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Vue.js 3.x+Element Plus从入门到精通(视频教学版)
￥62.30
《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。
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。
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。
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。
MATLAB R2020a智能算法及实例分析
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本书以MATLAB R2020a为平台，以人工智能算法为背景，全面地介绍了如何利用MATLAB各种智能算法求解相关领域中的实际问题。书中内容做到了理论与实践相结合，让读者可以快速、便捷地学习各种智能算法，并利用智能算法解决问题，做到学以致用、举一反三。全书共分12章，第1章为MATLAB基础篇；第2～12章为智能算法篇，分别介绍了各种人工智能算法，包括智能算法的基本概念、差分化算法、种群算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、支持向量机算法、神经网络算法、模糊逻辑控制算法。
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。
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。
实战Java虚拟机———JVM故障诊断与性能优化 (第2版)
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不管技术如何发展，Java依然是一个充满活力的生态圈，学习Java的人也越来越多，但多数人学习Java虚拟机（JVM）时都会遇到瓶颈。本书将通过200余个示例详细介绍JVM中的各种参数配置、故障排查、性能监控及性能优化，帮助Java人突破瓶颈。本书共11章，修订后版本涵盖Java 6～Java 10。第1～3章介绍了Java虚拟机的定义、总体架构、常用配置参数。第4～5章介绍了垃圾回收的算法和各种垃圾回收器。第6章介绍了Java虚拟机的性能监控和故障诊断工具。第7章详细介绍了对Java堆的分析方法和案例。第8章介绍了Java虚拟机对多线程，尤其是对锁的支持。第9～10章介绍了Java虚拟机的核心—Class文件结构，以及Java虚拟机中类的装载系统。第11章介绍了Java虚拟机的执行系统和字节码，并给出了通过ASM框架行字节码注的案例。本书不仅适合Java程序员阅读，还适合工作于Java虚拟机之上的研发人员、软件设计师、架构师阅读。
技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能
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《技术人修炼之道：从程序员到百万高管的72项技能》旨在帮助IT技术人员提升职场核心技能、架构思维、团队管理能力、商业认知，让每一位普通的技术从业者，修炼成为“技术职场超级个体”，通过全面升级个人的底层操作系统，突破瓶颈，实现职场跃迁。 本书按照技术职场人的成长轨迹，首先关注技术人的职场定位、思维方式升级、职场沟通、架构思维、学习能力和创新能力。然后介绍从技术转管理会踩的坑、有效管理的原则、造高效组织架构、团队高效执行力、技术人才的选用育留、管理者的自我修养、管理者的商业思维。全书总结了从程序员到技术高管，所需的72项技能。这些技能来自50多位一线互联网公司从业者的经验总结，以及作者将近20年的职场经验。 如果你是技术职场小白，本书的“技术人的自我修养”“思维方式的升级”“学习力与创新力”等章节，可以帮助你树立正确的价值观、培养良好的职业习惯、提升思维能力、提高学习力和创新力，为更大的平台下牢固坚实的基础。如果你是寻求突破的资深工程师，本书的“技术人的难‘言’之痛”“技术人都要学的架构思维”“管理中常见的‘坑’”等章节，可以帮助你提升沟通技巧和架构思维，跨越从技术到管理的鸿沟，发掘更多自身的可能性，突破“35岁职场现象”，技术职场的另一片广阔天地。如果你是技术管理者，本书的“有效管理的原则”“造高效的组织架构”“团队高效执行力”“管理下属：人才的选用育留”“管理者的自我修养”“技术人的商业思维”等章节，可以帮助你提升商业思维，掌握业界领先的团队管理工具，实现“技术驱动商业腾飞”的梦想。
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。
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。
收割Offer:互联网大厂面经
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《收割Offer：互联网大厂面经》根据编者工作和面试经验，全面介绍了后端工程师求职面试需要掌握的知识和技能。主要内容分为五个部分：八股文、算法、场景设计题、项目和HR面试技巧。算法章节整理分析了解决问题的核心思想，灵活运用这些思想可以（Algorithm Accepted）面试中高频出现的算法题。场景设计章节列举了在面试过程中反复出现的经典题目，预先思考这些问题在面试环节可以短时间内给出让面试官满意的答案。项目案例章节展示了如何向面试官介绍自己的项目，一般包括项目背景、系统领域划分和自己所在的位置、如何在成熟的业务中发现问题、解决项目的挑战、取得的成果以及未来待改。最后，HR面试技巧章节以与头部大厂HR访谈记录的形式向读者展示了HR面试内幕。本书的内容安排完全与面试要求匹配，根据历史经验，任何一场后端面试80%的问题都可以在本书中找到。阅读本书可以快速找到学习方向，树立求职信心，提高面试通过率。 《收割Offer：互联网大厂面经》适合希望从事互联网后端发的读者，包括参加校园招聘和社会招聘的求职者。此外，后端发与测试发的技能要求有很多共同，因此，本书对于从事测试工作的读者也有较大参考价值。
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。
从Excel到Python数据分析——Pandas、xlwings、openpyxl、Matplotlib的交互与应用
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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。
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。
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。
ArcGIS Python编程基础与应用
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Python是目前热门的开发语言之一， ESRI公司已经将Python作为ArcGIS产品的主要二次开发语言。在ArcGIS开发中使用Python语言，既可以高效地调取ArcGIS地理数据处理的功能，又可以便捷地使用众多Python的开源资源。本书结合大量地理实际应用代码和数据，重点介绍了Python的基础知识、ArcGIS中Python的使用方法、地图文档和图层的访问与管理、空间数据访问与操作、矢量数据和栅格数据分析、地图制图、自定义工具、插件制作等内容。 本书可供地理学、生态学等相关专业从事地理数据处理的人员学习使用，从而快速掌握ArcGIS Python编程方法。
HTML5移动Web+Vue.js应用开发实战
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本书综合运用HTML5、Vue.js全家桶等流行前端技术介绍了如何发一款企业级移动Web应用的方法与技巧，主要内容包括：HTML5语义标签和属性，HTML5音视频，HTML5 Canvas，HTML5网页存储，CSS3选择器，CSS3背景，CSS3转换、过渡和动画，移动Web发和调试，响应式页面和Flex布局，移动Web的touch事件系统，Vue.js的组件、指令和模板语法，Vue.js的组件通信、动画和插槽，Vuex与Vue.js结合实现项目状态管理，Vue Router与Vue.js结合实现项目路由管理；PWA渐式技术和ECMAScript 6新特性等内容，并借助待办事项管理系统和新浪微博Web App项目发提高读者的实战技能。 本书内容丰富，注重实战，特别适合正在学习移动Web发或前端发的人员使用，对于有一年左右从业经验的前端工程师和想要了解企业级移动Web项目发的前端工程师也能从本书中获得收益。
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。
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。
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。
