本书主要讲述了有关设计的技巧、对象、工具等专业性知识。全书采用了简单的语言描述，借助丰富的示例与插图将设计的步骤和技巧、分析目标对象等一系列的专业知识轻松地展现了出来。本书利用图形对比的形式，直观地将好的设计的优势和特征展现在了读者面前，通过阅读本书读者将会轻松地学习到设计领域的相关知识。

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。

《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库，掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等，并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。

本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。本书可作为专业金融从业者进行量化投资的工具书，也可作为金融领域的入门参考书。在本书中有大量的Python代码、Python量化策略的实现代码等，尤其是对于量化策略的实现代码，读者可直接自行修改并获得策略的历史回测结果，甚至可将代码直接实盘应用，进行投资。

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步，是很好不错的选择。

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《数据可视化原理与实战：基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法，分为两篇：“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。 基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、 商业沟通标准等；工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则（MACIE准则）与综合案例。 MACIE准则包括“意义”“准确”“清晰”“洞察”和“效率”，并围绕每个准则讲述如何用Power BI落地具体操作；案例部分依据MACIE准则对3个具体案例进行评估，并在准则的指导下对其进行综合优化。 《数据可视化原理与实战：基于Power BI》适合 Power BI 从业者、可视化分析的从业者阅读。希望读者

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