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零基础学Python程序设计
￥62.86
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C++从入门到精通(第5版)
￥62.86
《C 从门到精通（第5版）》从初学者角度出发，以通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细讲解了C 程序发需要掌握的知识。本书分为4篇共18章：第1篇是基础知识，包括绪论，数据类型，运算符与表达式，条件判断语句，循环语句，函数，数组、指针和引用，以及构造数据类型；第2篇是核心技术，包括面向对象编程，类和对象，以及继承与派生；第3篇是高级应用，包括模板、标准模板库、RTTI与异常处理、程序调试、文件操作和网络通信；第4篇是项目实战，结合人事考勤管理系统，依照软件项目的发流程，讲述如何行实际发。书中所有知识都结合具体实例行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可以轻松领会C 的强大功能，快速提高发能力。
Python应用开发实战
￥62.35
Python是使用*多的动态编程语言之一，应用广泛，学习者众多。 本书使用一个生动有趣的、基于文本的游戏主题作为讲解内容来介绍Python应用发过程的各个方面。全书共10章，涉及简单应用发、模块化、包和发布应用的代码、文档规范、单元测试、重构、设计模式、性能监测、性能优化、GUI应用、MVC框架等方方面面的软件发知识和技能。 本书适合有一定Python语言基础，想要快速掌握Python项目发知识、提高Python发实战技能的读者学习参考。
Java数据科学指南
￥62.35
现如今，数据科学已经成为一个热门的技术领域，它涵盖了人工智能的各个方面，例如数据处理、信息检索、机器学习、自然语言处理、数据可视化等。而Java作为一门经典的编程语言，在数据科学领域也有着杰出的表现。 本书旨在通过Java编程来引导读者更好地完成数据科学任务。本书通过9章内容，详细地介绍了数据获取与清洗、索引的建立和检索数据、统计分析、数据学习、信息的提取、大数据处理、深度学习、数据可视化等重要主题。 本书适合想通过Java解决数据科学问题的读者，也适合数据科学领域的专业人士以及普通Java开发人员阅读。
软件测试技术实战 设计、工具及管理(51Testing软件测试网作品系列)
￥62.35
本书是作者总结十几年的软件测试的实践经验写成的，希望通过来自一线的实践知识和技能，帮助读者一扇通往软件测试之路的大门，寻找到解决测试问题的技术、技巧和方法，体验到测试工作中“逮”Bug犹如“寻宝”的乐趣。全书分为“设计”“工具”和“管理”3篇，共14章，每章的内容虽有一定的联系，但也可各自独立，读者可以根据自己的需求，按照书的内容顺序阅读，也可以根据自己的兴趣选取相关章节阅读。 本书可供软件测试初学者、测试从业人员阅读，也可作为大专院校计算机软件专业学生的参考书，还可作为培训学校的教材。
每天10分钟学会Python:50次练习掌握一门语言
￥62.30
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
算法设计与分析——基于C++编程语言的描述
￥62.30
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。
Spark 3.x大数据分析实战(视频教学版)
￥62.30
本书基于Spark 3.2.x版本，从Spark核心编程语言Scala讲起，涵盖了当前整个Spark生态系统主流的大数据发技术。全书共9章，第1章讲解了Scala语言的基础知识，包括IDEA工具的使用等；第2章讲解了Spark的主要组件、集群架构原理、集群环境搭建以及Spark应用程序的提交和运行；第3～9章讲解了离线计算框架Spark RDD、Spark SQL和实时计算框架Kafka、Spark Streaming、Structured Streaming以及图计算框架GraphX等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、HBase、Kafka的整合操作。 本书通俗易懂，案例丰富，注重实操，适合Spark新手和大数据发人员阅读，也可作为培训机构和高校大数据及相关专业的教学用书。
R语言——迈向大数据之路
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R语言——迈向大数据之路【加强版】介绍复变函数论与积分变换的基本概念、理论和方法。全书共8章，主要内容包括：复数与复变函数、解析函数、复积分、无穷级数、留数及其应用、保角映射、 R语言是公分享的免费软件、执行效率高、功能强大，所以被大众广泛受，而成为应用在Big Data领域重要的程序语言。 这本书从零基础始，一步一步教导读者轻松学习**版的R语言，学习本书不需要有统计基础，本书在无形中已灌溉了统计知识给你。本书共19章，内容包含：认识R语言环境，R语言数据类型介绍， R语言函数的使用，程序流程控制，数据输与输出，数据分析，R语言绘制统计图表等。
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。
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。
C++新经典:模板与泛型编程
￥62.30
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。
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！
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。
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
￥62.30
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。
JavaScript 基础语法详解
￥62.30
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。
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。
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。
