《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第三板块 ( 实践板块 ) 中的一本关于数据 科学的分册。 实践 这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块 数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 ( 共 25 章内容 ) 都紧紧围绕一个主题 数据！ 《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用 编程 可视化 数学 工具进行探索。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变
"《Scratch少儿趣味编程108例（全视频微课版）》以Scratch 3.6版本为基础，通过108个案例详细介绍了运用Scratch软件制作动画、游戏等趣味作品的方法，充分培养孩子的想象力和创造力。本书共分为9章，第1章概述Scratch下载、安装和运行的方法；第2章介绍创建背景和角色的方法；第3章讲解自上而下依次执行的顺序结构；第4章探究根据条件进行判断的选择结构；第5章讲述重复执行的循环结构；第6章介绍使作品变得更加丰富的 声音 与 画笔 模块；第7章分析使用变量和列表存储数据的方法；第8章阐述运算模块的相关知识；第9章探究运用积木的各种功能解决实际问题的方法。 《Scratch少儿趣味编程108例（全视频微课版）》可作为少年儿童的编程启蒙读物，也可供对Scratch编程感兴趣的读者学习参考，还可作为学校编程兴趣班及相关培训机构的教材。"
《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
《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》是 鸢尾花数学大系 从加减乘除到机器学习 丛书的第一册，也是 编程 板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 《编程不难:全彩图解 微课 Python编程》分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容 跨度 极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把《编程不难:全彩图解 微课 Python编程
本书内容涵盖了程序设计的基本概念和技术，通过对 C 语言进行全面介绍，帮助读者理解程序设计的原 理，并掌握实践知识。本书共分为五部分，第一部分（第 2 ～ 9 章）介绍了程序设计的基础知识；第二部分（第 10 ～ 16 章）介绍了输入输出相关知识，包括从键盘和文件获取数值与文本数据的方法，以及以图形化方 式表示数值数据、文本和几何图形；第三部分（第 17 ～21 章）介绍了算法和数据结构相关知识，包括向量容器、 链表和映射容器；第四部分（第 22 ～ 27 章）对 C 语言思想进行了更有广度的介绍；第五部分（附录 A ～附 录 E）是对书中正文的补充。 本书可作为高等院校计算机、电子信息及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对程序设计感兴趣的研 究人员和工程技术人员阅读参考。
《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《Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触》（第6版）的下册，总计9章，涵盖了Kubernetes v1.29及之前版本的主要特性。第1、2章围绕Kubernetes认证机制和安全机制进行深入讲解，既有实例介绍，又有深入分析，可以让读者更容易理解Kubernetes中的认证机制、授权模式、准入控制机制，以及Pod的安全管理机制。第3章讲解容器网络基础，对局域网、互联网和常见网络设备等知识进行介绍。第4章讲解Kubernetes网络的原理，对Kubernetes网络模型、CNI网络模型、开源容器网络方案都做了详细介绍，对Kubernetes防火墙相关的网络策略也做了相关分析。第5、6章围绕Kubernetes存储进行深入讲解，涉及持久卷相关的PV、PVC、StorageClass、静态和动态存储管理，以及CSI存储机制的原理和发展状况。第7、8章围绕Kubernetes API和开发实战进行讲解，涉及Kubernetes资源对象、Kubernetes API、CRD和O
这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。第13章和第14章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。第1章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。第10章至第12章探讨了设计模式及其在Python中的实现。
《学习Python（第6版）》深入浅出地讨论了大部分Python 编程主题。利用从本书中学到的Python 知识，读者可以掌握高质量软件研发背后的逻辑。书中采用一种易懂的、循序渐进的方法来介绍基本的编程概念，先从控制结构、函数和列表等概念开始，再深入讨论类。这有助于确保读者理解基本的编程概念，并知道如何解决现实中的问题。书中每一章都包括清晰美观的代码清单、真实世界的例子和大量练习。 《学习Python（第6版）》针对Python 3.11 进行了全面更新，新增或改进了大量主题，尤其适合想要高效掌握Python 新特性的读者。
《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
《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生 计算机视觉 课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，《计算机视觉：算法与应用》的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独
本书通过500个实例，为读者提供较为详细的练习题目，以便读者举一反三，深度学习。本书实例涉及的算法包括搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；涉及的数据结构包括字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。书中所有实例均以问题描述、问题示例、代码实现及运行结果的形式来编排。 本书语言简洁，通俗易懂，适合作为Python编程人员的入门参考书，也适合作为高等院校相关专业 Python算法实现 课程的参考教材。
当前，以智能化、电动化为重要特征的 新四化 趋势给全球汽车产业带来了重大的变革，也使各类汽车芯片的需求量有不同程度的提高。芯片行业是支撑经济社会发展和保障国家安全的战略性、基础性和先导性产业，我国是车规级芯片需求最大的市场，但绝大多数芯片需要依赖进口。车规级芯片对产品的可靠性、一致性、安全性、稳定性和长效性要求较高，随之带来行业的资金壁垒、技术壁垒、人才壁垒进一步提高，是我国 十四五 期间的重要发展方向和关注焦点之一。 本书是国内迄今为止相当全面、系统介绍车规级芯片产业发展、相关标准及设计技术的图书，也是首本从汽车行业和芯片行业两个视角对车规级芯片进行介绍的图书。本书首先从汽车电子的角度出发，介绍汽车电子与芯片、汽车电子可靠性要求、车规级芯片标准等； 然后聚焦于车规级芯片设计，内
本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，介绍了用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习。后，本书还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语言处理（NLP）的大型transformer。 无论是机器学习入门新手，还是计划跟踪机器学习进展的研发人员，都可以将本书作为使用Python进行机器学习的不二之选。 学完本书，你将能够： 探索机器从数
《Python金融数据分析》详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时间序列预测、多因素模型、使用GARCH类模型对波动率进行建模、金融领域中的蒙特卡罗模拟、资产配置、回测交易策略、识别信用违约、机器学习项目的高级概念、金融领域的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书是一本面向 Rust 后端开发人员的入门参考书，通过实际项目引导读者从 0 到 1 构建一个功能齐全的电子邮件通信API。本书涵盖了广泛的主题，包括 Rust 生态系统的利用、应用结构的设计、测试的编写、用户认证和授权、错误处理策略的实施、应用状态的观察，以及持续集成和部署管道的建立等。本书不仅介绍了具体的工具和库，还深入探讨了系统设计、可观测性和易操作性等重要概念，能够帮助读者掌握专业的开发方法。 本书适合初学者，是开启 Rust 开发之旅的理想起点，即使没有 Rust 或后端开发经验，相信你也能够轻松跟上、快速入门。
《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
本书是《Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触》（第6版）的上册，总计9章，涵盖了Kubernetes v1.29及之前版本的主要特性。第1章首先从一个简单的示例开始，让读者通过动手实践初步感受Kubernetes的强大；然后讲解Kubernetes的概念、术语。考虑到Kubernetes的概念、术语繁多，所以从它们的用途及相互关系入手来进行讲解，以期初学者能快速、准确、全面、深刻地理解这部分内容。第2章围绕Kubernetes的安装和配置进行讲解。如果要在生产级应用中部署Kubernetes，则建议读者将本章内容全部实践战一遍，否则可以选择其中部分内容进行实践。其中比较重要的是Kubernetes的命令行部分，对这部分操作得越熟练，后面进行研发或运维就越轻松。第3章全面、深入地讲解了Pod的方方面面，其中非常有挑战性的是Pod调度部分的内容，这也是生产实践中相当实用的知识和技能。第4
集成学习通过自动对比多个模型的输出，将输出结合起来，融合成强大的集成模型，得出最优结果。集成学习发挥 集体智慧 ，结果更准确，克服了单一模型的局限性。这种创新方法能够综合多个视角的响应；即使在没有大规模数据集的情况下，也能给出可靠的预测结果。 《集成学习实战》呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。每章都列举一个独特案例(如医学诊断、情感分析等)，展示一个功能完备的集成方法。本书不探讨深奥的数学知识，所讲内容浅显易懂，代码丰富，供你轻松进行实验！ 主要内容 ● Bagging法、提升法和梯度提升法 ● 分类、回归和检索方法 ● 集成方法的模型和决策可解释性 ● 特征工程和集成多样性
本书由拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写（获Jolt大奖），是程序员的优选Java指南。本版针对Java SE 9、10和 11全面更新。 全书共12章，为你指明Java的学习路径！。 ☉第1章概述Java语言的特色功能； ☉第2章详细论述如何下载和安装JDK以及本书的程序示例； ☉第3章开始讨论Java 语言，包括变量、循环和简单的函数； ☉第4章介绍面向对象两大基石中极要的一个概念 封装，以及Java语言实现封装的机制，即类与方法； ☉第5章介绍面向对象的另一个重要概念 继承，继承使程序员可以使用现有的类，并根据需要进行修改； ☉第6章展示如何使用Java的接口（可帮助你充分获得Java的完全面向对象程序设计能力）、lambda表达式（用来表述可以在以后某个时间点执行的代码块）和内部类； ☉第7章讨论异常处理，并给出大量实用的调试技巧； ☉第8章概要介绍
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。 *
本书以MATLABR2020a软件为基础，详细介绍各种智能算法的原理及MATLAB在智能算法中的应用，是一本MATLAB智能算法设计的综合性参考书。全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解智能算法在MATLAB中的实现方法。 全书共分为3部分：第一部分为基础知识；第二部分介绍经典的智能算法及其在MATLAB中的实现方法，包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、小波分析、神经网络算法和模糊逻辑控制等内容；第三部分详细介绍智能算法在工程中的应用，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制器设计等内容。 本书以工程应用为目标，内容讲解深入浅出、循序渐进，既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参
在过去几年中，容器技术的广泛应用推动了容器编排技术的迅猛发展，尤其是Kubernetes的兴起。作为当前非常受欢迎的容器编排系统，Kubernetes能够有效应对生产环境中复杂的编排需求，帮助企业实现大规模多容器集群的高效管理。本书将Kubernetes 1.25.0版本源码作为剖析对象，深入探讨其核心组件和实现原理。通过学习Kubernetes源码，读者不仅能掌握容器编排技术的精髓，还能提升自身在云计算领域的竞争力。本书适合对容器技术和云计算感兴趣的开发者、运维工程师及架构师参考和阅读。
