C ＋＋是信息学奥赛指定的编程语言。本书以通俗易懂的方式深入浅出地介绍了C ＋＋编程语言，适合作为小学生学习的教材类读物。 《小学生C ＋＋创意编程（视频教学版）》的特点在于紧密结合生活，将算法融入其中。精心挑选了100多个案例，旨在逐步引导读者掌握编程技巧。书中的案例难度梯度设计合理，既能够满足孩子的挑战欲，又能让他们在完成任务后获得内在的成就感。本书以逻辑思维、算法思考为核心，旨在激发孩子对编程的学习兴趣，并建立编程带来的成就感；采用多种教学模式，提供多种学习方法，让孩子真正感知程序设计，理解编程，提升思维。《小学生C ＋＋创意编程（视频教学版）》涵盖了C ＋＋中的各个知识点，包括指针等高级主题，解决了C＋＋ 学习难、难入门的局面。同时本书还配备了大量练习题，辅助读者进行手动实验，从而达到
"《Scratch少儿趣味编程108例（全视频微课版）》以Scratch 3.6版本为基础，通过108个案例详细介绍了运用Scratch软件制作动画、游戏等趣味作品的方法，充分培养孩子的想象力和创造力。本书共分为9章，第1章概述Scratch下载、安装和运行的方法；第2章介绍创建背景和角色的方法；第3章讲解自上而下依次执行的顺序结构；第4章探究根据条件进行判断的选择结构；第5章讲述重复执行的循环结构；第6章介绍使作品变得更加丰富的 声音 与 画笔 模块；第7章分析使用变量和列表存储数据的方法；第8章阐述运算模块的相关知识；第9章探究运用积木的各种功能解决实际问题的方法。 《Scratch少儿趣味编程108例（全视频微课版）》可作为少年儿童的编程启蒙读物，也可供对Scratch编程感兴趣的读者学习参考，还可作为学校编程兴趣班及相关培训机构的教材。"
本书旨在帮助读者理解开源大语言模型的架构、训练和推理过程，以及相关的源代码。主要研究对象是Meta开源的Llama模型。本书从Python Numpy实现单层感知机和神经网络开始，逐步讲解了如何实现Transformer模型和Llama模型。此外，本书还介绍了增量预训练模型、监督微调和人类反馈强化学习等模型训练过程。对于私有知识的加入，书中重点介绍了监督微调，也介绍了RAG中词向量的计算。本书采用循序渐进的方式，通过功能框图、代码分解执行、执行结果显示、背景知识补充等手段帮助读者理解模型和算法。 本书的核心读者群体定位为大语言模型应用的开发人员，特别适合那些想从计算机视觉转向自然语言处理的人。此外，本书还适合作为大学本科生及研究生相关课程的参考教材使用。
《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、 主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》选取算
《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》以Python 3.10版本为基础，通过108个案例，详细、全面地介绍Python的基础知识和使用方法，通过制作多种有趣味的编程作品，让读者在思考中充分发挥想象力和创造力。本书共分为9章，第1章概述Python下载、安装的方法和编程环境的应用；第2章介绍Python的基础知识；第3章讲解以条件进行判断的选择结构；第4章探究重复执行的循环结构；第5章讲述字符串的应用方法；第6章介绍列表、元组与字典的作用与方法；第7章分析函数进阶应用的方法；第8章阐述turtle画图应用模块的相关知识；第9章探究运用Python编程语言综合解决实际问题的方法。 《Python青少年趣味编程108例（全视频微课版）》可作为中小学生的编程启蒙读物，也可供对Python编程感兴趣的读者学习参考，还可作为学校编程兴趣班及相关培训机构的教材。
《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。 《R语言数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握 数学 编程 机器学习 是**。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 鸢尾花书有三大板块 编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是 数学 板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。 《矩阵力量：线性代数全彩图解 微课 Python编程》共 25 章内容，可以归纳为 7 大板块：向量、矩阵、
《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，
《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第一册，也是 编程 板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容 跨度 极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把《编程不难:全彩图解 微课 Python编程
主要特色 讲解变量、表达式、控制流程、函数、调试和错误处理 涵盖面向对象编程、类、类成员、ASP.NET Core、WCF、REST API和Blazor App编程技术 阐述代码导航、IntelliSense、重构和代码修复等增强功能如何帮助你更快捷、更轻松地编写程序 提供大量可下载的示例代码 如何在流程早期发现和修复bug，节省时间，减少麻烦 ?探索云计算、跨平台和数据访问编程
本书从强化学习最基本的概念开始介绍, 将介绍基础的分析工具, 包括贝尔曼公式和贝尔曼最 优公式, 然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法, 最后推广到基于函数逼近的强化学习方 法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法, 并不强调算法的编程实现。本书不要求 读者具备任何关于强化学习的知识背景, 仅要求读者具备一定的概率论和线性代数的知识。如果读者 已经具备强化学习的学习基础, 本书可以帮助读者更深入地理解一些问题并提供新的视角。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业或研究所的从业者。
本书将提供全方位的Java和面向对象编程学习体验。利用这本书，你会通过一种独特的方法学习Java语言，它不是那种只介绍怎么做的使用手册，而是会帮助你成为一名优秀的程序员。通过各种谜题、探秘、与著名Java对象的深入访谈，你会很快了解Java的基础和高级知识，包括Lambda、流、泛型、线程、网络和让人心生畏惧的桌面GUI。如果你有其他编程语言的经验，本书会采用更多现代方法让你的大脑学习编程，能够更流畅、更快捷、更容易地读写和维护Java代码。 如果你读过Head First的书，就会知道这是一本怎样的书。它会采用专门为你的大脑设计的一种生动形象的方式娓娓道来。如果你还没有读过Head First的书，这本书肯定会让你喜出望外。利用这本书，你将通过多感观的学习体验来学习Java，能让你的大脑真正开动起来，而不是一味说教，让你昏昏欲睡
这是一本以技术讲解与项目实战为主的Unity游戏开发教程图书。本书以简洁明快的语言对Unity的重点知识进行了讲解，配合详细的图文注释和大量的项目实例，让读者能够轻松快速地入门Unity，同时在本书后面的章节中也包含了很多游戏编程中的进阶知识，可供基础较好的读者进行拓展。另外，本书还为每个章节中的项目实战提供了配套视频，视频中通过讲解项目实战来详细讲解每章的重点知识，以便读者更加轻松地入门。 全书共16章。第1~4章为Unity基础部分，主要介绍Unity的基础操作和与编程相关的知识；第5~10章为Unity进阶部分，主要按照 物理系统 粒子系统 动画系统 导航系统 游戏界面系统 2D游戏开发 这一流程介绍Unity游戏开发的核心技术和思路；第11~15章为Unity拓展部分，主要介绍数据网络、AR和VR等高级技术的使用；第16章为3D游戏开发综合实例，让读者以一个
本书力求将芯片基础知识理论与案例实践融合在一起进行详细介绍。帮助读者理解芯片相关多个模块开发工作原理，同时兼顾了应用开发的技术分析与实践。本书包含大量翔实的示例和代码片段，以帮助读者平稳、顺利的掌握芯片开发技术。 全书共10章，包括RISC-V技术分析；PCIE，存储控制，以及总线技术分析；NPU开发技术分析；CUDA原理与开发示例分析；GPU渲染架构与优化技术分析；U-Boot开发分析；Linux开发分析；光刻机技术分析；芯片制造技术分析；卷积与矩阵相乘编译部署分析。 本书适合从事硬件设计、微电子技术、软件开发、编译器开发、人工智能，以及算法等方向的企业工程技术人员，也适合高校师生、科研工作人员、技术管理人员参考阅读。
《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个
这是一本实例版的 C 语言编程图书，通过编码求解问题的方式来讲解 C 语言的编程知识、数据结构和算法。全书共 15 章，第 1~10 章着重介绍 C 语言的基础知识，包括选择语句、循环控制语句、函数、数组、指针、字符串、结构体、结构体数组与链表、位运算和文件等；第 11~15 章侧重于算法和数据结构基础，包括递归、栈和队列、前缀和与差分、贪心算法、动态规划等。本书包含了 400 个实例和 150 个实练题目，每个实例都有实际的应用背景，通过分析和编码来培养读者的计算机思维和解决实际问题的能力。每个实例实练都配备了相应的视频讲解，以帮助读者解决学习中的疑难问题，加深对所学知识的理解和运用。本书提供代码源文件，便于读者下载练习。另外，本书还提供网站在线刷题，提高读者的编程实战能力。 本书旨在帮助读者系统学习和掌握 C 语言编程的
《C 青少年趣味编程108例（全视频微课版）》详细介绍了C 语言编程的知识和应用技巧，通过108个有趣的案例，帮助读者快速了解并掌握C 编程的基础知识及核心算法，能够使用C 解决实际问题。本书共分为9章，第1~5章介绍了C 编程的基础知识，如分支结构、循环结构、数组和函数等；第6~8章介绍了C 编程常用的核心算法，如递推和递归算法、贪心和分治算法、排序和搜索算法等；第9章为综合案例，通过应用C 编程知识来解决生活和学习中遇到的各种实际问题。 《C 青少年趣味编程108例（全视频微课版）》可作为中小学生的编程启蒙读物，也可供对C 编程感兴趣的读者学习参考，还可作为中小学编程兴趣班及相关培训机构的教材。
《代码大全2（纪念版）》作为名家经典著作，是一本完整的软件构建手册，涵盖软件构建过程中的所有细节。它从软件质量和编程思想等方面论述软件构建的各个主题，并详细论述主流的新技术、高屋建瓴的观点和通用的概念，还含有丰富而典型的程序示例。本书所论述的技术不仅填补了初级与中高级编程技术之间的空白，同时还为程序员提供了一个有关编程技巧的信息来源。 《代码大全2（纪念版）》对经验丰富的程序员、技术带头人、自学的程序员及几乎不懂太多编程技巧的学生大有帮助。无论是什么背景的读者，都可以通过阅读和领会本书，在更短的时间内更轻松地写出更好、更简洁和更优雅的程序。
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握 数学 编程 机器学习 是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几
这是一本面向AI开发人员以及对生成式人工智能技术感兴趣的读者的专业图书。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》深入探讨生成式AI技术的原理与实现，以及如何利用OpenAI API进行高效开发。《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》内容包括ChatGPT的原理解析、OpenAI API请求库的使用、飞书AI机器人的构建、AI编程辅助插件的开发、Hugging Face模型的私有化部署与微调，以及检索增强技术RAG和Prompt Engineering的优化策略。 书中不仅系统地梳理了生成式AI应用开发的关键知识点，还通过丰富的实际代码案例指导读者在不同垂直领域实现AI应用的开发。此外，《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》还扩展介绍了AI应用的社区生态，帮助读者将理论知识应用到实践中，培养独立开发和优化生成式AI应用的能力。 《生成式AI应用开发:基于OpenAI API实现》适合希望深入了解并实践生成
《大模型编程实践与提示工程》深入浅出地介绍了提示工程在大模型编程实践中的重要性及其具体应用。作为人工智能专家，作者展示了如何借助大模型来优化业务任务，构建商业解决方案以及创建强大的推理引擎。此外，通过探讨提示工程和对话式编程，本书还介绍了如何借助自然语言来掌握新的编码技术。 《大模型编程实践与提示工程》面向软件专家、架构师、首席开发人员、程序员和机器学习爱好者，也适合任何对自然语言处理或人工智能感兴趣的读者阅读和参考，可以帮助他们培养和提升新质生产力。
本书旨在为读者提供关于Flowable的全面指南，深入探讨基于业务流程开发的思想和方法。全书分为4篇：基础准备篇介绍Flowable的基础用法、流程设计器集成与使用、工作流引擎配置、数据库设计、核心概念和API等，让读者建立对Flowable的基本认识；常规应用篇介绍Flowable各种功能和特性的配置与使用，让读者掌握Flowable的基础用法；高级实战篇立足实战，介绍如何基于Flowable的扩展特性实现对多种复杂流程场景的支持；架构扩展篇主要介绍提高Flowable性能和增大其容量的措施，并提出一套多引擎架构方案来支撑大容量、高并发和高稳定流程场景。
编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。
