本书全面、系统地介绍了PowerBuilder9.0的开发环境、技巧以及笔者多年来的PowerBuilder开发经验。全书共分3部分，～19章为C/S开发，第20～24章为B/S应用开发，其余内容为PowerBuilder扩展功能。其中，～4章介绍PowerBuilder的基础知识；第5～9章介绍PowerBuilder的编程知识，并融会了笔者多年来的开发经验；0～19章和第28章紧密结合软件项目设计思想，介绍了PowerBuilder项目开发的实用知识；其他章节侧重于PowerBuilder9.0新增知识和B/S开发的介绍。本书涵盖了PowerBuilder9.0的所有内容，知识点系统、全面和实用，适用于从事或准备从事使用PowerBuilder进行开发的各层次的工程技术人员以及大中专院校师生。

《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》系统介绍了使用Python语言进行数据处理、分析和科研绘图的相关知识和技能。 全书共11章，章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，0章讲解数据学术报告、论文和出版，1章讲解实战训练营。 《Python语言科研绘图与学术图表绘制从入门到精通》包含大量实例，内容由浅入深，循序渐进，既可作为Python与数据科学相关技能的教材，也可作为研究人员的实用手册，尤其适合需要绘制高质量科研图表的研究人员和在读研究生。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶

本书教你如何从基于时间的数据（如日志、客户分析和其他事件流）中获得即时、有意义的预测。在这本通俗易懂的书中，作者通过带有注释的Python代码进行全面演示，你将学习用于时间序列预测的统计和深度学习方法。通过跟随书中的实例锻炼你的技能，你很快就会准备好建立自己的准确、有洞察力的预测。

这是一本讲解如何使用Python 进行系统化图形引擎开发的图书。本书基于作者长期从事图形引擎开发工作的经验，结合简单易懂的Python 语言和PyOpenGL 模块，通过对引擎开发知识由浅入深的编排和讲解，让广大对图形学感兴趣的"小白”开发者一步步掌握图形引擎的开发流程和实现原理，并在这个过程中熟练掌握OpenGL，进而有能力基于各种开发语言进行图形引擎的开发工作。 本书结构紧凑、内容翔实、由浅入深，是学习、掌握图形引擎开发入门知识的重要参考书。

《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的杰出之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本卷为系列的第2卷，全面讲解了半数值算法，分“数”和“算术”两章。书中总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。

《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》是一本介绍大数据时代用 Python 进行数据获取、数据清洗 和数据可视化分析的技术图书。全书共分两篇，其中第 1 篇主要介绍了数据获取的相关知识，具体内容包 括 HTML、JSON 与网络爬虫基础，爬取静态网页，使用 CSS 选择器爬取数据，遍历 HTML 网页并获取 数据，使用 XPath 表达式与 Ixml 包创建爬虫程序，使用 Selenium 爬取动态网页，Scrapy 爬虫框架的使用， 数据存储等 ；第 2 篇主要介绍数据分析及可视化相关知识，具体内容包括数据可视化基础知识，Pandsa 数 据处理，使用 Pandas、Matplotlib、Seaborn、Bokeh 等工具进行数据分析和可视化等。每篇均设置特别章 节进行了综合案例演练，提高综合水平。 《Python 网络爬虫与数据可视化应用实战》一书内容丰富，涵盖面广，特别适合作为大中专院校相关 专业的教材，也适合作为大数据分

Spark数据处理引擎是一个惊人的分析工厂：输入原始数据，输出洞察。PySpark用基于Python的API封装了Spark的核心引擎。它有助于简化Spark陡峭的学习曲线，并使这个强大的工具可供任何在Python数据生态系统中工作的人使用。 《Python和PySpark数据分析》帮助你使用PySpark解决数据科学的日常挑战。你将学习如何跨多台机器扩展处理能力，同时从任何来源(无论是Hadoop集群、云数据存储还是本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识，就可以通过构建机器学习管道，并配合Python、pandas和PySpark代码，探索PySpark的全面多功能特性。 主要内容 组织PySpark代码 管理任何规模的数据 充满信心地扩展你的数据项目 解决常见的数据管道问题 创建可靠的长时间运行的任务

本书提供了23种经过验证的的、可视化、示例驱动的模式，涉及抽象类、多重继承、GUI编程和小部件、图形类、绘图和绘图、数学、数据库、Python装饰器、图像、线程、迭代器、创建可执行代码等，从而编写更加健壮、高效、可维护和优雅的Python代码，生成功能强大、灵活的程序。

本书是一本真正地从零开始讲解Python编程的图书，它旨在让零基础读者较快地掌握编程知识，并能使用程序来满足自己的需要。 本书共有9个部分，除部分外，其余部分都以一个阶段性项目结尾。部分（~2章）介绍了学习编程的意义；第2部分（第3~6章）介绍编程的基本知识；第3部分（第7~12章）讲解了字符串、元组以及与用户交互的代码；第4部分（3~15章）介绍如何编写程序来进行选择；第5部分（6~19章）主要涉及循环的相关知识；第6部分（第20~23章）引入了函数和模块化的相关概念；第7部分（第24~29章）介绍了一些高级对象类型，如可变对象、列表、字典等；第8部分（第30~34章）为面向对象编程的相关知识；第9部分（第35~38章）介绍了一些可供读者使用的现成代表库。

本书主要介绍了金属切削仿真专用软件AdvantEdgeFEM的主要功能及其基本原理，包括二维/三维仿真工艺模型及其参数设置、材料模型的建立及其应用、网络参数及其重划参数设置、仿真结果的后处理等模块。可供相关研究开发人员学习AdvantEdgeFEM软件使用，或者作为其他切削数值仿真软件学习的参考书。