本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的特性，等等。

Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。 本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值，以及开发Agent需要掌握的基础知识。工具篇详细介绍了Agent开发平台的演进，盘点了国内的主流Agent开发平台，重点介绍了扣子平台的操作要点，并提出了Agent开发的通用流程。实战篇围绕5个典型的Agent使用场景，详细介绍了11个Agent的开发过程。 本书适合对AI感兴趣的读者阅读，包括学习Agent的开发者、想要提升工作效率的职场人、推动企业AI深化应用的管理者、希望在AI领域创业的人、学校的老师和学生等。 无论你是哪种类型的读者，本书都能帮助你系统并且轻松地掌握Agen

C 是在 C 语言基础上开发的一种集面向对象编程、泛型编程和过程化编程于一体的编程语言，是C语言的超集。本书是根据2003年的ISO/ANSI C 标准编写的，通过大量短小精悍的程序详细而全面地阐述了 C 的基本概念和技术，并专辟一章介绍了C 11新增的功能。 《C Primer Plus（第6版）中文版》分18章，分别介绍了C 程序的运行方式、基本数据类型、复合数据类型、循环和关系表达式、分支语句和逻辑运算符、函数重载和函数模板、内存模型和名称空间、类的设计和使用、多态、虚函数、动态内存分配、继承、代码重用、友元、异常处理技术、string类和标准模板库、输入/输出、C 11新增功能等内容。 《C Primer Plus（第6版）中文版》针对C 初学者，从C语言基础知识开始介绍，然后在此基础上详细阐述C 新增的特性，因此不要求读者有C语言方面的背景知识。《C Primer Plus（第6版）中

"《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。"

公共医学数据库的应用越来越广泛，利用这些数据库进行论文写作可以显著减少研究成本和时间。《R语言医学数据分析实践》以公共医学数据为例，讲解如何使用R语言进行数据挖掘和统计分析。《R语言医学数据分析实践》通过大量精选的实例，对统计分析方法进行了深入浅出的介绍，旨在帮助读者解决医学数据分析中遇到的实际问题。《R语言医学数据分析实践》配套提供示例源码、PPT课件、作者微信群答疑服务。 《R语言医学数据分析实践》共分为12章，内容包括R语言介绍、R语言基本语法、R语言数据清洗、R语言数据可视化、R语言统计建模分析方法、R语言机器学习实战入门、列线图在预测模型中的应用、临床数据挖掘中的生存分析、NHANES 数据库挖掘实战、GEO数据库挖掘实战、孟德尔随机化分析实战、单细胞测序实战。 《R语言医学数据分析实践》适用于临床医

本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。 本书适合深度学习初学者阅读，也可作为高校教材使用。

在如今的时代，大型数据集唾手可得，含有数百万行的数据文件并不罕见。Python是数据分析师和数据科学家的语言。通过本书，即使完全不了解Python，Excel用户也能够学会用Python将烦琐的任务自动化，显著地提高办公效率，并利用Python在数据分析和科学计算方面的突出优势，轻松搞定Excel任务。你将学习如何用pandas替代 Excel函数，以及如何用自动化Python库替代VBA宏和用户定义函数等。 本书既适合Excel用户，也适合Python用户阅读。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书通过循序渐进的内容设计、深入浅出的技巧讲解，帮助读者轻松上手R语言，掌握统计分析及数据可视化的思路、方法与技巧。本书还会带领读者挑战真实世界中的数据难题，包括数据预测、数据挖掘以及动态数据报告的撰写等。值得一提的是，本书对 ggplot2 绘图功能进行了颇具深度的解读。另外，针对聚类、分类和时间序列分析等机器学习主题，本书增加了更多翔实的案例。 数据清洗、数据管理及数据分析 使用ggplot2绘图实现数据可视化 调试程序及创建包 R语言及tidyverse系列包的完整的学习资源

《C Primer（中文版 第5版）》久负盛名的 C 经典教程，时隔八年之久，终迎来重大升级。除令全球无数程序员从中受益，甚至为之迷醉的 C 大师 Stanley B。 Lippman 的丰富实践经验，C 标准委员会原负责人Jos e Lajoie 对C 标准的深入理解，以及C 先驱 Barbara E。 Moo 在 C 教学方面的真知灼见外，更是基于全新的 C 11标准进行了全面而彻底的内容更新。 非常难能可贵的是，《C Primer（中文版）（第5版）》所有示例均全部采用 C 11 标准改写，这在经典升级版中极其罕见 充分体现了 C 语言的重大进展及其全面实践。《C Primer（中文版）（第5版）》丰富的教学辅助内容、醒目的知识点提示，以及精心组织的编程示范，让这本书在 C 领域的专业地位更加不可动摇。无论是初学者入门，或是中、高级程序员提升，本书均为不容置疑的选择。

本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。

《Blender 4.0从新手到高手》主讲如何使用中文版Blender软件进行三维动画制作。全书共10章，内容包含软件的界面组成、模型制作、灯光技术、摄像机技术、材质、贴图、渲染技术、关键帧动画、动力学特效等一系列三维动画制作技术。《Blender 4.0从新手到高手》结构清晰、内容全面、通俗易懂，各章均设计了相对应的实用案例，并详细阐述了制作原理及操作步骤，注重提升读者的软件实际操作能力。另外，本书附带的教学资源内容丰富，包括本书所有案例的工程文件、贴图文件和多媒体教学文件，便于读者学以致用。 《Blender 4.0从新手到高手》非常适合作为高校和培训机构动画专业的相关课程培训教材，也可以作为广大三维动画爱好者的自学参考用书。

《C Primer Plus（第6版）中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。 《C Primer Plus（第6版）中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章～第15章详细讲解了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例，讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习，帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。 《C Primer Plus（第6版）中文版》可作为C语言的教材，适用于需要系统学习C语言的初学者，也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技

《Python编程 从入门到实践 第3版》 本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 本书是一本面向初学者的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且通过案例实践教读者如何使用这些知识和技能。本书的第一部

《Java从入门到精通（第7版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细讲解了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。全书分为4篇共24章，内容包括初识Java，开发工具（IDEA、Eclipse），Java语言基础，流程控制，数组，类和对象，继承、多态、抽象类与接口，包和内部类，异常处理，字符串，常用类库，集合类，枚举类型与泛型，lambda表达式与流处理，I/O（输入/输出），反射与注解，数据库操作，Swing程序设计，Java绘图，多线程，并发，网络通信，飞机大战游戏，MR人脸识别打卡系统。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码都给出了详细的注释，这可以帮助读者轻松领会Java程序开发的精髓，并快速提高开发技能。

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，

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，可作为全国青少年信息学奥林匹克普及组竞赛教材，也可作为信息教师学习 C 语言的入门教材。

《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。 《R语言数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院

大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。 《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch 2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、强化学习实战、只具有解码器的GPT-2模型、实战训练自己的ChatGPT、开源大模型ChatGLM使用详解、ChatGLM高级定制

《Python数据可视化:科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化:科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化:科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。 《Python数据可视化:科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，

本书是AJAX之父的经典之作。本书用简洁的语言系统化地诠释了设计、技术和商业融合是最重要的发展趋势。全书共8章，包括关于用户体验以及为什么它如此重要、认识这些要素、战略层、范围层、结构层、框架层、表现层以及要素的应用。

《机器学习 : 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 丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、 主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。 《机器学习 : 全彩图解 微课 Python编程》选取算

9787115613639 Python编程 从入门到实践 第3版 109.80 9787115551870 Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版 89.00 9787115642363 Python极客项目编程（第2版） 69.80 9787115562883 Python编程实战 妙趣横生的项目之旅 99.90 《Python编程 从入门到实践 第3版》 本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。

随着大语言模型的日益火爆，各行各业都想把AI（人工智能）接入自己的业务场景，但是只依靠语言大模型就能解决业务场景的实际需求吗？要想真正把AI 落地肯定少不了要结合自己业务场景的数据，定制AI 所承担的角色，给它配置上需要使用的工具并按照标准化的流程办事。那么这些操作就可以使用本书讲述的Agent（智能体）来实现。本书使用通俗的语言讲解智能体各核心组件的构建原理与应用流程，基于主流智能体框架（Coze、AutoGenStudio）进行案例应用实践，全流程解读如何基于实际业务场景打造专属智能体。为了使读者将Agent 应用在自己的私有化场景中进行落地应用，本书还讲解了如何微调本地大语言模型并将本地大语言模型与智能体结合，从而打造你的私有助理。

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