本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读
Origin 是由 OriginLab 公司开发的一个科学绘图与数据分析软件，该软件具有丰富的绘图功能及数据处理与分析功能，已被广泛应用于科技论文与论著的出版。 《Origin科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》共 8 章，汇集 150 个实例，涵盖 Origin 基础与基本操作、绘图规范及其导出、数据类型及其导入方法、二维绘图、三维绘图、拟合与分析、数据与信号处理、高效率绘图等内容。《Origin科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》内容翔实、实例丰富、实用性强，可使读者在较短时间内掌握 Origin 2023，并能从具体实例中获取高端绘图技能和绘图优化灵感。 《Origin科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》既适合作为高等院校和科研院所的科技绘图及数据分析实例教学用书，也是科技企业的科技工作者和工程技术人员的宝典。
《Blender 3D保姆级基础入门教程》共7章，包含16个案例。首先通过循序渐进的3个零基础案例由浅入深地讲解Blender的基础知识和操作，让读者快速上手Blender；然后通过6个基础的静态案例讲解Blender的大部分基础功能；再通过4个不同类型的小动画讲解Blender的动态制作技术；最后介绍Blender的特色功能和新功能，并通过3个案例来讲解功能的具体应用。书中每个案例还配有教学视频，并且针对关键的步骤提供了Blender源文件，供读者参考。 《Blender 3D保姆级基础入门教程》案例丰富，步骤讲解详细，非常适合零基础的读者阅读。有一定基础的读者也可以通过阅读本书查漏补缺，进一步提高Blender操作水平。
计算已经成为人们生活中不可或缺的组成部分，人类社会享受了计算技术的红利得以飞速发展。可以说当今的计算机科学和产业应用的成就是人类文明有史以来所有智慧的结晶。解释、澄清和发展 计算 这一重要概念，即本书之写作目的。本书从探索数学的起源开始，细数了数学史上三次危机的来龙去脉，逐渐引出计算理论的诞生和发展，以及这些过往是如何影响当今计算机科学最前沿方向的。最后本书从哲学层面探讨了计算的边界，将其视为人类需要继续探索的未解之谜。本书横跨了人类3000年的文明史，综合了数学、哲学、物理学、计算机科学、人工智能、复杂系统科学等多门学科，呈现出一种独特的计算主义的世界观。
《Excel应用大全 for Excel 365 Excel 2021》全面系统地介绍了 Excel 365 Excel 2021 的技术特点和应用方法，深入揭示背后的原理概念，并配合大量典型实用的应用案例，帮助读者全面掌握 Excel 应用技术。全书分为 6 篇 51 章，内容包括 Excel 基本功能、使用公式与函数、数据可视化常用功能、使用 Excel 进行数据分析、Power BI in Excel、协同与其他特色功能、宏与 VBA。附录中还提供了 Excel 规范与限制，Excel 常用快捷键以及 Excel 术语简繁英文词汇对照表等内容，方便读者查阅。 《Excel应用大全 for Excel 365 Excel 2021》适合各层次的 Excel 用户，既可作为初学者的入门指南，又可作为中、高级用户的参考手册。书中大量的实例还适合读者直接在工作中借鉴。
《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》为统计学与SPSS零基础读者所设计，通过 精解常用统计学原理、精解常用统计分析SPSS操作、精解常用实证研究技巧 三个精解，旨在培养读者的 统计分析思维 和 实证研究思维 ，帮助读者实现从入门到精通，运用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析、专业统计分析。与本书配套的还有教学PPT和作者**讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》共21章。第1~3章为专业知识基础，分别介绍SPSS入门知识（SPSS基础）、统计学知识精要回顾（统计学基础）、实证研究与调查问卷设计（实证研究基础）；第4~6章为常用的数据分析方法，分别介绍数据加工处理、统计分析报表制作、统计图形绘制；第7~15章为常用的实证研究分析方法，具体包括描述统计分析，均值比较、T检验、单因素方
深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架 DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架，在此过程中，读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解，看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的风格，语言通俗，代码简洁，讲解详细。在自制框架的过程中，读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。
机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具
本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
全书按照网络协议模型自下而上有系统地介绍了计算机网络的基本原理，并结合Internet给出了大量的协议实例。在讲述网络各层次内容的同时，还与时俱进地引入了**的网络技术，包括无线网络、3G蜂窝网络、RFID与传感器网络、内容分发与P2P网络、流媒体传输与IP语音，以及延迟容忍网络等。本书的适用对象非常广泛。由于本书的重点立足于计算机网络的基本原理，同时兼顾了Internet体系结构与TCP/IP协议等内容，因此对于学习计算机网络课程的本科生和研究生，本书都是绝佳的教材或教学参考书。
本书从PLC编程基础出发，以案例引导学习的方式，结合视频讲解，全面系统地介绍了西门子S7-1200/1500 PLC、三菱FX系列PLC和欧姆龙CP1系列PLC的编程和工程应用。全书共分为五个部分，前三部分主要讲解4种常用PLC的硬件和接线、编程软件的使用和PLC的编程语言；第四部分为高级应用篇，主要讲解PLC的编程方法与调试、PLC的通信、PLC在过程控制和运动中的应用；第五部分为PLC的工程应用案例。 本书采用双色图解，内容全面丰富，重点突出，且注重实用性，几乎每章都配有典型的实用案例，大部分实例都有详细的软、硬件配置清单，并配有接线图和程序，读者可以模仿学习。对重点和复杂内容还配有100多个微课视频，方便读者学习。 本书可供从事PLC编程及应用的工控技术人员学习和参考，也可作为大中专院校机电类、信息类专业的参考书和工具书。
《基础统计学》历经14 版，经久不衰。该书已经作为国际版统计教材被翻译成多国文字，连续25 年在美国统计类教材中排名第一。本书以浅显易懂的文字以及贴近实际的案例，带领读者专业系统地学习统计思维和批判性思维，领略统计学的真实魅力。本书的第1~3 章着重介绍描述统计学，通过第4~6 章的概率分布逐渐过渡到第7~9 章的推断统计学；第10~15 章介绍了现代统计学中一些重要的实践方法，例如回归分析、拟合优度、方差分析、非参数检验等，读者可以根据自身的兴趣与背景学习相关内容。
本书是专门针对华为新发布的HCIP-Datacom 高级路由交换技术（Advanced Routing Switching Technology）认证考试大纲要求编写，全书包括华为设备交换技术、路由技术，例如，华为交换机堆叠/集 群、STP/RSTP/MSTP 生成树技术，VLAN 聚合/MUX VLAN/QinQ 等高级VLAN 技术，端口隔离/MAC 地址表安全/MSC 地址漂移预防/端口安全/DHCP Snooping/IPSG 等以太网安全技术，OSPF/IS-IS/BGP 路由、DHCP/BFD/VRRP、MPLS/MPLS LDP/MPLS VPN、IPv6/DHCPv6/OSPFv3、IP 组播和大型WLAN 组网、网络管理与维护等。 本书内容丰富、原理剖析深入、配置思路清晰，既可以作为准备参加华为HCIP-Datacom 认证考试学员的自学教材，也可以作为高校相关通信和网络专业、培训机构的教学参考书。
本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有 有关中文著作目录选辑 ，可供读者查阅。
《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是 鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习 丛书中编程板块的第二册。编程板块第一册《编程不难》着重介绍如何零基础入门Python编程，《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》则在《编程不难》基础之上深入探讨如何用Python完成数学任务及板块数据可视化。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》是本系列中的一本真正意义上的 图册 。内容覆盖科技制图、计算机图形学、创意编程、趣味数学实验、数学科学、机器学习等。《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》 毫无节制 地展示数学之美，而且提供特别实用且容易复制的创作思路、做图技巧、编程代码。 《可视之美:数据可视化 数学艺术 学术绘图 Python创意编程》包含8个板块共36章内容。前5个
本书通过具体示例演示大规模C 开发的基本设计设想，为各种规模的项目奠定基础，并演示成功进行大规模实际开发所需的过程、方法、技术和工具。通过阅读本书，读者可以逐步改变自己的设计和开发方法。本书旨在使用软件从业人员熟悉的C 构件来解决现实问题，同时确定（并激发）现代C 替代方案。作者利用超过30年的构建大规模、关键任务的企业系统的实践经验，展示了如何创建和增长软件资本。 本书专为有经验的C 软件开发者和系统设计师编写，从事大型软件开发工作的架构师或项目负责人等也可以通过阅读本书解决实际工作中的问题。
汽车中软件部分的比重正稳步提升。 软件中的运行时行为-Timing(时间性能测量)这一部分与此同时呈爆发性增长。造成此状况的原因有很多：软件中越来越多的部分与安全性相关，系统本身变得越来越复杂，而且大多数情况下的多核应用比预期的要困难。现代汽车领域中的控制器单元仍旧不能忽略时间性能测量这一主题。时间性能测量问题分析及解决的成本毫无疑问是非常高的，尤其是在项目后期。此外，安全规范如 ISO 26262 规定了涉及嵌入式软件时间性能的要求。这本书介绍了基础内容，以便于用正确的时间性能测量方法去开发软件或者解决严重的时间性能测量问题。它同时着眼于各种各种分析方法，涵盖了开发过程中的所有阶段，并通过大量实际范例以及针对开发者工作的具体建议来为其理论奠定基础。 即使书中大部分实际范例出自汽车行业领域，但其全部内
不需要是技术专家，只要阅读《游戏设计艺术》（第 3 版），学习佳作，深刻领悟游戏设计的真谛，人人都可以成为成功的游戏设计者！本书深入讲解*基础的游戏设计原则，展示桌面、卡牌、体育游戏中的技巧如何在电子游戏中生效。书中列出了 100 多个透镜，帮助你从各种角度观察游戏设计，例如心理、建筑、音乐、视觉、电影、软件工程、主题公园设计、数学、谜题设计和人类学等方方面面。本书主要内容包括游戏的体验、构成游戏的元素、元素支撑的主题、游戏的改进、游戏机制、游戏中的角色、游戏设计团队、如何开发好的游戏、如何推销游戏、设计者的责任等。第 3 版新增许多 VR 和 AR 平台的绝佳范例，如《神秘海域 4》和《*后生还者》，以及免费游戏、混合游戏、严肃游戏等方面的当代名作。
本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解，并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答，还配有大量注释的示例以及图表，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于Python2.7和3.3版本，同时也适用于其他Python版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者，本书都会是你学习Python的理想选择。 本书主要内容： * 学习Python的主要内置对象类型，如数字、列表和字典。 * 使用Python语句创建和处理对象，并学习Python的通用语法模型。 * 使用函数减少代码冗余，使用包代码结构实现代码重用。 * 学习Python模块，从而封装语句、函数和其他工具，以便构建大型组件。 *
《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理 论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，后结合常用的优化求解器（CPLEX 和 Gurobi）说明如何用 Python 和 Java 语言实现书中提到的所有精确算法。 全书共分 3 部分。第 I 部分（第 1~4 章）为运筹优化常用模型及建模技巧。该部分着重介绍整数规 划的建模技巧和常见的经典模型。第 II 部分（第 5~7 章）为常用优化求解器 API 详解及应用案例。该 部分主要介绍两款常用的商业求解器（CPLEX 和 Gurobi）的使用方法，包括 Python 和 Java 的 API 详 解、简单案例以及复杂案例。第 III 部分（第 8~17 章）为运筹优化常用算法及实战。该部分详细介绍几 个经典的精确算法的理论、相关案例、伪代码以及相应的代码实现。 本书适合
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。
《数据库系统概念》是数据库系统方面的经典教材之一，其内容由浅入深，既包含数据库系统基本概念，又反映数据库技术新进展。它被国际上许多大学所采用，包括斯坦福大学、耶鲁大学、得克萨斯大学、康奈尔大学、伊利诺伊大学等。
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序
