本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书通过循序渐进的内容设计、深入浅出的技巧讲解，帮助读者轻松上手R语言，掌握统计分析及数据可视化的思路、方法与技巧。本书还会带领读者挑战真实世界中的数据难题，包括数据预测、数据挖掘以及动态数据报告的撰写等。值得一提的是，本书对 ggplot2 绘图功能进行了颇具深度的解读。另外，针对聚类、分类和时间序列分析等机器学习主题，本书增加了更多翔实的案例。 数据清洗、数据管理及数据分析 使用ggplot2绘图实现数据可视化 调试程序及创建包 R语言及tidyverse系列包的完整的学习资源

本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程，已在GitHub获得超60k的 Star，并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的全彩插图和在线动画图解，揭示算法工作原理和数据结构底层实现，教授读者如何选择和设计算法来解决不同类型的问题，切实提升编程技能，构建完整的数据结构与算法知识体系。

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本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计*机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。

伴随着Java的成长，《Java核心技术》从第1版到第11版一路走来，得到了广大Java程序设计人员的青睐，成为一本畅销不衰的Java经典图书。 本书经全面修订，以涵盖Java 17的新特性。新版延续之前版本的优良传统，用数百个实际的工程案例，全面系统地讲解了Java语言的核心概念、语法、 重要特性、 开发方法。 着力让读者在充分理解Java语言和Java类库的基础上，灵活应用Java提供的高级特性，具体包括面向对象程序设计、反射与代理、接口与内部类、异常处理、泛型程序设计、集合框架、事件监听器模型、图形用户界面设计和并发。 全书共12章，为你指明Java的学习路径： ☉第1章概述Java语言的特色功能； ☉第2章详细论述如何下载和安装JDK以及本书的程序示例； ☉第3章开始讨论Java 语言，包括变量、循环和简单的函数； ☉第4章介绍面向对象两大基石中重要的

在智能手机快速发展的背景下，越来越多的人开始喜爱使用各种App。《App UI设计案例实操》主要介绍了手机App UI（用户界面）设计思路和制作过程。《App UI设计案例实操》赠送所有案例素材和源文件、教学PPT课件和教学视频。 《App UI设计案例实操》适合想要快速掌握UI设计制作方法的人员，也适合广大平面设计爱好者和相关行业从业人员，同时，也可作为高等院校的教学辅导用书。

这是一部从 工作原理 和 工程实践 两个维度深入剖析JVM的著作，是计算机领域公认的经典，繁体版在台湾也颇受欢迎。 自2011年上市以来，前两个版本累计印刷36次，销量超过30万册，两家主要网络书店的评论近90000条，内容上近乎零差评，是原创计算机图书领域不可逾越的丰碑。 第3版在第2版的基础上做了重大修订，内容更丰富、实战性更强：根据新版JDK对内容进行了全方位的修订和升级，围绕新技术和生产实践新增逾10万字，包含近50%的全新内容，并对第2版中含糊、瑕疵和错误内容进行了修正。 全书一共13章，分为五大部分： 第壹部分（第1章）走近Java 系统介绍了Java的技术体系、发展历程、虚拟机家族，以及动手编译JDK，了解这部分内容能对学习JVM提供良好的指引。 第二部分（第2~5章）自动内存管理 详细讲解了Java的内存区域与内存溢出、垃圾收集器

本书以Qt 6为开发平台，系统介绍如何用Qt C 开发应用程序。首先介绍Qt C 应用程序的基本结构、界面可视化设计和布局管理方法、元对象系统的功能及其应用等基本内容，然后深入讲解常用界面组*、模型/视图结构、**处理、对话框和多窗口程序设计、文*读写等功能的编程方法，以及数据库、多线程、网络、多媒体、图表、数据可视化、串口通信等功能模块的使用。本书内容丰富，辅以大量精心设计的完整示例程序，涵盖进行GUI程序设计所需掌握的各种技术主题。

本书基于野火STM32全系列开发板介绍FreeRTOS内核实现与应用开发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把FreeRTOS内核写出来，从底层的汇编开始，讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现，如何支持多优先级，如何实现定时器以及时间片等FreeRTOS的核心知识点；第二部分则开始讲解FreeRTOS内核组件的应用以及如何使用FreeRTOS进行多任务编程。本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌入式领域工程师和爱好者的技术参考书，也适合相关专业的学生学习参考。

这是一本能让读者快速从零开始构建工业级知识图谱的著作。作者是知识图谱和自然语言处理领域的专家，本书得到了OpenKG联合创始人王昊奋、清华大学教授李涓子、东南大学教授漆桂林、美团知识图谱团队负责人张富峥、文因互联创始人鲍捷等学界和业界知识图谱扛旗人的一致好评和推荐。 本书不仅详细讲解了知识图谱的技术原理和构建工具，而且还循序渐进地讲解了知识图谱的构建方法、步骤和行业应用。配有大量实战案例，并且开放了源代码，确保读者能学会并落地。 全书一共8章： 第1章介绍了知识图谱的概念、模式、应用场景和技术架构； 第2章围绕知识图谱的技术体系，详细阐述了知识的表示与建模、抽取与挖掘、存储与融合，以及检索与推理； 第3章通过具体的实例介绍了各种知识图谱工具的使用； 第4章和第5章从工业实践的角度讲解了从0到1构

本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。全书共13章，内容从逻辑上分为四个部分。认知篇（第1~2章）首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型；然后给出了华为数字化转型的整体框架（方法论），以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检。方法篇（第3~5章）讲解了华为数字化转型的理念和方法，覆盖从变革规划、变革项目实施到IT产品实现的全部过程。实践篇（第6~10章）介绍了华为如何通过数

本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习入门新手，还是计划跟踪机器学习进展的研发人员，都可以将本书作为使用Python进行机器学习的不二之选。 学完本书，你将能够： 探索机器从数

本书使用备受业内人士欢迎的游戏编程平台Unity，从零开始，手把手地带领读者设计并制作两种令人着迷的跨平台2D游戏。本书通过丰富的插图和详尽的步骤说明，将游戏设计的基本原则、Unity的常用操作，以及编程语言C#的基础知识深入浅出地呈现给读者。

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点的著作，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难得的入门书，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入门 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开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。 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

本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。

本书主要介绍了如何使用GPU和利用CUDAC语言对其进行编程的。首先从基本的CUDA概念及结构讲起，一步一步地引导读者进入CUDA的内部世界，由浅入深地介绍了其编程要求及其内部架构，使读者对其有了整体印象后，逐步深入了解其内部机能，后介绍了GPU的一些专用函数和注意事项。

由谷歌（Google）、领英（LinkedIn）和微软（Microsoft）的实验领导者编写的这本实用指南将教你如何使用可信赖的线上对照实验（也就是A/B测试）来加速创新。根据每年每个公司运行的两万多个对照实验的实践经验，作者为准备着手运行实验的学生和行业的专业人员分享了一些实例、需要避免的陷阱以及建议，并为希望改善自身及其机构做出数据驱动决策方式的高级从业者深入探讨了进阶专题。

本书要讲述的内容涵盖JavaScript语言本身，以及Web浏览器所实现的JavaScriptAPI。本书第6版涵盖了HTML5和ECMAScript5，很多章节完全重写，增加了当今Web开发的佳实践的内容，新增的章节包括jQuery、服务器端JavaScript、图形编程以及JavaScript式的面向对象。本书不仅适合初学者系统学习，也适合有经验的JavaScript开发者随手翻阅。

本书系统地介绍了机器人学的基础理论知识，重心放在机器人机构、规划与控制三个方面，为机器人学的入门教材，可纳入到机器人导论的范畴。 全书以现代数学分支之一——旋量理论为工具和桥梁，衔接全书知识体系。这既是书名定位为现代机器人学的主要依据，也是本书区别其他机器人导论类教材的重要特征。 全书总共13章，第1章为绪论。第2章主要介绍与机器人机构有关的若干基本概念，第3章作为全书的理论基础，详细讨论如何应用旋量理论构建刚体运动模型的过程；第4?7章主要讲述有关机器人运动学方面的基础内容，包括开链机器人正向运动学（第4章）、一阶运动学与静力学（第5章）、逆向运动学（第6章）和并联机器人运动学（第7章）。第8?11章主要讲述有关机器人动力学、规划与控制方面的基础内容，包括开链机器人动力学建模（第8章）、轨迹生成（

本书共13章，第1章引入了微服务架构模式语言的概述；第2章解释了为什么软件架构很重要，并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式；第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式；第4章介绍Saga模式；第5章介绍领域驱动设计（DDD）的聚合和领域事件等模式的使用；第6章介绍如何使用事件溯源模式；第7章介绍如何使用 API 组合模式或命令查询责任隔离（CQRS）模式；第8章介绍外部 API 模式；第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术；第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面；第12章介绍部署模式；第13章介绍绞杀者模式。

本书包括三个部分，首先介绍自动驾驶仪和库的特性。然后着重介绍对ArduPilot库的重要部分的理解，其中描述了代码的每个主要组成部分。第三部分是高级特性部分，目的是将获得的知识扩展到实时应用程序。每个部分都详细描述了代码及其组件、应用程序和交互。