本书讲解软件架构系统各方面的内容，从顶层设计到用于支持高层功能的低层细节。本书首先介绍软件架构的含义并给出简单的设计示例，之后分为四个部分涵盖软件开发生命周期中的各个阶段：讨论构成系统的每个组成单元的一般性原则及其核心内容；重点介绍一些成功的架构模式，包括它们的优势和局限性；阐述如何进行软件测试以及如何构建和共享代码；讲解持续运维，涵盖日志、系统度量、性能分析、代码调试和架构调整等内容。本书将帮你形成架构思维，了解软件开发的思路和项目中要考虑的重点问题。

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通

《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的杰出之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本卷为系列的第2卷，全面讲解了半数值算法，分“数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。

Go语言"入门易，精通难”。想要用Go语言写出优质的软件，不仅要了解Go语言的语法，还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有的了解。 本书既聚焦于Go语言，又不限于Go语言，介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误，内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例，以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书，每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。

《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题—数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程 可视化 数学”工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从

《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册，涵盖了Go语言的诸多关键特性，包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。章引导读者快速搭建开发环境，详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2～5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制，并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6～8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程，打通Go语言面向过程和面向对象编程之间的桥梁。第9～12章探讨Go语言的一些高级话题，包括并发、上下文、反射、泛型等。3～15章探讨Go语言的I/O、网络编程及RPC通信等编程场景。6～18章是Go语言的扩展话题，涵盖了内存管理、正则表达式和Go语言的汇编。9章和第20章重点探讨了Go语言在日常开发中的典型应用，主要介绍框架Gin的使用，以及如何利用Go语言

《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习进展简介、相关性与因果关系、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考用书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《细说Python编程：从入门到科学计算》以Python 3.x为平台，由两位博士执笔，详尽细致地阐述Python编程的基础知识和高级技巧，并以大量示例代码进行实践，同时还介绍人工智能领域广泛使用的科学计算工具NumPy。《细说Python编程：从入门到科学计算》分为两篇，共19章。篇（～11章）为基础知识，主要讲解Python的编译环境、入门知识、字符串、容器、函数、循环、条件选择、模块、类、类的特殊成员、文件；第2篇（2～19章）为高级应用，包括异常处理、日期和时间、测试代码、程序打包、使用数据库、网络编程、图形用户界面、科学计算等内容。全书知识点丰富，辅之以示例演示，读者可以边学边练，快速掌握。 《细说Python编程：从入门到科学计算》还提供了16小时共151节微课教学视频，读者扫码即可观看学习，免费提供的示例源码文件可直接调用，方便上机操练