一本难度适当、易学易教的教材是开展小学信息学教学的重要一环。本书选取 80 多个贴近小学生学习生活的例子，结合小学生的认知规律，激发孩子兴趣，以程序为中心，适当地弱化语法。本书利用流程图厘清思路，并提供多种算法实现举一反三，让小学生在学习 C 语言编程的过程中，学会运用计算思维解决问题。本书循序渐进、层层铺垫地依次呈现各个知识点，深入浅出，让学生在探索中体会到编程的乐趣和魅力。本书适合小学四年级及以上学生阅读使用，可作为小学生信息学竞赛、 蓝桥 杯等青少年编程大赛培训教材，也可作为CCF非专业级软件能力论证（CSP）的入门教材，还可以作为信息科技教师学习C 语言的参考读物。
《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》采用任务制编排方式，按照课节形式设计，让学习更有节奏感。同时为了让读者能更好地进行学习，配套了完备的视频教程、丰富的项目练习、全套的案例源代码等辅助资料，适合小朋友自主学习。 《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》分为四部分。第一部分让读者懂得为什么学和要学什么，明白为什么而学让学习更具动力；第二部分强调基础，以项目的形式讲解每一个知识点，打牢基础才能有的放矢；第三部分从方法到方法论 的提升让思维更上一层楼；第四部分通过综合项目实战，提升编程能力，提高项目分析能力。 《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》适合完全没有接触过编程的家长和小朋友阅读。对从事编程教育的老师来说，本书也是一本非常好的教材。
本书致力于全方位提升读者的数据分析、可视化与智能办公的综合能力。 数据分析方面：前 5 章内容均属于数据分析方面的，第 1 章（工具篇）讲解目前主流的两大办公软件微 软 Excel 2019 和 WPS Office（表格） 2019 的特色功能与应用。第 2 章（效率篇）全面提高数据处理、统计等 的效率，掌握高效的数据分析操作方法。第 3 章（整理篇）主要讲解数据整理与查找定位。第 4 章（函数篇） 讲解工作中常用的函数，尤其是重要的函数嵌套。第 5 章（分析篇）讲解数据透视表和数据透视图各项综合 应用。可视化方面：第 6 章（图表篇）以图表的制作、设计和动态图表的呈现为主。如何把处理好的数据转 换成合适的图表，以及如何实现动态图表的制作？本章会给你答案。智能办公方面：第 7 章（代码篇）主要 讲解宏和 VBA 功能以及应用。第 8 章（AI 篇）主要讲借助 AI 工具
《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。
Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些最符合你的需求？ 将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如何实施Transformer来决NLP问题。 主要内容 ? 了解用于解决复杂语言问题的新技术
SQL是使用*广泛的数据库语言，绝大多数重要的 DBMS 支持 SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
内容简介 自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。 我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？ 有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑
金融量化分析不仅需要掌握金融领域的知识，还需要掌握相关的计算机编程技术。《Python金融量化分析》全面、系统地介绍金融量化分析所需要掌握的技能。无论是具有丰富的编程经验的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。 《Python金融量化分析》共9章，涵盖的主要内容有金融量化交易策略分析概述，Python的基础语法，Pandas模块基础，NumPy基础，数据获取与清洗，金融量化交易策略实战，TA-Lib、Empyrical与Mplfinance模块的使用方法，金融数据回归分析，ARIMA与VAR模型在金融量化领域的应用，开源金融量化交易策略回测框架Backtrader的使用方法等。掌握这些内容，可以解决金融量化分析涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用，
本书主要以国内A股市场为例，借助第三方量化交易平台，讲述了KNN、线性模型、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等常见机器学习算法在交易策略中的应用，同时展示了如何对策略进行回测，以便让读者能够有效评估自己的策略。 另外，本书还讲解了自然语言处理（NLP）技术在量化交易领域的发展趋势，并使用时下热门的深度学习技术，向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络，以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起，对于传统交易策略也只是一带而过，直接将读者带入机器学习的世界。本书适合对Python语言有一定了解且对量化交易感兴趣的读者阅读。
本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。 本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介绍vn.py框架和量化交易的基础知识；第5章到第7章从易到难介绍不同的交易策略并配合大量的实例讲解，进一步巩固vn.py代码的使用，第8章讲解如何在实盘中运行交易策略。 本书面向零基础的新手和有一定计算机与金融知识基础的读者，以通俗易懂的语言和示例阐述量化交易的实现原理，适于对于量化交易有兴趣的读者。带有详细注释的代码将帮助读者进一步理解vn.py的框架和交易策略。
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章，分为三个部分。 分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分
本书是一部系统阐释数学建模原理、方法和示例的书籍。全书共9章：第1章数学模型与数学建模概述，介绍了数学模型概念、数学建模方法、步骤等；第2章初等模型，介绍了函数、数列、比例、方程、概率等初等数学模型；第3章线性规划模型，介绍了整数线性规划、0-1型整数线性规划概念、方法、求解及案例分析等；第4章非线性规划模型，阐释了无约束、带约束非线性规划问题及求解方法；第5章统计方法与分析，对常见随机变量的分布、描述统计、推断统计进行了总结；第6章微分方程模型，介绍了微分方程概念、求解、Python示例；第7章差分方程模型，介绍了差分方程概念、求解及建模案例；第8章图与网络模型，介绍了图与网络基本概念、最短路及最小生成树问题；第9章数学建模竞赛与论文写作，介绍了全国大学生数学建模竞赛及论文写作要求。 本书适合作为
本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品，从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践，能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。 全书共13章，内容从逻辑上分为四个部分。 第1部分 认知篇（第1~2章） 首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型；然后给出了华为数字化转型的整体框架（方法论），以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检。 第二部分 方法篇（第3~5章） 讲解了华为数字化转型的理念和方法，覆盖从变革规划、变革项目实施到IT产品实现的全部过程。 第三部分实
本书旨在帮助读者理解开源大语言模型的架构、训练和推理过程，以及相关的源代码。主要研究对象是Meta开源的Llama模型。本书从Python Numpy实现单层感知机和神经网络开始，逐步讲解了如何实现Transformer模型和Llama模型。此外，本书还介绍了增量预训练模型、监督微调和人类反馈强化学习等模型训练过程。对于私有知识的加入，书中重点介绍了监督微调，也介绍了RAG中词向量的计算。本书采用循序渐进的方式，通过功能框图、代码分解执行、执行结果显示、背景知识补充等手段帮助读者理解模型和算法。 本书的核心读者群体定位为大语言模型应用的开发人员，特别适合那些想从计算机视觉转向自然语言处理的人。此外，本书还适合作为大学本科生及研究生相关课程的参考教材使用。
随着人工智能时代的到来，编程受到了越来越多人的青睐，培养孩子的编程思维也变得格外重要。C 是一门简单易学的编程语言，非常适合青少年学习使用。本书基于Dev C 5.11版本，详细介绍了C 编程的知识和应用技巧。本书分为上、下两册，上册通过有趣的案例，帮助读者了解并掌握C 编程的基础知识；下册以经典数学案例为例，介绍C 编程的核心 算法等相关知识，终使读者能够学会应用C 解决生活和学习中常见的各类问题。全书共43个实例，每个实例均以1个完整的作品制作为例展开讲解，让孩子们边玩边学，同时结合思维导图的形式，启发和引导孩子们去思考和创造。本书采用全彩印刷 全程图解的方式展现，每节课均配有微课教学视频，还提供所有实例的源程序、素材，扫描二维码即可轻松获取相应的学习资源，大大提高学习效率。本书特别适合中小学生进行编
《剪映即梦AI绘画与视频生成从入门到实践》内容精心编排，讲解清晰明了，实例丰富且生动有趣，确保读者能够系统地掌握AI艺术创作的精髓。全书通过两大主线逐步展开：技能线，从剪映即梦的相关功能入手，介绍即梦平台、以文生图、以图生图、生图模型、智能画布、智能编辑、文生视频、图生视频、剪映App、绘画实践、视频实践等内容，从基础的平台操作到高级的创作技巧，逐步引导读者探索AI艺术的无限可能；案例线，通过大量的实践案例，包括人像、风光、动物、植物、建筑、产品等多种题材，同时涉及艺术插画、商业设计、AI摄影、影视制作、动画短片、旅行视频、电商广告、游戏宣传等多个领域，将读者带入AI艺术创作的精彩世界！ 11章专题内容讲解＋80个经典实例教程＋759张图片全程图解，并随书附赠116分钟教学视频＋68个素材文件＋246个实例效果
本书示例丰富，图文并茂，以简明易懂的方式阐释了算法，旨在帮助程序员在日常项目中更好地利用算法为软件开发助力。前三章介绍算法基础，包括二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅主要介绍应用广泛的算法，具体内容包括：面对具体问题时的解决技巧，比如何时采用分而治之、贪婪算法或动态规划，哈希表的应用，图和树算法，K最近邻算法等。这一版将示例代码更新到了Python 3，并新增了两章专门讨论树，加之诸多修订，使得内容更加完善。
本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。 虽然这是一本入门书籍，但本书的 野心 并不止于 初级水平 的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。 本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。
《ABAQUS 2022中文版有限元分析从入门到精通》以有限元软件ABAQUS 2022为对象，系统地介绍了ABAQUS 2022的各种基本功能。全书分为11章，主要从线性结构静力问题、接触问题、材料非线性问题、结构模态问题、显式非线性问题、热应力问题、多体系统问题、多步骤问题及子程序开发9个方面系统地讲解了ABAQUS 2022的基本功能和简单建模与仿真实例。 本书内容从实用出发，侧重于？ABAQUS？的实际操作和工程问题的解决。书中对重点问题及需要注意的方面均给出了提示，有利于初学者快速掌握ABAQUS的基本操作。 另外，本书还配备了极为丰富的学习资源，具体内容如下。 1．51集本书实例的同步教学视频，让读者像看电影一样轻松学习，然后对照书中实例进行练习。 2．15个综合实战案例（涵盖Ansys、Patran和Nastran）的精讲视频，可以增强实战、拓展视野。 3．所有实例的源文件和
蓝桥杯 真题分类解析（C/C 版 软件类）根据蓝桥杯软件类考试题型，综合了近5年蓝桥软件类考试省赛真题编写而成。教材的编写，首先对历年试题进行了分类梳理，让考生清楚历年考试算法的重难点，其次对每道真题题目进行分析，让考生了解解题思路和过程，后给出了参考代码，让学生能够对比应用。 蓝桥杯 真题分类解析（C/C 版 软件类）共分为8章，分别对应着考试的8类核心算法：基本算法、模拟法、枚举法、递推与递归、贪心法、搜索法、动态规划和其它算法。针对每章知识，首先介绍了这章的一些核心算法，让考生对该章有个大体把握，然后对历年试题进行了详细分析，后提供了有针对性的练习供考生复习巩固。教材通过知识、分析、练习等多种形式让学员能够掌握蓝桥杯软件类考试的知识内容，帮助考生能够获得更好的成绩。 蓝桥杯 真题分类解析
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
本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。 本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。第2章和第3章分别对数字IC的设计方法和仿真验证方法进行了详细阐述，力图介绍实用、规范的设计和仿真方法，避免了Verilog语法书中简单的语法堆砌及填鸭式的灌输。第4章是在前两章的基础上，通过实例进一步阐述设计方法中的精髓。第5章详细介绍了作为当今数字芯片主流的SoC芯片架构和设计方法，并对比了非SoC架构的设计，
