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。
《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
《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
《小学生Python创意编程：视频教学版》内容简介 《小学生Python创意编程：视频教学版》语言风趣幽默，讲解细致入微，案例生动有趣，能够让小朋友轻松愉悦地学习Python编程。 《小学生Python创意编程：视频教学版》共分14章，以图解的形式介绍变量、条件判断、循环、列表、函数、类与对象、模块、文件、注释、异常与调试等基础知识，简单明了，易于理解；穿插许多小朋友感兴趣的项目案例，如输出爱心、绘制五角星、诗词接龙、探索运算、侦测破案、商品管理系统、设计软件、Excel设计九九乘法表等，在突出趣味性的同时让小朋友巩固所学的知识。 《小学生Python创意编程：视频教学版》适合想学习Python编程的中小学生、教Python编程的老师以及想陪小朋友一起学习Python编程的家长阅读。 《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》内容简介 《小学生Scratch创意编程
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。
《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
《Python金融大数据分析 第2版》分为5部分，共21章。第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品定价的应用，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值等知识。 《Python金融大数据分析 第2版》本书适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握 数学 编程 机器学习 是**。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 鸢尾花书有三大板块 编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是 数学 板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。 《矩阵力量：线性代数全彩图解 微课 Python编程》共 25 章内容，可以归纳为 7 大板块：向量、矩阵、
本书是JavaScript经典图书的新版。第5版涵盖ECMAScript 2024，全面、深入地介绍了JavaScript的基础语法和高级特性。书中详尽讨论了JavaScript的各个方面，从JavaScript的起源开始，逐步讲解到最 新的技术，重点介绍了ECMAScript标准和DOM规范，并在此基础上讨论了JavaScript语言的核心概念， 包括类、期约、迭代器、代理，等等。另外，书中也结合实际开发深入探讨了事件、动画、表单、错误处理及JSON。本书同时也介绍了近几年来涌现的重要新规范，包括Fetch、模块、工作者线程以及大量新的JavaScript API。
《代码大全2（纪念版）》作为名家经典著作，是一本完整的软件构建手册，涵盖软件构建过程中的所有细节。它从软件质量和编程思想等方面论述软件构建的各个主题，并详细论述主流的新技术、高屋建瓴的观点和通用的概念，还含有丰富而典型的程序示例。本书所论述的技术不仅填补了初级与中高级编程技术之间的空白，同时还为程序员提供了一个有关编程技巧的信息来源。 《代码大全2（纪念版）》对经验丰富的程序员、技术带头人、自学的程序员及几乎不懂太多编程技巧的学生大有帮助。无论是什么背景的读者，都可以通过阅读和领会本书，在更短的时间内更轻松地写出更好、更简洁和更优雅的程序。
《函数式编程图解》旨在以通俗易懂的方式向命令式开发人员介绍函数式编程。从简短的编程任务开始，逐一引入诸如纯函数和不可变数据等基本概念，并在此过程中穿插讲解如何消除由复杂分布式状态引起的常见错误，适时探索IO、并发和数据流的函数式处理方式。读完本书后，你便能轻松编写出易于理解、测试和维护的简洁函数式代码。 主要内容 使用函数和类型(而非对象)进行设计 使用纯函数和不可变值进行编程 编写函数式风格的并发程序 测试函数式程序
《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
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握 数学 编程 机器学习 是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几
本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，通过直观的解释和丰富的示例帮助你构建深度学习知识体系。作者避免使用数学符号，转而采用Python代码来解释深度学习的核心思想。全书共计14章，既涵盖了深度学习的基本原理，又体现了这一迅猛发展的领域在近几年里取得的重要进展，包括Transformer架构的原理和示例。读完本书后，你将能够使用Keras解决从计*机视觉到自然语言处理等现实世界的诸多问题，包括图像分类、图像分割、时间序列预测、文本分类、机器翻译、文本生成等。
《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
主要内容 ● 演示如何用C 思考，以更大限度地发挥语言的深远能力，并开发有效的解决方案 ● 解释难以理解的原理，进行陷阱警告，分享提高效率和性能的提示、技巧和变通方法 ● 呈现各种具有挑战性的、真实世界的程序，其用途广泛，足以融入任何项目 ● 重点介绍C 20的新特性，包括模块、概念、三向比较、立即执行函数等 ● 深入讨论新的C 20标准库功能，例如文本格式化、范围、原子智能指针、同步原语、日期、时区等
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
本书旨在为读者提供关于Flowable的全面指南，深入探讨基于业务流程开发的思想和方法。全书分为4篇：基础准备篇介绍Flowable的基础用法、流程设计器集成与使用、工作流引擎配置、数据库设计、核心概念和API等，让读者建立对Flowable的基本认识；常规应用篇介绍Flowable各种功能和特性的配置与使用，让读者掌握Flowable的基础用法；高级实战篇立足实战，介绍如何基于Flowable的扩展特性实现对多种复杂流程场景的支持；架构扩展篇主要介绍提高Flowable性能和增大其容量的措施，并提出一套多引擎架构方案来支撑大容量、高并发和高稳定流程场景。
本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程，已在GitHub获得超60k的 Star，并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识，通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例，以及生动形象的全彩插图和在线动画图解，揭示算法工作原理和数据结构底层实现，教授读者如何选择和设计算法来解决不同类型的问题，切实提升编程技能，构建完整的数据结构与算法知识体系。
《Rust权威指南（第2版）》由Rust核心团队成员编写，由浅入深地探讨了Rust语言的方方面面。从创建函数、选择数据类型及绑定变量等基础内容着手，逐步介绍所有权、生命周期、trait、安全保证等高级概念，错误处理、模式匹配、包管理、并发机制、函数式特性等实用工具，以及完整的项目开发实战案例。 作为开源的系统级编程语言，Rust可以帮助你编写更有效率且更加可靠的软件，在给予开发者底层控制能力的同时，通过高水准的工程设计避免了传统语言带来的诸多麻烦。 《Rust权威指南（第2版）》适合所有希望评估、入门、提高和研究Rust语言的软件开发人员阅读。
自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命，尤其是近年来出现的基于大语言模型的方法，已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上，重点介绍新的基于预训练语言模型和大语言模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练语言模型和大语言模型三部分：基础知识部分主要介绍自然语言处理和深度学习的基础知识、基本工具集和常用数据集；预训练语言模型部分主要介绍语言模型、预训练词向量、预训练语言模型的实现方法和应用；大语言模型部分首先介绍大语言模型的预训练方法，其次介绍大语言模型的适配、应用和评估方法，接着介绍基于预训练语言模型思想的各种延伸技术，最后以DeepSeek 系列模型为例，介绍大语言模型的最新技术进
9787115504906 程序员的数学 第2版 59.00 9787115400512 程序员的数学2 概率统计 79.00 9787115417749 程序员的数学3 线性代数 79.00 9787115583987 程序员的数学4：图论入门 49.80 《程序员的数学 第2版》 《程序员的数学 第2版》面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无须精通编程，也无须精通数学，只要具备四则运算和乘方等基础知识，即可阅读本书。 《程序员的数学 第2版》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。 《程序员的数学 第2版》新增一个附录来介绍机器学习的基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领
