Qt是软件开发领域中很好有名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台,介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。部分为Qt基础,在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Excel数据和字处理软件Word数据的内容。第2部分为Qt综合实例,重新设计了电子商城系统、MyWord字处理软件、客户端程序。第3部分为Qt扩展应用OpenCV,首先配置OpenCV-3.4.3,然后介绍典型图片处理。第4部分为QML和Qt Quick及其应用,介绍了QML及Qt Quick相关内容, 综合实例 为多功能文档查看器。第5部分为附录,介绍了C++相关知识和Qt 5简单调试。本书提供配套的视频,分析典型案例,通过扫描播放。
本书由浅入深地介绍了Visual Studio Code的各个方面,主要包括Visual Studio Code的核心组件、使用技巧、进阶应用、插件推荐、插件开发、Visual Studio family的各个核心产品等。此外,本书还详细介绍了如何使用Visual Studio Code进行各种编程语言的开发、前端开发、云计算开发、物联网开发和远程开发。 本书适合刚开始使用Visual Studio Code的读者阅读,也适合有Visual Studio Code使用经验并且想更全面深入地了解Visual Studio Code的读者阅读。
本书是书《C Primer Plus(第6版)中文版》的配套习题答案,针对书中的复习题和编程练习,给出了解题思路和答案。 本书共分为17章,每一章的主题与《C Primer Plus(第6版)中文版》完全一致。每章开篇采用思维导图的方式列出本章的知识点,然后对每章的重点内容进行了梳理总结,最后则对每章中的复习题和编程练习进行了分析并给出了解答思路,确保读者在夯实理论知识的同时,进一步提升实际编程能力。 作为《C Primer Plus(第6版)中文版》的配套参考书,本书特别适合需要系统学习C语言的初学者阅读,也适合打算巩固C语言知识或者希望进一步提高编程技术的程序员阅读。
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法,对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包,汇总了2010—2016年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据,包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页数据,下载更新zc-dat足彩数据包,并预测分析比赛获胜球队的取胜概率,同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。
全书分为四个部分。第一部分讲述面向对象分析的一些基本概念,及学习建模需要了解的一些基本知识。第二部分对UML的基础概念重新组织和归纳整理,进行扩展和讨论,引申出针对UML的这些概念在面向对象方法中应用方法的思考。第三部分以一个实例贯穿全篇,阐述如何使用UML从头到尾地实施一个项目。第四部分针对在现实中经常遇到并且较难掌握的问题进行深入的探讨,升华在前几篇学习到的知识。
《Python核心编程(第3版)》是经典畅销图书《Python核心编程(第二版)》的全新升级版本,总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程(第3版)》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
对于任何一门编程语言来说,算法都是程序的“灵魂”。正是因为算法如此重要,所以笔者精心编写了本书,希望通过书中的内容广大读者一起探讨学习算法的奥秘,带领广大读者真正步入程序开发的世界。 本书共分15章,循序渐进、由浅入深地详细讲解算法的核心内容,并通过具体实例的实现过程演练各个知识点的具体用法。本书首先详细讲解算法的基础知识,剖析了将算法称为“程序灵魂”的原因。然后详细讲解算法技术的核心内容,主要包括八大算法思想、数据结构、树、图、查找、内部排序、外部排序和文件等知识点的具体用法。接下来通过具体实例详细讲解各种算法经典问题的解决方案,主要包括解决经典的数据结构问题、解决数学问题、解决趣味问题、解决图像问题和解决奥赛问题的具体方案等。另外,书中还讲解了算法技术在现实编程项目
本书注重实用性,是一本全面而细致的R指南,高度概括了该软件和它的强大功能,展示了使用的统计示例,且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析,还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正,新增了近200页内容,介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。 本书适合数据分析人员及R用户学习参考。
Netty实战 是为想要或者正在使用Java 从事高性能网络编程的人而写的,循序渐进地介绍了Netty各个方面的内容。Netty实战 共分为4 个部分:diyi部分详细地介绍Netty 的相关概念以及核心组件,第二部分介绍自定义协议经常用到的编解码器,第三部分介绍Netty 对于应用层高级协议的支持,会覆盖常见的协议及其在实践中的应用,第四部分是几个案例研究。此外,附录部分会还简单地介绍Maven,以及如何通过使用Maven 编译和运行Netty实战 中的示例。阅读本书不需要读者精通Java 网络和并发编程。如果想要更加深入地理解本书背后的理念以及Netty 源码本身,可以系统地学习一下Java 网络编程、NIO、并发和异步编程以及相关的设计模式。
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计