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。
本书以进销存管理系统、人力资源管理系统、生产管理系统、财务管理系统、图书馆管理系统、酒店管理系统、医院管理系统、教务管理系统等多个当今最为热门的管理信息系统为例,详细地介绍了这些系统的需求分析及管理信息系统开发的过程和方法,对项目背景、业务需求分析、功能需求分析、数据库需求分析、数据库建模、系统开发、系统编译及系统发布等过程进行了详细的讲解。本书实例的实用性非常强,读者从中可以迅速了解相应实例的行业特点和用户需求,成为行业专家;同时还可以全面掌握利用PowerBuilder开发信息管理系统的过程和方法。书中实例代码都有PowerBuilder9.0企业版、Windows2000和SQLServer2000环境中调试通过。同时本书提供了所有系统完整的数据库脚本,读者在实际工作中可以直接使用,在此基础上进行补充,从而可以大大减少系统数据库设计的
《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础,详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用,全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法,进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识,概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法,如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终,提出问题并用Python编程实现,以点带面,可帮助读者快速理解知识点,并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面,内容安排由浅入深、循序渐进,特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习,也适
编程是一项充满乐趣的挑战,想上手非常容易!在本书中,沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言,透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例,通过可爱的漫画、有趣的示例,生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同,第3版的示例使用Python3而不是Python2,另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作,任何人都可以跟随本书,由简入难,学会编写Python程序,甚至制作游戏。
本书采用生动活泼的语言,从入门者的角度,讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法;介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用,包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程,为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
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,是非常不错的选择。
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The Potala Palace is regarded as an outstanding work of human imagination and creativity for its design, decoration and harmonious setting within a dramatic landscape, truly a potent and exceptional symbol of the integration of secular and religious authority into a single entity. The Potala Palace and Jokhang Temple in Lhasa for spiritualatic double act of spiritual and power, architectural splendor and faith enduring against all odds.
本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来,并在天文学、生物学、气象学和气候科学,以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用ndimage实现图像区域网络,频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表,SciPy中的线性代数,SciPy中的函数优化等。
《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。