编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。

本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

本书结合大量实例，详细介绍了在开发现场引入DevOps 的具体流程。在对DevOps 出现的背景和相关概念进行说明之后，首先介绍了如何在个人环境中引入DevOps，接着介绍了在团队中开展DevOps 的方法，最后介绍了引入DevOps的实践。内容全面涵盖了DevOps 相关的工具、技术和开发思想。

《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础，详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用，全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法，进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识，概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法，如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终，提出问题并用Python编程实现，以点带面，可帮助读者快速理解知识点，并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面，内容安排由浅入深、循序渐进，特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习，也适

编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。

RxJava广泛应用于Android应用程序的开发，得到了广大开发人员的青睐。其语法简洁，运行高效，未来有望成为主流的开发模式。本书主要内容包括：RxJava的基本概念，RxJava提供的诸多操作符，如何将RxJava用于自己的应用程序以及如何与它交互，如何将RxJava嵌入代码库的不同地方，如何从头到尾实现反应式应用程序，流控制，回压机制，基于Rx的应用程序的单元测试、维护以及问题排查等相关技术。本书还特别收录了2.0版本和1.0版本的异同比较。

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本书共分为9章，章和第2章简单介绍Python的基本情况和基础知识，使读者了解统计中经常用到的Python基础知识；第3章主要是对如何使用Python读取及处理数据进行介绍；第4章是对数据可视化进行讲解，通过折线图、箱形图、饼状图等图的绘制进一步掌握读取数据的方法，并且能够掌握Python基础知识点；第5章则是对数据进行描述性统计分析介绍，如对数据的集中趋势、离散程度等进行讲解；第6～9章包括T检验、方差分析、相关分析和回归分析等统计分析方式，以及对于相关结果的解读和分析。

编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者，首先介绍当下流程的编程语言Python，详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构，以及列表和函数的使用，为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。

本书分别针对Logo、明信片和宣传手册的设计进行了详细介绍，并通过案例讲解的方式，将很好的设计集中呈现出来。 本书尤其适合商业设计师阅读，是一本实用的设计案例指导书。

本书是一份全面的指南，介绍如何在应用程序中使用久经考验的编程方法——设计模式。书中将主要探讨如何构建自己的定制模式，并将其应用于Android开发。本书并非依次介绍每种设计模式，而是从开发者的角度，基于应用程序开发的各个方面探讨在构建Android应用程序过程中可能出现的设计模式。本书专注于开发一个完整的客户端移动应用程序，重点关注何时、如何以及为什么应该在Android开发中使用模式。读者将学会如何将设计模式应用于Android开发的各个方面，以及如何使用它们协助实现实践。

本书使用在世界范围内拥有超多玩家的游戏《我的世界》（Minecraft）作为主线，让孩子在游戏的过程中体验编程的快乐，并学习到一些编程的基本技巧，包括重复执行、条件分支等，培养孩子的逻辑思考能力。书中结合大量的图片和卡通形象，对编程过程的每一步都有详细的介绍，轻松易懂。内容由浅入深，引导孩子一步步挑战难度更高的任务。

RxJava广泛应用于Android应用程序的开发，得到了广大开发人员的青睐。其语法简洁，运行高效，未来有望成为主流的开发模式。本书主要内容包括：RxJava的基本概念，RxJava提供的诸多操作符，如何将RxJava用于自己的应用程序以及如何与它交互，如何将RxJava嵌入代码库的不同地方，如何从头到尾实现反应式应用程序，流控制，回压机制，基于Rx的应用程序的单元测试、维护以及问题排查等相关技术。本书还特别收录了2.0版本和1.0版本的异同比较。

本书采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。

《Python程序设计案例教程/普通高等学校“十三五”数字化建设规划教材》以问题求解为目标，由简单到复杂，遵循“快速上手，螺旋上升”的程序设计人员成长路径，通过3个层次讲解Python的语法：标准输入一变量、标识符、简单数据类型和顺序结构一标准输出；文件输入一组合数据类型、程序分支结构和循环结构一文件输出；函数与代码复用一复杂问题求解与代码组织。3个层次各成体系，可以分别解决简单、中等难度和较复杂或者较大规模的计算问题。 同时，《Python程序设计案例教程/普通高等学校“十三五”数字化建设规划教材》将Python计算生态库作为学习和使用Python的重要部分，介绍了16个实用的标准库和第三方库，语法知识和计算生态库的并重处理是《Python程序设计案例教程/普通高等学校“十三五”数字化建设规划教材》的重要特色之一。 《Python

学习MicroPython和面向对象编程的基础 探索Pyboard、ESP8266和WiPy的强大特性 接入PC，加载文件、程序和模块 操作LED、定时器和变频器 使用串行接口和PWM控制外部设备 使用三轴加速度计组建和编程擦网球探测器 安装和编程LCD与触摸传感器扩展板 使用AMP音频板记录和播放声音

在本书中，作者聚焦于微软的Power BI，并通过精准的演示，向读者清楚地展示如何在各种数据库和CRM应用程序上产生数据视觉效果。另外的福利就是，读者还可以了解如何在Azure应用程序中嵌入视觉效果。Cortana套件的整合确实是一个倍增器。 你将学到：— 数据可视化解决方案的市场调查。 — 如何使用普通和 的Power BI功能。 — 如何将嵌入式Power BI仪表板部署为Azure应用程序。 — 如何使用Microsoft SQL Server构建现代Power BI解决方案，并应用包括Cortana在内的Microsoft Stack。 — 如何在开源数据存储上构建一个视觉上令人满意的Power BI解决方案，即PostgreSQL。 — 如何解锁企业机密，例如通过将Power BI与Dynamics CRM集成并使用自然语言查询来梳理趋势，进而突出 相关的业务趋势。

本书以大量的编程实例与作者多年编程实践的体会来揭示编程的本质，系统性地指导读者如何编程。书中所有代码都用Python语言编写，通过编程实例讲解Python语言的所有知识点，使读者在掌握编程思维和技巧（逻辑思维能力、计划构建能力、循环计算能力、递归求解能力等）的同时，自然而然地熟练掌握Python语言。本书既适合作为“程序设计基础”“编程导论”“Python语言程序设计”等课程的教材，也适合参加编程竞赛的、自学Python编程的中学生、大中专学生、程序员及普通读者参考。

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。