本书是《ERP 从内部集成起步》的后修订版，更名为《ERP 制造业信息化管理的基石》。本书从工业工程学的视角，将现代管理理念与信息技术应用结合起来，讲解ERP的基本原理、指导思想、运行机制、项目实施等基础知识，做到 知其然又知其所以然 ，并体现 两化融合 的精神。为了厘清社会上对ERP的各种理解，本书根据首先提出ERP的美国Gartner公司历次研究报告介绍ERP，根据倡导MRP的美国生产与库存管理协会（APICS）出版的经典文献介绍内部集成应用，做到寻根溯源、公正务实，不涉及任何商务因素。本书分为 ERP原理与管理思想 ERP内部集成的应用 和 项目管理与ERP实施 三部分，是一本深入浅出、通俗易懂、结合国情、重在实用的ERP普及读物。本书适合企业各级管理人员、项目实施人员、管理咨询公司、软件公司和大专院校相关专业的读者阅读。
本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解常用的算法知识，又融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解STL，涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数；第2章讲解实用的数据结构，涉及并查集、倍增、稀疏表、区间最值查询、最近公共祖先、树状数组和线段树；第3章讲解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典树；第4章讲解平衡树，涉及树高与性能、平衡二叉搜索树、树堆和伸展树；第5章讲解图论提高方面的知识，涉及连通图与强连通图、桥与割点、双连通分量的缩点和Tarjan算法；第6章讲解图论算法，涉及最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径；第7章讲解搜索算法提高方面的知识，涉及剪枝优化、嵌套广度优先搜索、双向广度优先搜索和启发式搜索；第8章讲解动态规划
Hadoop是使用广泛的大数据处理框架之一，在大数据领域有着极其重要的地位，掌握Hadoop可以让学习者对大数据的理解更进一步。本书是基于Hadoop 3.1.3编写的，从大数据的特点和处理难点入手，逐步讲解Hadoop的起源和发展。从搭建Hadoop的学习环境开始，依次对Hadoop的三大功能模块进行重点讲解，并且结合大量案例，细致地讲解HDFS、MapReduce、YARN的内核原理和调优方法，还会扩展讲解Hadoop的高可用实现、在生产环境中的调优方法及源码解读。本书广泛适用于大数据的学习者与从业人员，是大数据学习的书籍。
《大规模语言模型开发基础与实践》循序渐进、详细讲解了大模型开发技术的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow和PyTorch开发大模型程序的方法和流程。 全书共12章，分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面。《大规模语言模型开发基础与实践》易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，是学习大模型开发的实用教程。 《大规模语言模型开发基础与实践》适用于已经了解Python基础开发的读者，以及想进一步学习大模型开发、模型优化、模型应用和模型架构的读者，还可以作为大专院校相关专业的师生用
本书详细介绍机器视觉和人工智能技术，主要内容包括机器视觉与人工智能概述、图像基础算法应用开发实例、图像处理应用开发实例、深度学习应用开发实例、百度AI应用开发实例。全书采用项目式开发的学习方法，通过39个贴近日常生活的开发实例，由浅入深地介绍图像处理和深度学习的相关知识。本书中的每个开发实例均有完整的开发过程，并给出了开发代码，读者可在这些开发实例的基础上快速地进行二次开发。
本书从基本的电学知识开始，带领读者一步一步、从无到有地制造一台能全自动工作的计算机。在这个过程中，读者可以学习到大量有趣的电学、数学和逻辑学知识，了解到它们是如何为电子计算机的产生创造条件，并促使它不断向着更快、更小、更强的方向发展。通过阅读本书，读者可以很容易地理解自动计算实际上是如何发生的，而现代的计算机又是怎么工作的。以此为基础，在本书的后面集中介绍了现代计算机的组成和主要功能，以及计算机核心与外部设备的接口，并对以操作系统为核心的软件进行了介绍。
本书系统地介绍了Xilinx新一代集成开发环境Vivado 2018的设计方法、设计流程和具体实现。全书共11章，内容包括Xilinx新一代UltraScale结构、Vivado集成设计环境导论、Vivado工程模式基本设计实现、Vivado非工程模式基本设计实现、创建和封装用户IP核流程、Vivado高级约束原理及实现、Vivado调试工具原理及实现、Vivado部分可重配置原理及实现、Vivado HLS原理详解、Vivado HLS实现过程详解、HDMI显示屏驱动原理和实现。 本书参考了Xilinx新一代的Vivado 2018设计套件设计资料，理论与应用并重，将Xilinx新一代的设计理论贯穿在具体的设计实现中。
本书以LabVIEW为讲解对象，系统介绍了LabVIEW程序设计的理念、关键技术和应用实例。全书分为三大部分：基础篇、实例应用篇和综合开发篇。基础篇（第1～10章）介绍了LabVIEW程序设计所需的基础知识，实例应用篇（第11～27章）介绍了实际应用中涉及的具体问题和应用实例，综合开发篇（第28～32章）则对实际工作中的具体系统进行详细的讲解和分析。 本书共有100个实例，具有涵盖面广、内容丰富、结构清晰、实用性强的特点。本书通过大量实例阐述程序设计中的重要概念和设计步骤，突出了系统完整性和实用性相结合的优点。
本书系统、全面地讲解了LabVIEW的编程技术，主要内容包括LabVIEW开发环境介绍、数据结构、程序结构、属性节点、子VI与内存管理、多线程应用、程序设计模式、动态调用、常用控件的编程、文件操作、程序界面构建、面向对象编程、LabVIEW与外部组件的通信、LabVIEW与硬件的通信、应用程序制作和安装包的生成。本书的特色是实例多，作者将多年的编程经验精心制作为例题，例题中的程序代码反映了LabVIEW编程中的重点和难点，而且浅显易懂，可以满足不同层次读者的需要。LabVIEW的编程思想和传统的文本编程语言是有差别的，书中很多程序代码提供了多种实现方法，通过这种举一反三的形式帮助读者理解LabVIEW的编程思想。
本书以Python为平台，以将概念、实例和经典应用相结合的方式，介绍如何利用Python实现人工智能。全书分为9章，内容包括：人工智能的基础，人工智能背景下的科学计算，人工神经网络，迁移学习，网络爬虫，智能数据分析，机器学习，智能模型分析，人工智能的应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识，书中每章节都通过理论与实例相结合的方式，让读者在掌握概念的同时，掌握程序设计方法，并能利用程序设计解决实际问题。
本书通过从入门到精通的54个实际案例，以国内广泛使用的三菱FX/Q系列PLC为主体，按照基础知识、应用提高的结构体系，由浅入深、循序渐进地介绍三菱FX/Q系列PLC的结构原理及硬件知识、常见指令与应用案例、SFC编程、模拟量编程、定位控制、通信编程等内容。本书深入浅出、图文并茂，可作为高职高专电类相关专业的课程教材，也可作为广大电工技术爱好者、求职者、下岗再就业者、职业培训人员的教材。
《国外数字系统设计经典教材系列：用于逻辑综合的VHDL（第3版）》侧重于介绍面向逻辑综合的VHDL程序的编写方法，全面介绍了可综合的VHDL语法条款。但是，考虑到测试工作的重要性，《国外数字系统设计经典教材系列：用于逻辑综合的VHDL（第3版）》也介绍了一部分为实用的与编写测试平台有关的VHDL语法。 《国外数字系统设计经典教材系列：用于逻辑综合的VHDL（第3版）》的读者对象是数字系统设计工程师和正在学习逻辑综合技术的硕士研究生。
本书全面系统地介绍了Python语言在常见办公场景中的自动化解决方案。全书分为5篇21章，内容包括Python语言基础知识，Python读写数据常见方法，用Python自动操作Excel，用Python自动操作Word 与 PPT，用Python自动操作文件和文件夹、邮件、PDF 文件、图片、视频，用Python进行数据可视化分析及进行网页交互，借助ChatGPT轻松进阶Python办公自动化。 本书适合各层次的信息工作者，既可作为初学Python的入门指南，又可作为中、高级自动化办公用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。
IBM Quantum Experience是一个领先的量子计算平台，能在云端实现和部署量子解决方案。本书将帮助读者快速掌握量子计算机编程技术，并针对最常见的问题与挑战提供解决方案。 本书从对IBM Quantum Experience及Qiskit的概述入手，通过简单的代码示例介绍如何搭建编程环境。这一部分较少关注理论框架，而更多地聚焦Shor算法和Grover算法等近期发展。本书深入探讨量子信息科学工具包Qiskit及其组成(Terra、Aer、Ignis和Aqua)，探索它们的优点及应用场景。在使用模拟器以及真实的硬件来比较嘈杂中型量子(Noisy Intermediate-Scale Quantum，NISQ)计算与通用容错量子计算之间的差异之前，本书会讲解Qskt提供的多种量子门，并借助这些量子门来剖析一个量子程序的工作原理。本书最后介绍量子算法，比较量子算法与经典算法的不同之处，并介绍如何在Aqua中使用预封装的量子算法。 通过对本书的
是不是已经厌倦了那些深奥的HTML书？你可能在抱怨，只有成为专家之后才能读懂那些书。那么，找一本新修订的《Head First HTML和CSS（第二版）》吧，来真正学习HTML。你可能希望学会HTML和CSS来创建你想要的Web页面，从而能与朋友、家人、粉丝和狂热的顾客更有效地交流。你还希望使用近期新的HTML5标准，能够保证随时间维护和扩展你的Web页面，使它们在所有浏览器和移动设备中都能正常工作。
Linux内核是一种复杂、可迁移、模块化和广泛使用的软件，在全世界过半数设备的80%左右服务器和嵌入式系统中运行。设备驱动程序在Linux系统良好运行中起到 重要的作用。随着Linux已成为 流行的操作系统之一，为专有设备开发驱动程序的兴趣也与日俱增。 约翰·马杜著的《Linux设备驱动程序开发(影印版)(英文版)》将帮助你理解驱动程序相关基础知识，并带你完成游览Linux内核的漫长旅程。本书涵盖基于多种Linux子系统的驱动程序开发，包括内存管理、PWM、RTC、IIO和IRQ管理。本书还提供直接内存访问和网络设备驱动程序的实用方法。 在本书 ，你将会熟悉驱动程序开发的概念，并且可以从头开始为 版内核编写任何驱动程序。
本书主要介绍了Django编程开发与运维过程中涉及的方法、技巧和实战经验，共分5篇。“第1篇 基础”介绍用Django开发Web应用的基础知识；“第2篇 后台项目实战”通过开发一个商城系统的后台来融合前面章的知识点；“第3篇 进阶”通过Django Rest Framework框架来设计和实现RESTful风格的接口，以及分层的自动化测试和基于Redis的缓存技术；“第4篇 前台项目实战”使用前后端分离的方式开发商城系统前台，涉及Vue.js、Axios、Vue Router、Vuex、RESTful接口等技术。“第5篇 部署运维”涉及Django的传统部署，Django的Docker部署，持续集成，持续交付和持续部署，运维监控。本书通过完整的商城系统实例，融合了Django开发中涉及的知识点；通过大量实例手把手带领读者从需求、开发、集成、代码安全检测、测试、部署上线等环节践行“软件开发运维一体化”的理念。
本书逐一详解24种常见的设计模式，并以一个实际的游戏案例贯穿全书，摆脱了以往单纯介绍设计模式的枯燥。在讲解过程中，一般会首先说明传 码中将会面临的问题，面后随着需求的不断增加和变化重构代码，从而引出各种设计模式的实际运用，帮助读者理解该模式要解决的问题以及详细实现该设计模式的方法，使读者理解和明白在遇到什么样的问题时可以利用哪种设计模式来解决。 全书共22章，此外还包括附录A和附录B。其中，第1章是理论知识，包括对设计模式和软件开发思想的介绍以及具体编程环境搭建工作的说明：第2～22章逐一详解24个设计模式：附录A和附录B同样有极高的学习价值和参考价值，不可错过。 本书适合中 C++开发者学习参考，同时配套有全部实例源代码、配套开发工具及 多学习资源。
本书全面介绍了Java 8、9、10版本的新特性，包括Lambda表达式、方法引用、流、默认方法、Optional、CompletableFuture以及新的日期和时间API，是程序员了解Java新特性的经典指南。全书共分六个部分：基础知识、使用流进行函数式数据处理、使用流和Lambda进行高效编程、无所不在的Java、提升Java的并发性、函数式编程以及Java未来的演进。
渡部有隆编著的《挑战程序设计竞赛(2算法和数据结构)》分为准备篇、基础篇和应用篇三大部分，借助在线评测系统Aizu Online Judge以及大量例题，详细讲解了算法与复杂度、初等和高等排序、搜索、递归和分治法、动态规划法、二叉搜索树、堆、图、计算几何学、数论等与程序设计竞赛相关的算法和数据结构，既可以作为挑战程序设计竞赛的参考书，也可以用来引导初学者系统学习算法和数据结构的基础知识。 本书适合所有程序设计人员、程序设计竞赛爱好者以及高校计算机专业师生阅读。
本书从Python主流框架Scrapy的简介及网络爬虫知识讲起，逐步深入到Scrapy进阶实战。本书从实战出发，根据不同需求，有针对性地讲解了静态网页、动态网页、App应用是如何爬取所需数据，以及Scrapy是如何部署分布式爬取， 还介绍了用Scrapy + Pandas是如何进行数据分析及数据展示，让读者不但可以系统地学习Scrapy编程的相关知识，而且还能对Scrapy应用开发有 为深入的理解。 本书分为12章，涵盖的主要内容有Scrapy框架简介；Scrapy网络爬虫知识介绍；Scrapy开发环境的搭建；Scrapy架构及编程；Scrapy进阶；实战项目：Scrapy静态网页的爬取；实战项目：Scrapy动态网页的爬取；实战项目：Scrapy爬取App应用数据；Scrapy的分布式部署与爬取；分布式的实战项目；用Selenium框架测试网站；用Scrapy + Pandas进行数据分析。 本书内容通俗易懂，实例典型，实用性强，特别适合学习Python主流
深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题，在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成，专门针对深度学习领域，是《百面机器学习：算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分，第一部分介绍经典的深度学习算法和模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等；第二部分介绍深度学习在一些领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容，每个问题都给出了难度级和相关知识点，以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，展示深度学习的“百
