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零基础学Python项目开发
￥62.30
《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。
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。
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。
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。
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。
轻松玩转Python少儿编程
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Python很强大，拥有非常多的第三方库，通过这些库可以绘制图形、制作游戏、搭建网站、处理数据、实现办公自动化等。Python 可以轻松地帮助我们完成很多工作。同时，它又有些难学，因为代码全是英文的，编码需要遵循严格的语法。但是 Python 里面有一只神奇的小海龟，我们把它叫作海龟模块，本书将会使用它用一种所见即所得的绘画方式让我们快速轻松地学会 Python。一边画着图，一边就掌握了 Python 的语法，同时还能学习编程的3种结构，掌握编程思维。本书将通过控制小海龟监听按键和鼠标操作，制作有趣的小游戏。翻阅本书时不用担心完全不懂编程，本书将会一步一步带你从零基础走向熟练，每行代码都有详细的注释，每个单词都有对应的译文，相信你一定可以自如地运用它。 万丈高楼平地起，想要成为 Python 大牛，少不了从基础始，和作者一起通过这样有趣轻松的方式来学习吧！
C++新经典:模板与泛型编程
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本书是一部详细讲解C 模板与泛型编程知识的书，针对的是希望系统学习C 模板与泛型编程、元编程相关发知识的中高级C 发者，所讲解的知识具备一定的难度，书籍包含纸质图书以及教学源代码文件。编写初衷是帮助读者解决各种模板与泛型编程中的语法问题，以免在阅读他人所写的泛型编程代码（如C 标准库代码、Boost库代码）时磕磕绊绊甚至行不下去。此外，书中也会对一些比较有商业价值的源码行适当的分析和讲解，以一步提高读者的实战能力，更好的让读者利用模板与泛型编程技术编写可复用的高质量代码以及供第三方发者使用的口库。 书籍有如下比较明显的特：①注重细节，注重基础；②讲解难度适宜，范例由浅深；③内容比较全面；④支持C 11/14/17新标准。 全书共分7章：第1章搭建C 编程环境，第2~3章讲述模板发的基础和阶知识，第4章介绍C 标准库中常用的各种模板，第5~6章详细通过众多范例展示萃取技术、策略技术以及元编程，第7章动手编写STL中的list容器和对应的迭代器实现源码以期望读者对list容器的实现细节有清晰掌握并触类旁通。
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。
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。
每天10分钟学会Python:50次练习掌握一门语言
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本书以 “10 分钟集训” 为核心设计，旨在通过 50 个针对性练习，帮助读者*掌握 Python。从数值类型、字符串等基础知识，到迭代器、生成器等进阶知识，本书将 Python 核心知识拆解为 10 章。为跳出传统教学模式，聚焦实战，本书设计的每个练习都由问题、解题思路、解答、解答视频、扩展练习等五部分组成，同时配套了代码资源。注意，扩展练习旨在帮助读者比较不同的解决方案、锻炼思维、内化知识，补充说明则指出了Python编程的常见问题，旨在帮助读者规避常见错误。零基础或基础薄弱的Python 新用户与独立开发者，通过对本书练习的短时集训即可提升代码实战能力，在编程技能上实现质的飞跃
WebGIS开发从入门到实践
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本书基于源的 WebGIS 发技术，内容涵盖 WebGIS 发的基础知识和技术要，并通过实际应 用和案例分析，帮助读者更好地掌握相关知识，理解 WebGIS 的应用场景和发需求。 本书共 12 章，系统论述 WebGIS 发的技术要和项目实践。其中：第 1 ～ 3 章为基础篇，第 1 章主要讲解 WebGIS 发中的 Web 基础，第 2 章为 GIS 基础介绍，第 3 章介绍源的 WebGIS 发框架。 第 4 ～ 10 章为高级篇，是基础篇的提升，内容涵盖 WebGIS 发中的大部分技能和知识。第 4 章为 GIS 应用服务介绍，第 5 章介绍使用较多的源 GIS 服务器 GeoServer，第 6 章为空间数据管理的相关 知识，第 7 章和第 8 章主要讲解 WebGIS 发中的矢量数据和栅格数据渲染，第 9 章为地图控件的使用， 第 10 章讲解常用的地图交互。三维篇是第 11 章，主要介绍 Cesium 框架的使用。实践篇是第 12 章，通 过一个完整的案例，介绍 WebGIS 系统发的全流程，对 WebGIS 发的常用知识和技术行全面的 贯穿和实践。 本书适用于 WebGIS 发人员、GIS 系统管理员、相关 GIS 研究和发人员、地理信息科学专业学 生等人群，也适用于地理信息技术爱好者和其他相关领域的人员。
Python数据分析师成长之路
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《Python数据分析师成长之路》凝聚了作者在多个行业数据分析实战中的宝贵经验，旨在帮助读者从零基础行到级数据分析师需掌握的全栈核心能力。书中提供了高效的成长方法和简洁的学习路径。《Python数据分析师成长之路》共13章。第1~5章为基础部分，系统介绍Python学习的基本路径以及数据分析师所需的核心编程技能，包括Pandas和NumPy基础、数据预处理和SQL基础。第6~11章侧重于应用，涵盖了数据获取、可视化、分析方法、自动化分析报告生成、行业分析思维和数据挖掘等实用技能。第12章为创新部分，重探讨了如何利用ChatGPT行数据挖掘。第13章为答疑部分，回答了数据分析从业者常见的问题，如思维培养、突破瓶颈和转行准备，总结了多年的经验供读者参考。书中每个知识均配有详细的实战代码示例，帮助读者快速理解并应用到实际分析中。通过《Python数据分析师成长之路》的学习，读者能够专注于数据收集到分析结论形成的全路技能，掌握最常用的技能与最简短的学习路径。《Python数据分析师成长之路》适合初数据分析领域的从业者、准备转型的各行各业人员以及对Python数据分析感兴趣的读者。
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。
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。
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。
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。
Python预测分析与机器学习
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本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据，到基础建模、模型优化，分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中，一步步用详细的图文代码讲解使用到的库，如何正确使用各个库中的方法和函数，以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库，并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节，结合第4章的模型选择，可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。后，第8章总结全书学习到的内容，解决一个实战问题。 本书面向3类读者。第1类，有编程基础但毫无数据科学背景，有意门的读者；第2类，有数据科学理论基础，有意实操的读者，如刚毕业没有业界经验的学生；第3类，有数据科学理论基础与实操经验，但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
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。
Python全栈开发——高阶编程
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Python全栈系列包括4册书籍，分别为《Python全栈发——基础门》《Python全栈发——高阶编程》《Python全栈发——数据分析》和《Python全栈发——Web编程》。 本书是Python全栈发系列的第2册，将重讲解GUI编程和游戏编程的相关知识，并搭配200多个示例代码和4个综合项目，可以帮助读者快速、深的理解和应用相关技术。 本书共6章，47节。第1章GUI编程，主要包括GUI简介和GUI的发工具包等知识；第2章Tkinter，主要包括Tkinter的安装、Misc类、Wm类、主窗口、控件、布局管理器、事件处理、对话框和ttk模块等知识；第3章wxPython，主要包括wxPython的安装、wxPython的基本要素、应用程序、窗口、控件、布局管理器、事件处理、消息对话框、网格和滚动面板等知识；第4章游戏编程，主要包括游戏编程简介和游戏的发工具包等知识；第5章Pygame，主要包括Pygame的安装、Pygame的基础知识、Surface对象、Rect对象、窗口图层、图片加载、图片变形、图片蒙版、图形绘制、文本显示、时间控制、事件处理、精灵、精灵组、碰撞检测、音效和音乐等知识；第6章Cocos2d，主要包括Cocos2d的安装、Cocos2d的基础知识、导演、节、事件、粒子系统、动作、音效和音乐等知识。 本书可以作为广大计算机软件技术人员的参考用书；也可以作为大中专，以及高等院校计算机科学与技术、自动化、软件工程、网络工程、人工智能和信息管理与信息系统等专业的教学参考用书。
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。
