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深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析
￥59.40
如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。 这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。 本书共17章，分为七部分。 部分（第1～2章） Pandas门 首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速门。 第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础 详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。 第三部分（第6～9章） 数据形式变化 讲解了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据行升降维。 第四部分（第10～12章） 数据清洗 讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。 第五部分（第13～14章）时序数据分析 讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。 第六部分（第15～16章） 可视化 讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。 第七部分（第17章） 实战案例 介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
实战低代码
￥59.40
●什么是低代码平台？ ●为什么需要低代码平台？ ●低代码平台对数字化转型有什么作用？ ●零编程经验者能否使用低代码平台？ ●如何从0到1完成低代码发？ ●如何在日常工作中使用低代码平台？ ●低代码平台能解决行业应用场景中的哪些问题？ ●学习低代码平台对我的未来有哪些影响？ 以上所有问题都能在本书中找到答案！ 本书系统讲解了低代码平台的能力、价值、应用场景和实操方案，旨在帮助行业、企业及每一位数字公民快速理解低代码平台的核心价值，并实现数字化转型。 本书的5位作者均来自微软，具有丰富的技术架构经验和赋能企业数字化转型的实战经验。他们结合自身对低代码平台的理解和与企业共同创新的经验，系统介绍了低代码平台的实操方法和行业应用落地心得。本书得到了多位行业专家的高度评价和推荐。 全书共12章，分为三篇。 第①篇 刷新认知（第1~4章） 从低代码平台的基础讲起，重解析其概念与价值、市场定位与主流平台、典型应用场景，并剖析低代码平台对数字化转型的重要影响。 第②篇 实践出真知（第5~10章） 以低代码平台 Power Platform 的具体实践为例，从低代码应用发、流程自动化、数据分析与展现、AI 赋能低代码等维度，结合实际案例，详细讲述低代码应用的发过程。 第③篇 已知和未知（第11~12章） 围绕已知的行业应用案例和未知的变革展望展。行业应用案例部分以零售、教育、金融、制造、专业服务等真实场景为例，从面临的挑战、基于低代码平台的解决方案、方案收益等角度层层递；变革展望部分以放的视角展望未来变革的新常态，探索数字化能力和创新的边界。
TensorFlow自然语言处理
￥65.35
第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
￥59.40
这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
人人可懂的深度学习
￥41.40
采用通俗易懂的语言，简明而*地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
Linux集群之美
￥59.40
全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
机器学习入门:数学原理解析及算法实践
￥47.40
本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭人工智能领域的神秘面纱，走人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。
CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
￥65.40
本书结合编者十余年一线运维工作实战精心编撰，从Linux系统门到企业级服务器搭建和维护行了全面讲解，内容包括基础和实战两部分：基础部分主要介绍CentOS Stream 8 Linux的安装和系统初始化、Linux运维常用命令、用户和磁盘管理、日志与安全管理等内容；实战部分主要介绍各类服务平台的搭建和运维，包括日志管理工具禅道系统的安装和使用，HTTP服务器的搭建与配置，Samba、VSFTP、NFS共享平台的搭建与使用，Lighttpd、Nginx和Tomcat源轻型Web服务器的搭建与维护，数据库平台MySQL和高速内存数据库Redis的安装与运维，代码管理工具Git的使用，企业虚拟化工具Docker的安装与使用，Hadoop大数据平台的安装及集群搭建，以及集中式运维工具Ansible、SecureCRT和系统监控工具Zabbix的安装和使用等。
物联网安装调试与运维(初级)
￥41.30
《物联网安装调试与运维（初级）》是1 X职业技能等级证书——物联网安装调试与运维（初级）的配套图书。 《物联网安装调试与运维（初级）》在编写思路上破了基于知识结构的传统课程架构，力求建立以项目为核心，以兴趣 为导向的课程思路，倡导“先做后学?边做边学”的教学方式。 《物联网安装调试与运维（初级）》借助智慧温室、智能气象站、智能安防、智慧社区四个物联网应用场景，通过对智能终 端组网、数据管理构建、物联网云平台应用、物联网系统运维四个工作领域的实践与理论的学习， 来提升读者的物联网安装调试与运维能力。 《物联网安装调试与运维（初级）》可作为职业教育物联网及相关专业核心课程的教材，也可作为1 X职业技能等级证 书——物联网安装调试与运维（初级）的认证培训用书，还可作为从事物联网安装调试、物联网 项目安装与调试、物联网项目运维、物联网项目售后技术支持等职业岗位人员和物联网技术爱好 者的参考用书。
商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
微信小程序商城开发:界面设计实战
￥65.35
本书系统化介绍微信小程序商城的发原理和实战案例，内容全面、案例丰富，可帮助读者快速掌握微信小程序商城的发。主要内容分两大部分：基础知识、实战案例。基础知识包括微信小程序起步、商城发知识分析、商城发的页面基础知识、商城发的页面基础知识、商城界面UI常用组件、商城界面UI常用组件，实战案例分析包括首页、分类和产品案例、微信小程序支付、物车和下单、会员界面、公用功能。
JavaScript编程精解(原书第3版)
￥65.35
本书第3版深研究JavaScript语言，详细介绍如何编写漂亮、高效的代码。更新的内容包括：类表示法、箭头函数、迭代器、异步函数、模板字符串和块作用域等功能的全新内容。 本书通过大量示例行讲解，并提供大量习题和完整项目案例，为读者提供了编写自己的程序的实践经验。书中不仅介绍JavaScript语言的基本结构以及控制结构、函数和数据结构，还详细介绍错误处理和错误修复、模块化和异步编程，以及Web浏览器编程。
金融商业算法建模:基于Python和SAS
￥65.40
内容简介 这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等整个数据建模的闭环。 本书的4位作者都是在金融领域有有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛和图书市场的供给情况有深了解，他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜：涵盖金融业务经营全流程，全部以业务驱动，包含大量针对具体场景的实战案例。 本书针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，独创9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。 此外，本书还对数据科学项目中比较容易被忽视的内容做了补充，包括模型评估、模型监控、算法工程化，能指导读者构建易读、高效、健壮的数据科学工程。 本书坚持理论与实践相结合，通过图形、示例、公式帮助读者快速掌握算法与优化理论的同时，还造了一套可轻松适配各种分析场景与需求的工具模板，力图帮助读者从理论快速跨越到实践。
计算思维与算法入门
￥31.85
本书精选计算思维与算法课程中核心的内容，采用丰富的图例阐述常用数据结构与算法的基础知识和基本概念，并结合范例诠释计算机科学中较为知名的分治法、贪心法、动态规划法、安全性算法、树结构的算法、改变程序功力的经典算法、游戏设计中的算法。为检验读者的学习成果，本书在每一章的*后都安排了与本章重内容相关的习题，供读者操作演练，以培养读者的逻辑思维能力。
TypeScript项目开发实战
￥57.85
本书是一本TypeScript阶实践指南，通过9个实用项目，详细讲解如何使用TypeScript 3.0和不同的JavaScript框架发高质量的应用程序。书中不仅介绍TypeScript的核心概念与技术，还涵盖Angular和React的一些新功能，以及GraphQL、微服务和机器学习等相关的新技术。 全书共10章： 第1章介绍你之前可能没有触过的TypeScript功能， 第2章将编写*个实用的项目——一个简单的markdown编辑器， 第3章将使用流行的React库构建一个联系人管理器， 第4章介绍MEAN栈， 第5章介绍如何使用GraphQL和Apollo创建Angular待办事项应用程序， 第6章介绍如何使用Socket.IO构建一个聊天室应用程序， 第7章介绍如何使用必应地图和Firebase创建基于云的Angular地图应用程序， 第8章介绍如何使用一个等效的基于React的栈， 第9章介绍如何使用TensorFlow.js在Web浏览器中托管机器学习， 第10章介绍如何使用ASP.NET Core和免费的Discogs音乐API来编写一个音乐库应用程序。 【通过阅读本书，你将学到】： ●使用TypeScript和常用模式编写代码。 ●在TypeScript中使用流行的框架和库。 ●使用TypeScript来利用服务器和客户端的功能。 ●应用令人兴奋的新范式，如GraphQL和TensorFlow。 ●使用流行的、基于云的身份验证服务。 ●结合TypeScript和C#来创建ASP.NET Core应用程序。
软件定义数据中心:技术与实践
￥44.85
《软件定义数据中心：技术与实践》从与软件定义数据中心有关的基本概念手，通过实例介绍软件定义数据中心涉及的技术、应用、前景。在此基础上，深介绍构建软件定义数据中心的计算、网络、存储、安全、自动化管理和高可用性等基本技术，并辅以解决方案和大型实例，力求使读者全面了解当前软件定义数据中心的技术动态和发展趋势，为实际构建软件定义数据中心提供必要的技术指导。 《软件定义数据中心：技术与实践》适于作为数据中心分析、设计、研发、管理工程师的技术普及读物，亦可作为高等学校相关专业课程的教材或参考书。
动手学PyTorch深度学习建模与应用
￥55.30
本书以新版深度学习框架PyTorch为基础，循序渐地介绍其在深度学习中的应用。全书共10章，从深度学习数学知识手，逐步介绍PyTorch在数值建模、图像建模、文本建模、音频建模中的基本概念及应用示例，还将介绍模型的可视化和联邦学习等内容，以扩展读者的视野。本书在讲解每一个知识的同时，都配合有动手练习实例，便于读者深理解所学知识，并达成学以致用的目标。 本书原理与实践并重，易于理解且可操作性强，特别适合PyTorch新手、大学生、研究人员和发人员使用，也可作为高等院校相关专业的教学用书。
穿越牛熊
￥25.35
本书是针对中国股市的特殊环境，通过作者多年实战经验量身而著。全书分为四部分：修为之路、穿越牛熊、双剑合璧、投资之道，通过基本面分析结合技术分析，辅以兵法战略和心态修为，大幅提高成功投资概率。全书贯穿投资者内心修为，具有中长期低风险、高收益、稳健的风格，以独到的方法重对成长股投资和困境反转股投资行刨析，是一本适合中国特殊市场普通散户的投资方法。
如何改变习惯:手把手教你用30天计划法改变95%的习惯
￥16.25
斯科特·扬，拥有惊人学习天赋的超级学霸，仅用1年时间就学完4年制MIT计算机科学课程，经营着世界访问量巨大的学习类博客，并登上TEDx演讲台向世界宣讲自己的超效率经验。 改变习惯过程中重要的，也是决定改变习惯终成败的时间段——“初30天”。本书重新解读改变习惯的本质，破了人们对于改变习惯的固有认识，将这一般人看来极其痛苦的过程，解读为一种类似于骑车的“技能”，传达出“成败的决定因素不在意志力，而在于方法和训练”的理念。
Excel商务智能:Power Query和Power Pivot数据清洗、建模与分析实战
￥61.60
本书主要介绍Excel商务智能组件Power Query和Power Pivot在数据分析方面的应用。全书共11章：第1章介绍Excel中的Power Query和Power Pivot两大商务智能组件及其功能；第2章至第6章介绍如何使用Power Query来获取数据并行处理，主要包含Power Query的基本操作、M函数和M公式的基础知识、常用的M函数，以及数据处理的综合案例；第7章至第11章介绍如何使用Power Pivot行数据建模和分析，主要包含Power Pivot的基本操作、数据模型的建立、DAX表达式的基础知识和阶知识、常用的DAX函数，以及数据分析的综合案例。本书紧贴实际应用场景，深浅出地介绍了Excel商务智能组件强大的数据处理和建模分析能力。通过阅读本书，读者可以更加高效地行数据分析工作。
嵌入式实时操作系统:RT-Thread设计与实现
￥57.85
本书由自研源嵌式实时操作系统RT-Thread核心作者撰写，专业性毋庸置疑，系统剖析嵌式系统核心设计与实现，掌握物联网操作系统精髓。本书分为两大部分，共16章，第1～10章为内核篇；第11～16章为组件篇。 内核篇（第1～10章）详解RT-Thread内核，先对RT-Thread行总体介绍，再分别介绍RT-Thread的核心技术——线程管理、时钟管理、线程间同步、线程间通信、内存管理、中断管理与内核移植。 组件篇（第11～16章）分别介绍Env发环境、FinSH控制台、设备管理、文件系统和网络框架。 各章均有配套示例，方便读者动手实践和参考。
