趣学Python——教孩子学编程(第2版)
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Python是一款解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库,因而在各行各业中得到广泛的应用。对于初学者来讲,Python是一款既容易学又相当有用的编程语言,国内外很多大学设了学习课程,将Python作为一门编程语言学习。 本书是一本可让读者轻松、快速掌握Python编程的门读物。全书分为3部分,共16章。第一部分是第1章到第10章,介绍Python编程基础知识,包括Python的安装和配置、变量、字符串、列表、元组和字典、条件语句、循环语句函数和模块、类、内建函数和绘图,等等。第二部分是第11章和第12章,介绍如何用Python发实例游戏弹球。第三部分包括第13章到第16章,介绍了火柴人实例游戏的发过程。 本书语言轻松,通俗易懂,讲解由浅深,力求将读者阅读和学习的难度降低。任何对计算机编程有兴趣的人或者初次触编程的人,不论孩子还是成人,都可以通过阅读本书来学习Python编程。
人人皆可Vibe编程:玩转氛围编程
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本书围绕Vibe编程这一AI驱动的全新创作方式,构建了从基础理论到实战应用的完整知识体系。通过介绍核心概念、常用AI编程工具、“4步创作法”和5大技巧,并结合20多个涵盖生活场景与商业应用的实战项目,帮助读者掌握与AI高效协作的技能,实现“从自然语言描述到代码生成”的闭环。 本书适合非技术背景的创业者与自由职业者,产品经理、设计师等非技术岗位的专业人士,寻求效率提升的技术从业者,以及教育工作者与学生群体阅读。
Go语言第一课
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本书由浅深地介绍了Go编程语言。首先,本书揭示了Go的发展历程和设计哲学,引导读者了解Go的核心理念;其次,详细介绍了建立Go发环境、编写Go程序、Go的代码组织和依赖管理等内容,为读者夯实编程基础;再次,重讲解了Go的语法特性,包括变量与类型、基本数据类型、常量、复合数据类型、指针类型、控制结构、函数、错误处理、方法、口类型、并发编程、泛型等,确保读者能够掌握Go的复杂特性;最后,介绍了Go的测试,帮助读者确保代码质量和性能。 本书结构清晰,内容丰富,适合对Go感兴趣并希望系统学习的读者阅读和参考。
算法学习指南
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在编写代码时,每位软件专业人士都需要对算法有充分的理解。在这本实用性极强的著作中,作者对一些关键的算法行了详实的描述,可以有效地提高用各种语言编写代码的质量。软件发人员、测试人员和维护人员可以在本书中学会如何使用算法,以创造性的方式解决计算性问题。 本书各章内容前后衔紧密,环环相扣,用醒目的图表有条不紊地展示了一些核心概念,并对书中介绍的每种算法的性能行了分析。在每一章的后,读者需要应用在该章所学习的知识,解决一个新颖的具有挑战性的问题,就像在参加技术面试。 在本书中,读者将会: 学习计算机科学和软件工程中非常重要且基本的算法; 学习高效解决问题的常用策略,包括分治法、动态规划等; 使用大O表示法对代码行分析,评估它的时间复杂度; 在算法中使用现有的Python程序库和数据结构解决问题; 理解重要算法的主要步骤。
DevSecOps极简入门
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本书从需求到实践,围绕DevSecOps展开,系统讲解其核心理念与应用。首先,从DevSecOps的需求入手,强调了文化优先和流程胜于工具的原则,同时分享了软件开发的基础知识;其次,聚焦集成安全,涵盖*小权限、数据保护、安全意识等内容;再次,探讨代码管理与测试,讲解Git的使用方法及测试类型;*后,通过示例介绍了与部署、运维、监控及扩展相关的话题,内容涉及Docker、Kubernetes等工具的应用。此外,还展望了DevSecOps的未来发展趋势。 本书适合软件开发人员、运维工程师、安全专家及对DevSecOps感兴趣的IT从业者阅读。
构建绿色软件——低碳智能时代的软件开发与运维之道
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本书探讨了如何在软件开发和运维的各个环节实现绿色化,以减少碳排放并提高能源效率。本书从基础概念出发,结合实际案例与工具,深入讲解电力、硬件、网络、AI 大模型等多个领域的绿色技术应用。书中不仅涵盖了代码优化、运行效率等技术层面的内容,还讨论了碳意识培养、需求塑形及绿色软件成熟度矩阵等战略层面的问题,旨在为读者提供一个*的绿色软件开发框架。 本书适合软件开发者、系统架构师、项目经理及对可持续发展感兴趣的各类技术人员阅读。无论你是希望了解具体技术实现的初学者,还是寻求战略指导的技术管理者,都能从中获得有益的参考和启发。
Happy-LLM:从零开始构建大模型
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2022年底,ChatGPT的诞生引发变革,以GPT系列模型为代表的大语言模型(Large Language Model,LLM)成为人工智能领域的研究热点,LLM在此背景下基于预训练语言模型取得突破性进展。本书分为基础知识与实战应用两大部分,基础知识部分包含第1~4章,首先介绍NLP的基本任务及文本表示的发展历程,接着阐述LLM基本架构Transformer和经典PLM架构,*后详述LLM的特点、能力和训练过程;实战应用部分包含第5~7章,依次讲解基于PyTorch搭建LLM的全流程,借助主流框架实现LLM训练,以及LLM的各类应用,帮助读者构建完整的LLM知识体系。 本书适合具备一定编程经验(尤其对Python编程语言有所了解)、掌握深度学习相关知识且了解NLP领域相关概念和术语的大学生、研究人员及LLM爱好者阅读。
GitLab CI/CD 从入门到实战
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本书主要介绍GitLab CI/CD的相关内容。首先介绍GitLab CI/CD的基础知识,包括CI/CD的几个基本概念(pipeline、stages、job、GitLab Runner和.gitlab-ci.yml文件);然后介绍GitLab CI/CD的35个关键词、每个关键词的语法及其使用场景,并给出一些示例;后介绍CI/CD的实践,通过3种不同的项目详细讲解各种部署方式,包括微服务架构项目流水线发、GitLab CI/CD与Kubernetes的集成,以及如何将项目部署到Kubernetes集群中等。本书还给出了两个附录,分别是GitLab CI/CD中的预设变量和GitLab CI/CD测试题。 本书适用于想要提高研发团队的软件集成、软件交付效率的发和运维人员。
C++设计模式
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本书通过浅显易懂的例子来讲解设计模式的知识:首先,介绍设计模式的概念,在什么情况、什么场合下要用哪一种设计模式;然后,通过每一种设计模式的UML类图,明确各个小故事里讲解的设计模式中的变量之间的关系,帮助读者理解代码实现的步骤;最后,讲解设计模式之间的联系和区别。 本书案例丰富,实用性强,适合有一定C 基础的读者、求职的本科生或研究生、需要学习架构和重构架构知识的程序员阅读,也可以作为大专院校相关专业师生的参考书和培训学校的教材。
算法超简单:趣味游戏带你轻松入门与实践
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本书通过趣味游戏编程项目讲解算法,提升读者学习算法的兴趣,降低读者学习算法的难度,增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章,通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏,讲解顺序查找算法、二分查找算法,图形库 EasyX,插排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法,递归算法,暴力搜索算法、回溯算法,FloodFill 算法,常见的数据结构(数组、表、队列、栈、图、树)、标准模板库(STL),十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法,加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法,状态空间上的搜索算法,博弈树的极大极小值搜索算法、α-β剪枝搜索算法,动态规划算法,遗传算法。 本书适合想要学习基础算法或练习编程实践的读者阅读,也可作为高等院校数据结构与算法相关课程或编程实践课程的指导用书。读者在阅读本书之前需要具备基础的C语言编程知识。
零基础快速入行入职软件测试工程师(第2版)
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本书为软件测试初学者量身造,从零始,覆盖软件公司招聘的基本要求。全书分为16章,涵盖了软件测试的核心概念、功能测试方法、Linux基础知识、MySQL数据库管理、Web自动化测试框架、HTTP口测试、Charles抓包工具的使用、Python口自动化测试、AI赋能软件测试,以及如何制作求职简历等内容。此外,本书还提供精选面试题及参考答案,助力读者通过面试。全书知识体系循序渐,紧跟读者需求,帮助读者轻松掌握软件测试技术并做好面试准备,让求职更顺利。 本书的文字通俗易懂,并配备教学视频,将复杂问题简单化,适合对软件测试感兴趣、希望职软件测试工程师的读者学习。
Podman实战
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本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器,解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上,以及如果你以前从未使用过容器引擎,你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能,并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后,本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器行隔离的所有安全功能。 本书适用于希望了解、发和使用容器的软件发人员,以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能,并会对Docker的工作原理有更深的理解。
Skills+OpenClaw:从零打造个性化AI助理
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本书致力于帮助读者系统、*地掌握Skills的核心原理、开发技巧及其在OpenClaw生态中的实际应用。全书共9章,第1章和第2章先通过企业报销审批案例展示Skills的强大功能,随后介绍Skills的概念机制、发展历史、安全问题、核心优势与适用场景等;第3~5章介绍Skills的创建、使用、发布与管理,演示如何从零开始写Skills,并对目前主流的Skills相关资源予以*梳理;第6~9章专注于Skills的应用实践,从学习、办公与科研场景中的文档处理,到全流程程序开发,再到电商与市场营销、企业管理,尽可能*地介绍Skills当前的典型应用及其在OpenClaw生态中的实践。 本书力求深入浅出,通过丰富的实际案例、场景案例及步骤解析,助力读者快速掌握Skills的核心要义,进而能在OpenClaw生态中构建自己的AI助理。为满足不同行业读者的需求,本书精心设计了覆盖多个场景的案例,从基础的文档处理到高级的程序开发,力图帮助读者实现“学以致用”,切实提升解决实际场景问题的能力。 本书适合所有对AI应用开发感兴趣的读者,包括但不限于AI应用开发者和软件工程师、产品经理和技术主管、希望在工作中应用Skills提升效率的职场人士、希望将专业或经验融入AI的专业人士,以及高等院校理工科专业的师生。
深入浅出AI智能体:基于DeepSeek的AI Agent开发实战
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本书系统性地介绍AI智能体的基础理论、关键技术、开发方法与实战案例。书中技术内容以国产DeepSeek大模型为核心,结合多个主流开发框架及平台展示,旨在为读者提供一条从入门到精通的*学习路径。本书共14章,内容涵盖AI智能体与DeepSeek模型概述、AI智能体开发环境搭建、提示词工程、知识库与RAG技术、单智能体与多智能体系统开发、通用AI智能体构建、AI智能体协议、AI智能体进阶技术、企业级大模型部署与知识库搭建、企业级AI智能体开发,以及AI智能体的行业落地与AI智能体的前沿探索。同时,每章都融合了理论讲解与代码实战,力求在阐明原理的同时提升读者的动手能力。值得一提的是,本书强调“基于DeepSeek”的实战导向。书中提供了大量完整可运行的示例代码,涵盖API调用、AI智能体开发、RAG系统搭建、多智能体协作等典型场景,帮助读者在真实环境中巩固知识。 本书适合具有一定Python编程基础的读者阅读,可可供从事AI应用开发、算法研究、企业智能化转型的技术人员和项目经理参考使用,也作为人工智能、计算机科学相关专业学生的参考书。
Python编程快速上手实战手册
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这是一本强调动手实践的Python编程实战手册,与经典教程《Python编程快速上手——让烦琐工作自动化(第3版)》[以下简称《Python编程快速上手(第3版)》]相辅相成。 本书共24章,内容遵循清晰的实践路径展开。从Python基础语法、流程控制与函数调试入手,逐步深入到列表、字典、文件操作及正则表达式等数据处理核心技能,进而拓展至Web抓取、电子表格与数据库操作、图像处理、GUI自动化,以及语音识别等高级应用领域,*覆盖Python在自动化办公与智能开发中的关键场景。全书通过大量习题与实践项目,系统培养读者从理解语法到解决实际问题的综合编程能力。此外,本书还提供全书所有习题与实践项目的参考答案,以便读者检验其对知识和技能的掌握情况。 本书不仅有助于读者巩固所学知识和技能,及时查漏补缺,而且有助于塑造其独立解决实际问题的能力,为日后独立开发项目或深入学习计算机编程奠定坚实基础。
数据结构和算法无师自通
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本书是一本介绍算法和数据结构基础知识的入门读物。作者通过简单易懂的语言和示例,帮助读者建立坚实的算法和数据结构基础,提高编程技能和解决问题的能力。本书包含两部分内容。第Ⅰ部分主要介绍什么是算法、递归、搜索算法、排序算法、字符串算法、数学等方面的知识。第Ⅱ部分主要介绍数据结构相关知识,如什么是数据结构、数组、链表、栈、队列、哈希表、二叉树、二叉堆、图等方面的知识。本书提供了大量的练习题和示例代码,帮助读者巩固所学知识并提高编程能力。 本书适合了解Python基础、对计算机科学感兴趣或有相关要求求职意向的人阅读。
Python预测分析实战
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本书先介绍预测分析的重要概念和原则,然后给出一系列的代码示例和算法讲解,引导读者了解完整的预测分析流程,而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python发人员阅读,也适合对预测分析感兴趣的读者参考。
Python编程做中学
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本书是一本零基础的Python编程门书。全书介绍了Python的基本知识、条件语句、循环语句、列表、函数,并涉及到数据结构、文件读写、算法等基本知识,引了编程竞赛中重要的软件运行效率的概念。本书立足各编程挑战网站上的真题,将编程的基本思想和Python的知识拆解成小任务,使读者在解题的过程中逐步探索,以亲自上手实践的方式学习编程。 本书适合想要零基础学习编程和Python的人阅读。
Python机器学习入门与实战
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本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章,分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习门篇,包含第1章,主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等;第Ⅱ篇为工具模块使用篇,包含第2~4章,主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等;第Ⅲ篇为专业技能提升篇,包含第5~13章,主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等;第Ⅳ篇为深度学习延伸篇,包含第14章,主要介绍卷积神经网络;第Ⅴ篇为项目技能实战篇,包含第15~17章,主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时,本书随书赠送了大量相关的学习资料,以便读者扩展学习。 本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作,是否触过Python,均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的发方法和技巧。
推荐系统:产品与算法解析
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本书以媒介变迁为整体脉络,通过几类推荐产品的发展趋势来探讨推荐产品创新的核心驱动力,以及由具体产品特性引发的技术变革。 全书内容分为5部分。第一部分从宏观视角探讨推荐产品从0到1行创新的产品思路和技术思路;第二部分介绍革新传统纸质媒介的新闻推荐和资讯推荐,包括关键算法设计和产品设计;第三部分介绍构建线上社交网络的社交和社区推荐,以及如何通过协同过滤算法模拟社交网络;第四部分从产品、生态和算法设计的角度,介绍革新传统影视行业的视频推荐;第五部分以阿里推荐产品及其新兴的竞争产品为例,介绍革新传统货架电商的商品推荐。
QPanda量子计算编程
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本书介绍基于我国自主可控量子计算云平台的量子计算编程,涵盖量子计算的核心内容,包括量子计算的基本概念、多种量子算法及其应用,以及本源量子计算云平台和量子计算编程框架QPanda的使用方法。 本书通过算法理论与编程实践相结合的方式,详细讲解算法与编程之间的紧密关系,并通过大量的示例和练习,帮助读者深理解量子计算的概念和应用,从而逐步掌握量子计算编程技能。 本书既适合量子计算领域的科研人员、工程技术人员和高等院校相关专业的师生阅读,也适合对量子计算有兴趣或参与相关竞赛的人员参考。

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