本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。
本书基于ANSYS 2021 R1，对ANSYS Workbench有限元分析的基本思路、操作步骤、应用技巧进行详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲解ANSYS Workbench的具体应用方法。 本书分为两篇，共18章。第1篇是基础知识篇（第1～9章），详细介绍ANSYS Workbench分析全流程的基本步骤和方法，包括ANSYS Workbench 2021 R1基础、项目管理、DesignModeler图形用户界面、草图模式、三维特征、高级三维建模、概念建模、一般网格控制、Mechanical简介等内容。第2篇为专题实例篇（第10～18章），分专题以实例的方式具体讲解各种参数的设置方法与技巧，所涉及的专题有静力结构分析、模态分析、响应谱分析、谐响应分析、随机振动分析、线性屈曲分析、结构非线性分析、热分析、优化设计等。 本书适合ANSYS软件的初、中级用户，以及有初步使用经验的技术人员使用。本书可作为理工科院校相关专业的高年
本书基于ANSYS 2021 R1，对ANSYS Workbench有限元分析的基本思路、操作步骤、应用技巧进行详细介绍，并结合典型工程应用实例详细讲解ANSYS Workbench的具体应用方法。 本书分为两篇，共18章。第1篇是基础知识篇（第1～9章），详细介绍ANSYS Workbench分析全流程的基本步骤和方法，包括ANSYS Workbench 2021 R1基础、项目管理、DesignModeler图形用户界面、草图模式、三维特征、高级三维建模、概念建模、一般网格控制、Mechanical简介等内容。第2篇为专题实例篇（第10～18章），分专题以实例的方式具体讲解各种参数的设置方法与技巧，所涉及的专题有静力结构分析、模态分析、响应谱分析、谐响应分析、随机振动分析、线性屈曲分析、结构非线性分析、热分析、优化设计等。 本书适合ANSYS软件的初、中级用户，以及有初步使用经验的技术人员使用。本书可作为理工科院校相关专业的高年
