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利用Python轻松学数学
￥48.30
本书将Python编程的基本知识和中小学数学知识紧密结合起来，在介绍Python知识的同时穿插数学趣题和难题的讲解，以引导读者从一个全新的角度来看待编程、体验编程和学习编程，培养中小学生的计算思维和编程思维。 全书共13章，主要内容包括Python的基本数据类型，基本编程知识，数轴、坐标系和平面几何图形，日期和时间，顺序语句，条件语句和循环语句，函数等。另外，本书配有同步视频讲解，读者可以将本书与视频结合起来更直观地学习，从而提高学习效率。 本书适合中小学生学习，也可以作为零基础的Python编程爱好者的参考资料。
Node.js 12实战
￥48.30
本书分为四大部分共17章，*部分为Nodejs 12概述和发环境介绍，共两章。第二部分是Nodejs 12编程基础，主要介绍Nodejs编程的基本知识。第三部分为Nodejs发实践，全面讲解Nodejs在实际发中的具体应用和实际案例。第四部分Nodejs发项目实例，以项目的形式为读者深讲解建立一个Nodejs应用的整个过程。
PWA实战：面向下一代的Progressive Web APP
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Progressive Web App（PWA）是由谷歌提出的一整套技术解决方案，它致力于为 Web 提供出色的用户体验，并完美体现了渐增强原则。作为为数不多的实战门用书，《PWA 实战：面向下一代的Progressive Web App》旨在通过大量清晰示例来介绍 PWA 的主要特性。全书一共由五个部分组成：*部分介绍 PWA 的概念及解锁 PWA 应用的关键—Service Worker，第二部分介绍如何构建响应速度更快的 Web 应用，第三部分介绍如何构建更吸引人的 Web 应用，第四部分介绍如何构建应对各种复杂网络的 Web 应用，第五部分介绍 PWA 的发展前景。本书适合Web 发人员及前端技术爱好者阅读，稍有 HTML、CSS 和JavaScript 基础学习效果更佳。
机器人简史(第三版)(全彩)
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《机器人简史》（第三版）介绍了机器人发展的历史、态势和趋势，以简明扼要、通俗易懂、图文并茂的形式向读者展了一幅波澜壮阔的机器人世界的画卷。希望本书能为机器人领域的研究者和对该领域感兴趣的读者提供有益的借鉴与启示。
Scrum捷径:敏捷策略、工具与技巧
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Scrum作为主流的敏捷方法，因其简单易行而在 软件行业迅速普及。但要想取得成效，一些重要的节 不可或缺。作者戈尔茨坦从多年的实践中，总结和 梳理出30个捷径，充分说明如何才能用对、用好 Scrum。每个捷径都包含相关的策略、工具和提示， 读者可以从幽默风趣的字里行间体会Scrum框架的精 妙，掌握敏捷的精髓，这是正规培训课程难以企及的 。 《Scrum捷径：敏捷策略、工具与技巧》适合经 历过Scrum之痛的读者参考，更适合没有任何Scrum经 验的新人阅读。
研磨用户体验——贯穿产品设计的思路|方法|实践
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《研磨用户体验 : 贯穿产品设计的思路、方法、实践》结合优秀产品案例，以产品设计方法为框架，从提出问题、展研究再到设计发、产品迭代，为读者提供实用知识，同时分享设计管理与领导力的方法与经验。 《研磨用户体验 : 贯穿产品设计的思路、方法、实践》还包含嘉宾访谈，通过亲身经历分享职业经验与行业洞察，为读者提供多角度观。后的附录总结了实操性工具箱，并附上书单以便读者查阅。
micro:bit 软件指南
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本书由浅深地介绍了micro:bit的常用发软件用法，深讲解MakeCode高级编程功能、移动终端（手机、平板电脑）APP的应用、MakeCode扩展模块的发方法，以及编程中的实际应用技巧。MakeCode高级编程模块的应用与实践部分也涉及了软件学习和应用相关的硬件知识，使读者对micro:bit的使用有一个更全面的了解和认识，以便更好地掌握micro:bit。 本书案例丰富，注重实践指导，是一步学习和应用micro:bit的好帮手。书中的案例和相关APP全部整理在网络云端，读者可以在前言中找到相应下载地址。本书为青少年创客活动和机器人学习提供全面的参考和实践指导。读者包括对micro:bit感兴趣的青少年爱好者，从事STEM教育的工作者，以及数学、艺术领域的跨专业爱好者。
TensorFlow 2.0卷积神经网络实战
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卷积神经网络是现代神经网络的核心内容，TensorFlow又是现在*为流行的深度学习框架。本书使用TensorFlow 2.0作为卷积神经网络实现的基本工具，引导深度学习初学者，从搭建环境始，逐步深到理论、代码和应用实践中去。 本书分为8章，第1章从搭建环境始，包含Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安装；第2章是Keras TensorFlow 2.0的使用基础；第3章是TensorFlow 2.0语法；第4章是MNIST实战；第5章是Dataset API；第6章是ResNet理论和实践；第7章是注意力模型；第8章是通过卷积实现的一个项目案例：识文断字。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习和深度学习初学者的参考书，同时非常适合高等院校人工智能相关专业的师生阅读，也可作为培训学校相关专业的教材使用。
基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)
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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅深地介绍了使用Python语言编程发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的门知识。 本书以结合股票交易大数据分析范例为主线来教学Python编程发的门教材。适合计算机、数学或金融等相关专业的师生作为课程设计和毕业设计辅导的教学参考用书，针对基于机器学习预测股票价格的范例程序也可单独作为参考用例。
势道术:产品经理成长之路
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本书分为六大章节，1：什么是产品；2：取势：行业分析；3：明道：需求分析；4：优术：产品分析；5：确定性；6：产品思维重在提升认知。希望在两个方面提升产品经理的能力与认知，1：对工作中具体的产品，深浅出的剖析内在逻辑和深层动因，从势、道、术的层面拆解产品该如何设计、管理、不断迭代步；2：提出一个新的理念：，产品经理重要的产品不是做了一亿DAU的App，重要的产品是自己，通过产品管理的思路，用每一章，探讨产品经理在职场与自我的成长之道。
Word/Excel/PPT/PS就这么**
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TensorFlow语音识别实战
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本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐，从搭建环境始，逐步深理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的**。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者的参考书，同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。
数据分析与挖掘算法:Python实战
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《数据分析与挖掘算法：Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。 本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。
MATLAB R2020a入门、精通与实战
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Altium Designer 20标准教程(视频教学版)
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全书分为14章，以Protel的*版本Altium Designer 19为平台，介绍了电路设计的方法和技巧，主要包括Altium Designer 19概述、原理图设计基础、原理图的绘制、原理图的后续处理、层次结构原理图的设计、原理图编辑中的高级操作、PCB设计基础知识、PCB的布局设计、印制电路板的布线、电路板的后期制作、创建元件库及元件封装、电路仿真系统、信号完整性分析、可编程逻辑器件设计、U盘电路设计实例和游戏机电路设计实例。 本书主要针对电子类工科专业在校大中专学生以及各种社会培训机构学员作为自学或课堂授课教材，也可以作为工程技术人
Arduino Uno 轻松进阶36例
￥48.30
本书精选36个实用和富有创意的Arduino 编程案例，包括雷达感应、红外测距、激光测距、语音识别、GPS定位、物联网遥控等，每个案例以项目式讲解方式，分为问题形成、实验描述、知识要、编程要、程序设计、拓展与挑战几部分，将技术要和实现技巧紧密结合，有效指导读者快速掌握Arduino 编程和发设计。本书可作为Arduino初学者的参考用书，尤其可作为课外或校外中小学生学习和行Arduino编程的辅导教材。
Python渗透测试编程技术:方法与实践(第2版)
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本书是资深网络安全教师多年工作经验的结晶。书中系统且深地将 Python应用实例与网络安全相结合行讲解，不仅讲述 Python的实际应用方法，而且从网络安全原理的角度分析 Python实现网络安全编程技术，真正做到理论与实践相结合。 全书共分为 16章。第 1章介绍网络安全渗透测试的相关理论；第 2章介绍 Kali Linux 2使用基础；第 3章介绍 Python语言基础；第 4章介绍使用 Python行安全渗透测试的常见模块；第 5章介绍使用 Python实现信息收集；第 6章和第 7章介绍使用 Python对漏洞行渗透；第 8章介绍使用 Python实现网络的嗅探与欺骗；第 9章介绍使用 Python实现拒绝服务攻；第 10章介绍使用 Python实现身份认证攻；第 11章介绍使用 Python编写远程控制工具；第 12章和第 13章介绍使用 Python完成无线网络渗透；第 14章介绍使用 Python完成 Web渗透测试；第 15章介绍使用 Python生成渗透测试报告；第 16章介绍 Python取证相关模块。 本书适合网络安全渗透测试人员、运维工程师、网络管理人员、网络安全设备设计人员、网络安全软件发人员、安全课程培训人员、高校网络安全专业方向的学生阅读。
突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析
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《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》将Premiere Pro 2020的软件功能与短视频制作紧密结合，全面讲解了视频编辑的基础知识，以及Premiere Pro 2020软件的使用方法和技巧。书中通过典型实例，由浅深地剖析了视频制作的流程，并详细讲解了Premiere Pro 2020的视频编辑基础、工作环境、基本操作、素材剪辑、视频效果、转场效果、字幕制作、运动效果、音频效果、素材采集与叠加、抠像等核心技术。 《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》技法全面、案例经典，具有很强的针对性和实用性，在动手实践的过程中可以轻松掌握软件的使用技巧，了解视频的制作过程，充分体验Premiere Pro 2020的学习和使用乐趣。 《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》可作为门级读者快速、全面掌握Premiere Pro 2020的参考书，也可作为大专院校及培训学校相关专业的教材，还可作为广大视频编辑爱好者、影视动画制作者、影视编辑从业人员等的自学教程。
TensorFlow 2.0深度学习应用实践
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本书内容分为22章，包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络介绍、反馈神经网络的理论基础，深度学习模型的创建以及相关特性介绍等内容，并在本书各个模型部分特别介绍了模型调参的初步知识。本书强调理论联系实际，着重介绍了TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集供读者使用，也以代码的形式实现了深度学习模型实供读者参考。
Go并发编程实战
￥48.30
Go语言在多核硬件架构、超大规模分布式计算集群和Web应用上具有明显的优势，目前Google、Facebook、AWS、Mozilla、七牛、阿里、腾讯、百度、*等大公司都已经始使用Go语言发其云计算产品。 本书分为12章，第1章介绍Go语言的基本发环境；第2章介绍Go语言的语法基础；第3章介绍Go语言的函数；第4章介绍Go语言的流程控制与错误处理；第5章介绍Go语言中的结构体、数组、切片和字典等；第6章介绍Go语言中的指针；第7章介绍Go语言的面向对象用法；第8章介绍Go语言文件读写；第9章介绍Go语言的并发编程；第10章介绍Go语言的反射特性；第11章介绍Go语言如何构建Web服务；第12章用Go语言实现了一个并发聊天实战项目。本书配套源码、课件、发环境和教学视频。 本书内容详尽、示例丰富，是一本Go语言的门教材，非常适合有一定编程基础的读者学习使用。当然，本书也适合对编程感兴趣的读者学习。同时，本书也非常适合高等院校的师生学习阅读，可作为高等院校计算机及相关专业的教材。
Python人工智能
￥48.30
本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热应用，每一个知识都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为*化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等行全面、深的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重介绍深度学习源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作，详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例，包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面，从简到难，可以作本书配套的实验教学内容。 本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书，也可作为从事人工智能研究与发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。
