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Python人工智能
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本书以Python为平台，以将概念、实例和经典应用相结合的方式，介绍如何利用Python实现人工智能。全书分为9章，内容包括：人工智能的基础，人工智能背景下的科学计算，人工神经网络，迁移学习，网络爬虫，智能数据分析，机器学习，智能模型分析，人工智能的应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识，书中每章节都通过理论与实例相结合的方式，让读者在掌握概念的同时，掌握程序设计方法，并能利用程序设计解决实际问题。
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。
每个人的Python:数学、算法和游戏编程训练营
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本书以数学为切，以Python编程语言为工具，介绍大量流行的编程题目的解题思路，并且提供了多种解题方案。本书涉及的编程题目领域广泛，包括数字类题目、图形类题目、字符串类题目、数据结构类题目以及游戏类题目等，由浅深地训练读者的编程思维能力。通过本书的学习，读者可以掌握使用编程工具解决问题的核心思路，并能够独立思考和解决各种场景下的编程问题。 对于从未触过编程的人员来说，本书以问题驱动的教学方法，因为有趣且强调动手实践，非常适合初学者快速门。对于编程人员来说，本书介绍的解题思路和算法可以帮助编程人员提高代码质量。本书也适合编程领域的求职者使用，书中提供的编程题目很多都是面试中常见的算法问题。
密码学原理与Java实现
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现在，Java发可谓如日中天，并且Java安全发是Java发领域中的一个重要内容，每个Java发人员都必须掌握。市面中的绝大多数密码学书籍都是针对C或C 的，本书重介绍Java自带加解密函数的相关技术，以及密码学领域重要的源库OpenSSL在Java发中的应用。 本书共8章，主要内容包括密码学和Java概述、搭建Java密码发环境、对称密码算法原理、利用JCA JCE对称加解密、杂凑函数和HMAC、密码学中常见的编码格式、非对称算法RSA的加解密、数字签名技术等。本书内容非常详细，学习坡度非常平滑，循序渐，就算没有密码学基础，也能从零始到全面掌握。 本书面向的读者是Java发人员、企业内转行计算机信息安全的工作人员、已有信息安全基础并想了解Java加解密新特性的人员。本书也可作为高等院校和培训机构计算机及相关专业师生的教学参考书。
JavaScript 基础语法详解
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随着 JavaScript 逐渐成为通用的编程语言，它在软件发中的地位越来越高，已经不再只是给 HTML 编写交互的客户端脚本语言了，而是可以胜任前端、后端、大数据和机器学习等应用的全面语言。 JavaScript 从 2015 年以来走向规范化后，新出了很多新特性，而市面上少有书籍介绍它们，所以本书对ES6 到 ES2021 的新特性作了较为详尽和深的介绍，并且全书的语法可以适应各端发人员所需。 本书共 14 章，涵盖了 JavaScript 的发展历史、运行环境、基础语法、运算符、数组、函数式编程、面向对象基础、原型、异步编程、Event Loop、模块化、迭代器和生成器、Symbol、Reflect 和 Proxy 的概念和使用方法，每个章节都有配套的示例，对于较难理解的部分还会提供视频讲解，旨在让读者真正掌握这些语法和新特性，在以后的发过程中不再有基础语法上的疑问。后给出了两个 JavaScript 综合案例，分别使用面向对象编程风格和函数式编程风格，以掌握 JavaScript 的不同发范式。 本书非常适合有其他编程语言基础或对 JavaScript 语言有初步了解的工程师阅读，如果是初学者，也可以通过仔细阅读加练习达到完全掌握的目的。
WebRTC Native 开发实战
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本书是WebRTC方面的专著，WebRTC是一项实时通信领域革命性的技术，在实时音视频通信领域已经产生了深远的影响。本书涵盖了Native端WebRTC SDK基本场景的使用、基本场景下完整流程的源码导读，还介绍了一些高级的功能和场景，比如多人通话、屏幕共享、H.265、美颜、伴奏、本地录制等，*后还对Server端展了一些讨论。本书通过细致的代码分析和源码导读，来讲解WebRTC Native的具体实战，分析WebRTC内部主要的数据流程，力图使读者能够通过实际操作快速门和理解WebRTC Native的发技巧。 本书主要面向的是所有希望从事WebRTC Native发的IT从业人员，且要求读者具备一定的Java/Objective-C/C 语言基础。
Kubernetes源码剖析
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本书主要分析了Kubernetes核心功能的实现原理，是一本帮助读者了解Kubernetes架构设计及内部原理实现的书。由于Kubernetes代码量较大，源码不容易理解，所以本书将梳理相关知识，帮助读者快速学习。本书共分为8章，第1章简要介绍了Kubernetes架构的核心组件，以及每个核心组件在架构中的作用；第2章主要介绍了Kubernetes构建过程中的源码实现；第3章主要介绍了Kubernetes的核心数据结构定义及围绕资源展的核心功能；第4章主要介绍了kubectl命令行交互工具的实现机制；第5章主要介绍了client-go编程式交互工具的实现机制；第6章主要介绍了Etcd存储的核心实现；第7章主要介绍了kube-apiserver组件的核心实现；第8章主要介绍了kube-scheduler组件的核心实现。本书适合云计算领域的相关技术人员、Kubernetes发者、Go语言发者等阅读。
深度学习与目标检测
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本书的写作初衷是，从学者的角度，用一种通俗易懂的方式，把与基于深度学习的目标检测的相关论文中的理论和方法呈现给读者，同时针对作者在深度学习教学过程中遇到的难，行深的分析和讲解。本书侧重对卷积神经网络的介绍，而深度学习的内容不止于此。所以，作者将深度学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三类，将图像分类、目标检测、语音识别、人脸识别、对抗生成网络和AlphaGo围棋等应用场景归不同的类别，并分别对其原理行了概括性的讲解。本书适合有一定深度学习或目标检测学习基础的学生、研究者、从业者阅读。
Hyperledger Fabric核心技术
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本书通过精选十分重要和极其巧妙的代码片段，剖析了超级账本Hyperledger Fabric的技术细节、底层原理和整体架构。本书涵盖发环境的部署、源码如何编译、*个示例网络的运行，以及orderer、peer、Chaincode、MSP、Ledger、Consensus和Gossip几个重要的组成部分。 读者阅读本书，可以更加清晰地理解超级账本的核心技术和设计思想，了解分布式账本一致性的具体实现；同时，可以识别在区块应用过程中遇到的问题，实现区块功能和性能的*化。
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。
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。
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。
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。
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。
Python自动化运维快速入门(第2版)
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本书从零始讲解Python自动化运维工具和及其使用，通过上百个实际运维场景案例，帮助读者理解并掌握自动化运维技术。 本书分为16章，内容包括Python自动化运维概述、Python基础运维技能、实战多程、实战多线程、实战协程、自动化运维工具（Ansible）、定时任务模块（APScheduler）、执行远程命令的工具（Paramiko）、任务调度神器（Airflow）、分布式任务队列（Celery）、Docker容器技术、主流的自动化配置工具、源配置管理平台搭建、统一监控平台Zabbix、运维发技术、DevOps方法论等。 本书内容详尽、示例丰富，适合广大从事Python运维发的初学者学习和参考，同时也可作为高等院校和培训机构计算机及其相关专业的教材使用。
HTML 5+CSS 3+jQuery Mobile移动网站与APP开发实战
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HTML 5带来了移动网站的突飞猛，本书帮助传统Web发者搭乘HTML 5快车，轻松部署移动应用，也使移动发者得以充分发掘Web潜力，在传统网页的基础上获得跨平台支持。HTML 5 CSS 3 jQuery Mobile结合的形式让前端发人员可以有条不紊地发出优秀的移动应用，这是本书的目的，让一切看似复杂的移动应用看起来更简单，实现起来更简洁。 全书分为4篇共16章，第1篇（第1~4章）介绍HTML和HTML 5网页发技术，阐述移动网页与PC网页的不同和改；第2篇（第5~9章）介绍CSS和CSS 3，从兼容性角度介绍网页样式的变化和技巧；第3篇（第10~14章）介绍jQuery Mobile，从快速发和移动发角度阐述APP发的流程和技巧；第4篇（第15、16章）通过案例详细介绍当下网站和APP发的整体设计方案和实现代码。 本书内容精练、重突出、实例丰富、讲解通俗，是广大网页或移动Web设计人员和前端发人员的参考书，同时非常适合大中专院校师生阅读，也可作为高等院校计算机及相关培训机构的教材使用。
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。
MATLAB R2020a神经网络典型案例分析
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本书既可以作为相关专业本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
零基础学Python项目开发
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《零基础学Python项目发》采取“项目基础篇→项目实战篇→项目拓展篇→智能项目篇→项目管理篇”的结构和“由浅深，由深到精”的学习模式行讲解。《零基础学Python项目发》共16章，首先讲解了设计模式、事件驱动编程、软件数据库架构以及Python Web框架等内容；着深介绍了“坦克大战”小游戏发、“贪吃蛇”小游戏发、画图小工具发以及“你画我猜”小程序发等项目；然后详细探讨了爬取查询火车票信息、腾讯动漫数据分析以及可视化股票分析等项目；再重介绍了车牌自动识别收费系统、人脸识别系统、智能聊天机器人；后讲解了软件口设计、软件测试与发布等内容，让读者掌握在实际项目发过程中采用恰当的方法对项目行管理。 《零基础学Python项目发》多角度、全方位竭力帮助读者快速掌握软件发技能，构建从高校到社会的就职桥梁，让有志于从事软件发行业的读者轻松步职场。 《零基础学Python项目发》适合学习项目编程的初、中级程序员和希望精通Python语言发技术的程序员阅读，同时还可供大中专院校和社会培训机构的师生以及正在行软件专业相关毕业设计的学生阅读。
深入浅出Python数据分析
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数据时代的来临带动了新一波的智能革命，数据与算法驱动了各个领域的改变。在几个市场热门的讨论议题中，都可以看到数据应用扮演的角色。在面对真实世界的数据时，有许许多多的事情需要考虑。本书试图从务实的角度始，结合理论与实践去探索数据科学的真实世界，帮助读者一步一步地培养数据时代下的思维与技术。本书将从基础的 Python 编程始，以数据分析的流程为主轴一步一步地解析，然后展介绍数据收集、数据前处理、特征工程、探索式分析等。本书系统性地从函数库始学习，并拓展到不同的应用场景。 本书实用性强，提供数据分析所必需的编程技能的培训，以及常见第三方软件和库的使用方法；以数据科学家、数据分析师等数据应用工作的实践经验作为培养目标，适合对 Python与数据分析有兴趣的人阅读。
