本书既具有实用性，又具有可操作性，适合各种类型的读者阅读。
多语言电子商务系统研究
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本书内容以多语言（中、英、藏、蒙四种语言）电子商务系统的构建为目标，从系统架构设计、概要设计、数据库设计、详细设计、测试等诸多软件工程技术方面介绍系统案例，展现整个系统的构建流程。
算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践
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本书作者依据在Google、Facebook、新浪微博及滴滴出行等中美一流互联网公司的实际工作经历，对算法技术、数据技术，以及围绕它们行的技术中台建设实践行了全面的探讨，并在此基础上对信息流推荐、计算广告及智能出行等核心互联网业务行了案例剖析。本书具有广阔的技术视野，内容颇具深度，既适合互联网行业的技术从业者阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生、研究生阅读。通过阅读本书，读者能加深对机器学习、深度学习、大数据、分布式系统及技术中台等相关领域的认知与理解，并从中获得一定的启发和可借鉴的经验。
Elasticsearch源码解析与优化实战
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本书介绍了Elasticsearch的系统原理，旨在帮助读者了解其内部原理、设计思想，以及在生产环境中如何正确地部署、优化系统。系统原理分两方面介绍，一方面详细介绍主要流程，例如启动流程、选主流程、恢复流程；另一方面介绍各重要模块的实现，以及模块之间的关系，例如gateway模块、allocation模块等。本书的*后一部分介绍如何优化写速度、搜索速度等大家关心的实际问题，并提供了一些诊断问题的方法和工具供读者参考。
人工智能：语言智能处理
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语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与实践相结合，所探讨的技术具有代表性，便于读者理解与融会贯通。本书既可作为高等院校相关专业师生的教学参考书，也可作为人工智能领域语言智能处理研究人员和广大爱好者的技术参考书。
UG NX 12.0中文版完全自学一本通
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本书基于UG NX 12.0软件，对其中的各个模块行了全面、细致的讲解，由浅到深、循序渐地介绍了UG NX 12.0基本操作及命令的使用，并配以大量的制作实例。全书共15章，内容涵盖基础门操作、特征与曲面建模、行业应用设计三个方面。 本书语言通俗易懂，内容讲解到位，操作实例具有很强的实用性、操作性和代表性。同时本书的专业性、层次性和技巧性等特也比较突出。
例解Python：Python编程快速入门践行指南
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本书主要面向Python初级用户，本着能懂、够用的原则，循序渐，逐步揭示Python编程的核心语法与编程思想。主要知识包括Python编程环境的搭建与配置、常用的数据类型、判断和循环语句、异常处理、函数的使用、文件操作、面向对象编程的用法、数据库操作、正则表达式、并行处理等。本书中包含丰富的代码案例，结合知识行讲解，力求做到让读者既掌握了语法，又学会了应用；另外，本书精讲编程思路。掌握Python语法并不难，初学者往往“看得懂别人的代码，但是自己写的时候又无从下手”，这是因为缺少编程思路，本书将带读者一起体验程序从构思到实现的过程。本书作者具有多年教学经验，深知新手门学习过程中的疑惑。本书将尽量为读者答疑解惑，既讲理论，又有实践和思路。同时，本书将使用通俗的语言和生活中的案例解释专业术语，保证读者能看懂，又不失专业性。
