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神奇笔记:思维导图轻松学
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不会手绘可以画好思维导图吗？电子版思维导图如何制作？现场听课如何用思维导图做笔记？思维导图如何与视觉笔记、知识卡片、手账一起使用？本书是一本创意笔记书。以思维导图为核心，介绍了多种思维导图的新式使用场景。本书将各种流行的笔记形式和思维导图行对比，方便读者学习和运用。在许多笔记形式中，思维导图无疑是受欢迎的形式之一。对于学习技能的人而言，一本工具书的用处之一就是能让人掌握一项技能。 本书不仅适合思维导图爱好者阅读，还可以作为低年级学生、商业课程讲师、艺术设计相关从业者的参考书籍。
Python机器学习与可视化分析实战
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使用机器学习行数据可视化分析是近年来研究的热内容之一。本书使用**的Python作为机器学习的基本语言和工具，从搭建环境始，逐步深到理论、代码、应用实践中去，从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码、PPT课件和答疑服务。 本书分为10章，内容包括：机器学习与Python发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策树算法与可视化实战、基于深度学习的酒店评论情感分类实战、基于深度学习的手写体图像识别实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard训练可视化。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习初学者的门书和的参考书，也可作为高等院校计算机及大数据相关专业的教材使用。
Flash基础与实战教程
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本书适合初学者快速自学Flash CC。全书共分为15章，从基础的Flash CC安装和使用方法始讲起，循序渐的方式详细解读了图形绘制、元件、实例、库、时间轴、基本动画制作、高级动画制作、文本、声音、视频、组件、动画预设、ActionScript、动画测试与发布等功能。书中精心安排了上百个具有针对性的实例（全部提供视频教学录像），不仅可以帮助读者轻松掌握软件使用方法，更能应对Flash图形绘制和网站动画制作等实际工作的需要。 本书适合广大Flash初学者，以及有志于从事网页设计、插画设计、视频剪辑、游戏发、动漫制作等工作的人员使用，同时也适合高等院校相关专业的学生和各类培训班的学员参考阅读。
敏捷测试从零开始
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本书针对当前正在敏态化交付的团队，围绕敏捷思想从测试的角度、从零始构建知识体系，讲解如何做到高质量交付，从质量视角构建基于敏捷理念的全面认知并从基本框架体系跳出构建敏捷思想的质量交付能力，为一步研发效能提供支撑。 本书共11章，从敏捷理念到优化交付目标，以Scrum体系为基础，详细介绍看板、用户故事地图、故事实例化、分层自动化体系等，助力个人和团队搭建完整的敏捷交付能力。构建以业务价值为目标，以高质量快速交付用户价值的团队，从而构建统一认知。 本书不但适用于测试团队，而且适用于敏捷团队中的各个角色互相了解工作内容及知识体系。
软件测试技术与实践
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本书共分为12章，第1-4章讲解软件测试基础，包括软件测试概念、流程、测试计划，测试用例设计，测试策略，软件测试总结和测试过程改；第5～8章讲解功能自动化测试相关知识，包括selenium Web自动化测试，自动化测试模型，unittest单元自动化测试框架，QTP自动化测试；第9-11章讲解性能测试，包括性能测试概念，Load Runner 性能测试，Jmeter性能测试；第12章为手机App测试，包括App常规测试、adb、monkey，同时附录中收录了常见面试题。
Hadoop大数据分析技术
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伴随Hadoop的成长，Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具，已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本，系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。 本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。 本书可作为Hadoop大数据技术初学者的门书，也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。
Vue.js 3.x*前端开发(视频教学版)
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本书通过对Vue.js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、教学教案、同步教学视频、习题及答案、其他资源与答疑服务。 本书共分17章，内容包括Vue.js 3.x基本概念、创建Vue.js实例、Vue.js的插值语法、精通指令、计算属性、v-bind及class与style绑定、表单与v-model双向绑定、精通监听器、事件处理、过渡和动画效果、组件和组合API、虚拟DOM和render()函数、精通Vue CLI和Vite、使用Vue Router发单页面应用、使用axios与服务器通信、使用Vuex管理组件状态以及网上商城项目案例。 本书内容丰富、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和培训机构计算机相关专业的教材。
Scratch+数学与算法进阶
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本书是一本Scratch 3.0的阶书籍，阅读本书需要具备一定的Scratch语法基础，例如，变量、赋值、数学运算符、逻辑运算符、条件判断、循环、列表、自制积木等，还应熟悉流程图的概念。 本书分五章，共30节，包括36个任务，25个实战练习。每节以一个任务引领，将数学公式、原理与编程相结合，引领读者在奇妙的编程之旅中探索数学奥秘，轻松地走上算法阶之路。 Scratch与数学相结合，通过算法的学习，使小读者在学习编程的同时强化数学素养，从而拓展思维。例如，利用海伦公式求三角形面积，快速分解质因数，输出斐波那契数列的任意项，展示哥德巴赫猜想的部分结果，等等。
Java程序设计基础教程
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SolidWorks基础与实战教程
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本书针对SolidWorks软件，系统地介绍了草图绘制、特征设计、装配体设计、工程图设计等方面的功能。内容安排上采用由浅深、循序渐的原则。在具体写作上，首先介绍相应章节的基础知识，然后利用一个内容较全面的范例来使读者了解具体的操作步骤，该操作步骤翔实、图文并茂，引领读者一步一步完成模型的创建，使读者既快又深地理解SolidWorks软件中的一些抽象的概念和功能。 本书可作为广大工程技术人员的SolidWorks自学教程和参考书籍，也可作为大专院校计算机辅助设计课程的实训教材。随书附线上教学资源，包括书中的实例素材文件和操作视频录像文件。
系统集成项目管理工程师默写本(双色)
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《系统集成项目管理工程师默写本》由曾多次参与软考命题工作的薛大龙教授担任主编。薛老师非常熟悉命题形式、命题难度、命题深度和命题重，了解学生学习过程中的痛。 《系统集成项目管理工程师默写本》是专为参加系统集成项目管理工程师的考生编写的，因为在备考过程中，很多考生反映不知道考试的重有哪些，同时反映因离学校多年，记不住这些知识。有句话“好记性不如烂笔头”，因此编者结合自己二十多年的软考面授经验，组织编写了本书，考生可以根据本书的章节内容，每天行背诵和书写，渐渐积累知识。 使用《系统集成项目管理工程师默写本》行备考复习，不仅可以加深对知识的记忆和理解，提高做题准确性，还可以锻炼思维，便于复习和回顾，激发学习动力，以及检测学习成果。希望考生充分利用《系统集成项目管理工程师默写本》这一有效的学习工具，通过自己的努力，快速掌握知识，顺利通过考试。
这才是BI该做的事:数据驱动从0到1
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本书以 BI 负责人的视角介绍 BI 分析师的核心工作和应具备的核心技能，并分析 BI 创造价值的专题，理论和实例并重。全书分为四部分： 第一部分（第 1、2 章）为 BI 概述与团队组建，从介绍 BI 分析的基本概念说起，包含BI 职责与数据驱动的概述，以及组建团队时需要考虑的能力模 型、团队选型、团队管理。第二部分（第 3、4 章）为 BI 体系搭建基础知识，包括数据获取与管理，指标体系的概念、设计模型与使用场景。第三部分（第 5 ～ 9 章）为 BI 创造价值专题，包括增长、价值主张、盈利、体验、风控五大专题。第四部分（第 10、11 章）为回顾与展望，从衣、食、住、行、学五个方面回顾数据已经带来的变化与未来可预期的变化，最后从化的视角探讨应对人工智能范式转移的策略。 对于想要通过数据驱动业务、改善决策质量的互联网从业者来说，本书应该是一本非常实用的参考书。
课程增效:生成式人工智能打造优质课堂
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本书突破传统的以技术为主的叙事方式，以教育中课程设计环节为逻辑主线，提供了GAI 赋能课堂创新的 8 大策略、45 个操作案例和 8 个综合案例，这些案例能够直接作为研究项目的申请模板。 通过真实教学案例 + 分步操作指南，手把手教你用 GAI 生成精准学情画像；设计适配不同认知阶段的学习路径；开发跨学科 / 项目式主题课程包；实现过程性增值性评价等。本书内含 40 多个提示词模板和主流教育 AI 工具对比表，助你轻松驾驭 AI教学革命！本书是教育工作者和课程设计师不可错过的智能教学实战手册。
Midjourney AI 绘画设计实战
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本书是一本讲解Midjourney AI绘画的专业图书，聚焦于AI绘画在多个领域的应用实践。全书分为三部分：第一部分（第一章）为AI绘画设计概论；第二部分（第二、三章）系统讲解Midjourney的基本操作和高级技巧；第三部分（第四至九章）则通过游戏设计、动漫设计、建筑设计、AI摄影、产品设计、平面设计等多个领域的实例，展现AI绘画的实际应用。本书内容系统全面、结构编排循序渐，既可作为AI绘画爱好者系统了解和掌握AI绘画设计的学习资料，也可作为相关院校的专业教材。
现代商用卫星通信系统
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本书系统地阐述了卫星通信领域几个主要商用卫星通信系统，以各卫星通信系统的标准协议为基础，以现代商用卫星通信系统的应用情况和技术为主题，结合编者在卫星通信系统方面几十年的工程经验和试验数据，重点对系统架构、技术体制、通信原理和通信流程等进行深入研究，从各移动卫星通信系统的基本概况、发展历程、业务类型、系统结构、无线接口、信道类型、通信流程和基本帧格式等方面进行了有针对性、较为翔实和深入的介绍与分析。
计算机视觉特征检测及应用
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本书立足于计算机视觉特征检测这一基础技术问题，介绍了特征、线和区域的检测方法，并给出具体的检测应用实例，旨在为相关技术人员提供特征检测及应用方面的新研究展，促特征检测技术在社会经济生活领域的应用和发展。 本书内容分为两部分：特征检测方法和特征检测技术应用。在特征检测方法方面，第2章介绍特征检测方法，第3~5章介绍特征线检测方法，第6章介绍斑状区域检测方法，第7~9章介绍规则形状（如多边形、三角形、圆和椭圆）检测方法。在特征检测技术应用方面，第10~11章介绍图像对称性检测技术，第12章介绍新闻图像中字幕检测方法，第13~14章介绍珠宝的自动定位与测量技术，第15章介绍手镯的检测和自动测量技术。 本书适合计算机视觉、图像处理和模式识别等研究、应用和发领域的科技工作者和高等院校师生阅读，也可作为其他相关领域研究人员的参考用书。
Python大数据分析算法与实例
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大数据时代，大数据分析是关键技术。Python是一款优秀的大数据分析软件，本书以Python 3结合第三方源工具行大数据分析，以*小的代价编程实现数据的提取、处理、分析和可视化。 本书分为8章，首先介绍大数据分析的背景和行业应用，给出了数据特征算法分析；然后基于Python 3介绍常用典型第三方大数据分析工具的场景应用；*后比较翔实地阐述大数据分析算法与经典实例应用。 本书适合从事大数据分析的研究人员、计算机或数学等相关专业的从业者参考学习，也可以作为计算机或数学等专业本科高年级或研究生的专业用书。
Arduino项目开发——智能生活
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本书系统论述了Arduino源硬件的架构、原理和发方法，并具体阐述了19个完整的项目设计案例。全书共分20章，内容涉及Arduino项目设计基础、四旋翼飞行器项目设计、宇宙飞船大战小蜜蜂项目设计等。 在编排方式上，全书侧重对创新产品的项目设计过程行介绍。分别从需求分析、设计与实现等多个角度论述硬件电路、软件设计、传感器和功能模块等，并剖析产品的功能、使用、电路连和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握Arduino发方法，本书配套提供项目设计的硬件电路图、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法，可供读者举一反三，二次发。 本书既可作为高校电子信息类专业“源硬件设计”“电子系统设计”“创新创业”等课程的教材，也可作为创客及智能硬件爱好者的参考用书，还可作为从事物联网、创新发和设计专业人员的技术参考书。
Arduino项目案例——游戏开发
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本书以“大众创业万众创新”为时代背景，结合当前高等院校创新实践课程，总结Arduino源硬件的发方法，并给出了系统发Arduino智能硬件产品的实际案例。其主要内容包括四个方面：源硬件简介及Arduino发板，Arduino发产品的基本方法、外围硬件及传感器使用方法。本书内容是教师在教学过程中，基于Arduino发平台，指导学生行创新项目，*后总结了优秀的项目发案例，图文并茂，丰富实用，深浅出，易学易用。 对于书中的每个案例从项目背景、创意描述、功能及总体设计、具体电路图、系统流程图、产品展示以及每个案例所用模块行详细讲解，使读者可以从不同层面对发案例行分析、理解和具体实现。
寻声记：Scratch 3.0趣味编程之旅(全彩)
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本书是一本编程故事书，以Scratch 3.0作为编程设计工具，围绕一只小猫“喵喵呱” 找回叫声的故事展全书内容。 本书包含9章共27节，通篇注重情节的连贯性和任务的合理性，由浅深、由简至繁、循序渐地将编程知识渗透到故事中，包含相对完整的情节和简单有趣的小例子，让读者在阅读时既觉得有趣，又学到了知识。本书适合刚始学习编程的人群阅读，特别是低龄儿童。
深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现
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本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手，详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持，详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧，给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时，也介绍了典型的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。除了介绍理论基础外，本书以Python为基础，详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow，并分别使用这两种框架来构建相应的项目，帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。
