《Python TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。《Python TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章，首先介绍TensorFlow的基本知识，通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。《Python TensorFlow机器学习实战》适合有Python基础的工程师阅读；对于有基础的读者，可通过《Python TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中；对于高等院校的学生和培训机构的学员，《Python TensorFlow机器学习实

本书从开发中经常遇到的实际问题和开发中的关键技能、难点技术出发，对开发中经常遇到的实际问题和需要掌握的实用技能进行了系统的梳理、总结和提炼，编写了150个适用于Python开发各应用场景的解决方案，可以有效帮助学习者解决开发中遇到的各种实际编程问题。全书共分12章，包括核心基础应用、字符串处理、文件操作、GUI界面开发、图形图像与多媒体、Python与Office自动化、网络爬虫、数据处理Pandas、数据分析与图表、Web开发、程序打包及程序自动化等多方面的内容。本书将众多开发者多年沉淀的开发经验、技巧及实用示例、案例集一书，旨在帮助用户快速解决程序开发中的各种难题，达到高效开发各种软件项目的效果。本书是您在python学习中可靠的伙伴，也是拒绝平庸的指南。灵活使用本书的锦囊，可以助您更好地探索Python开发。本书不仅适合程序开发

本书融入美国斯坦福大学在 2025 计划中提出的“轴反转”教学理念，改变传统教学中以知识 讲授为中心的教学组织模式，以“先能力、后知识”理念组织教学。全书以 100 多个实际问题求解 案例为纽带，在各知识点间建立一种有机的联系，强化各知识点间的交叉融合和知识的反复再现， 在培养问题求解能力的同时掌握 Pytho程序设计基础知识与应用能力。 本书共分 10 章，内容包括 Pytho语言概述、turtle 画图、基本数据类型与运算、程序流程控制、 函数和代码复用、序列类型、集合与字典、异常处理、文件操作、数据分析与可视化。本书叙述清晰， 案例丰富，可使学生循序渐进地学会 Pytho编程技术和技巧。 本书适合作为高等学校计算机专业及其他相关专业的教材，也可作为计算机等级考试（二级） 的辅导教材，以及 Pytho程序设计爱好者的自学参考书。

本书以从零开发一个博客系统为例，介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作，包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求，介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分（Model、Form、admin、View）的介绍和使用，完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用，通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分，包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。

本书是Node.js的实战教程，涵盖了为开发产品级Node应用程序所需要的一切特性、技巧以及相关理念。 从搭建Node开发环境，到一些简单的演示程序，到开发复杂应用程序所必不可少的异步编程。第二版介绍了全栈开发者所需的技术，包括前端构建系统、选择Web框架、在Node中与数据库的交互、编写测试和部署Web程序，等等。

《枕边算法书 》d1章重点讲解各种常见算法，d2章主要介绍几种相对少见的算法，第3章和第4章探究其他程序员编写的代码，从中总结算法应具备的特点，以及程序员应当持有的态度和必须培养的能力。书中以日常对话般浅显的叙述方式，帮助专业开发人员、刚刚踏入软件开发和编程门槛的初学者体会程序设计的创造性和成就感。

本书以从零开发一个博客系统为例，介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作，包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求，介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分（Model、Form、admin、View）的介绍和使用，完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用，通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分，包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。

《Python TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。《Python TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章，首先介绍TensorFlow的基本知识，通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。《Python TensorFlow机器学习实战》适合有Python基础的工程师阅读；对于有基础的读者，可通过《Python TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中；对于高等院校的学生和培训机构的学员，《Python TensorFlow机器学习实

本书以从零开发一个博客系统为例，介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作，包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求，介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分（Model、Form、admin、View）的介绍和使用，完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用，通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分，包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。

本书以从零开发一个博客系统为例，介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作，包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求，介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分（Model、Form、admin、View）的介绍和使用，完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用，通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分，包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。

《Python开发实战》来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。 作者从Python的环境搭建讲起，介绍了Web应用开发方法、任务管理，以及评审、测试及高效部署、服务器调试等内容，尽可能网罗了Python开发流程中所涉及的方方面面。在这里，Python仅仅是一个载体，很多知识点在非Python下也适用，这也是本书大的特色所在。 《Python开发实战》适合有基础的Python开发者，以及使用PHP或Ruby进行网页开发的读者阅读。

在这本实用指南中，作者解释了为什么去中心化应用（dapp）将比现在流行的Web应用得到更广泛的使用以及实现更多盈利，展示了如何使用现有工具来创建可用的dapp及其市场，并研究了目前两个成功的dapp案例。读者将了解到区块链的加密存储台账、scarce-asset模型和点对点技术如何提供比当前软件模型更灵活、更具激励性的结构。

本书共19章，章介绍数据科学中涉及的基本领域；第2～3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础；第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析；第5章讲解数据规整、清洗的重要技能；第6章介绍数据科学领域实用的统计检验；第7章讲解当被解释变量为连续变量时，如何使用线性回归作预测；第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型；第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。0～12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用；3～14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩；5章以产品推荐作为案例，讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法；6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布不平衡时的处理方法；7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法；8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法实现宏

本书在当前J2EE项目的红火之际，针对版的JBuilder 9的特点，用深刻的理论和详实的例子展示了Java语言的巨大威力、JBuilder 9的高效快捷，以及J2EE的高级架构。全书共分为15章，包括Jbuilder 9的新特点、Java语言的基本特点、JBuilder 9的可视化组件开发、Java语言的数据库开发、JSP及Servlet的开发、Web Service的开发、Struts框架的Web应用开发,以及J2EE项目的开发，使读者对于Java语言本身有一个比较深刻的理解和掌握，并且能够运用JBuilder 9开发工具熟练高效地进行项目开发，以及应用J2EE设计模式进行J2EE项目架构的搭建。书中带有很多实例，这无论是对于初学者的学习还是熟练者的提高都具有很大的帮助。 本书适合于专业和准专业的Java程序员阅读，也可作为正在转向进行Java开发的各类程序员的Java参考书。

本书介绍交互式设计的技术与技巧，讲述如何从目标用户的需求和期望出发，结合人类本身的心理特征和行为特点，用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展，对书中案例进行了全面更新。

《Python开发实战》来自真正的开发现场，是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。 作者从Python的环境搭建讲起，介绍了Web应用开发方法、任务管理，以及评审、测试及高效部署、服务器调试等内容，尽可能网罗了Python开发流程中所涉及的方方面面。在这里，Python仅仅是一个载体，很多知识点在非Python下也适用，这也是本书大的特色所在。 《Python开发实战》适合有基础的Python开发者，以及使用PHP或Ruby进行网页开发的读者阅读。

《程序员的数学 第2版》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无须精通编程，也无须精通数学，只要具备四则运算和乘方等基础知识，即可阅读本书。 《程序员的数学 第2版》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。 《程序员的数学 第2版》新增一个附录来介绍机器学习的基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领读者走进机器学习的世界。