《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》采用任务制编排方式，按照课节形式设计，让学习更有节奏感。同时为了让读者能更好地进行学习，配套了完备的视频教程、丰富的项目练习、全套的案例源代码等辅助资料，适合小朋友自主学习。 《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》分为四部分。第一部分让读者懂得为什么学和要学什么，明白为什么而学让学习更具动力；第二部分强调基础，以项目的形式讲解每一个知识点，打牢基础才能有的放矢；第三部分从方法到方法论 的提升让思维更上一层楼；第四部分通过综合项目实战，提升编程能力，提高项目分析能力。 《小学生Scratch创意编程（视频教学版）》适合完全没有接触过编程的家长和小朋友阅读。对从事编程教育的老师来说，本书也是一本非常好的教材。

《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

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、

"《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。"

代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。

《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。

这是一本以技术讲解与项目实战为主的Unity游戏开发教程图书。本书以简洁明快的语言对Unity的重点知识进行了讲解，配合详细的图文注释和大量的项目实例，让读者能够轻松快速地入门Unity，同时在本书后面的章节中也包含了很多游戏编程中的进阶知识，可供基础较好的读者进行拓展。另外，本书还为每个章节中的项目实战提供了配套视频，视频中通过讲解项目实战来详细讲解每章的重点知识，以便读者更加轻松地入门。 全书共16章。第1~4章为Unity基础部分，主要介绍Unity的基础操作和与编程相关的知识；第5~10章为Unity进阶部分，主要按照 物理系统 粒子系统 动画系统 导航系统 游戏界面系统 2D游戏开发 这一流程介绍Unity游戏开发的核心技术和思路；第11~15章为Unity拓展部分，主要介绍数据网络、AR和VR等高级技术的使用；第16章为3D游戏开发综合实例，让读者以一个

本书旨在帮助读者理解开源大语言模型的架构、训练和推理过程，以及相关的源代码。主要研究对象是Meta开源的Llama模型。本书从Python Numpy实现单层感知机和神经网络开始，逐步讲解了如何实现Transformer模型和Llama模型。此外，本书还介绍了增量预训练模型、监督微调和人类反馈强化学习等模型训练过程。对于私有知识的加入，书中重点介绍了监督微调，也介绍了RAG中词向量的计算。本书采用循序渐进的方式，通过功能框图、代码分解执行、执行结果显示、背景知识补充等手段帮助读者理解模型和算法。 本书的核心读者群体定位为大语言模型应用的开发人员，特别适合那些想从计算机视觉转向自然语言处理的人。此外，本书还适合作为大学本科生及研究生相关课程的参考教材使用。

本书将提供全方位的Java和面向对象编程学习体验。利用这本书，你会通过一种独特的方法学习Java语言，它不是那种只介绍怎么做的使用手册，而是会帮助你成为一名优秀的程序员。通过各种谜题、探秘、与著名Java对象的深入访谈，你会很快了解Java的基础和高级知识，包括Lambda、流、泛型、线程、网络和让人心生畏惧的桌面GUI。如果你有其他编程语言的经验，本书会采用更多现代方法让你的大脑学习编程，能够更流畅、更快捷、更容易地读写和维护Java代码。 如果你读过Head First的书，就会知道这是一本怎样的书。它会采用专门为你的大脑设计的一种生动形象的方式娓娓道来。如果你还没有读过Head First的书，这本书肯定会让你喜出望外。利用这本书，你将通过多感观的学习体验来学习Java，能让你的大脑真正开动起来，而不是一味说教，让你昏昏欲睡

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

本书专攻算法刷题，训练算法思维，应对算法笔试，注重用套路和框架思维解决问题，以不变应万变。第1章列举了几个最常见的算法类型及对应的解题框架思路，包括双指针、滑动窗口等算法技巧，并把动态规划、回溯算法、广度优先搜索等技巧的核心抽象为二叉树的两种问题形式。第2章介绍了基础数据结构相关的算法，包括数组链表的常见技巧汇总和数据结构设计的经典例题。第3章从二叉树的几种解题思路开始，尝试从二叉树的视角理解快速排序和归并排序，进一步讲解回溯、DFS、BFS等暴力搜索算法。第4章具体介绍了动态规划相关的技巧，例如如何确定base case，如何写状态转移方程，如何进行状态压缩等技巧，并用动态规划的通用思路框架解决了十几道经典的动态规划问题。第5章讲解了一些高频面试/笔试题目，每道题目可能会结合之前章节讲过的多种算法思

《MATLAB数学建模方法与应用》主要介绍常用数学建模方法及其MATLAB实现与应用，内容包括MATLAB数组运算、程序设计、绘图、数据管理、符号计算、数值计算、多项式与插值拟合、常用统计及优化建模方法与MATLAB求解、人工神经网络方法、排队论方法、以层次分析法和模糊评价法为代表的多指标综合评价方法、MATLAB图像处理基础、Simulink建模与仿真、全国大学生数学建模竞赛真题解析等内容。同时，为便于学习，本书免费提供配套的所有数据及源程序。 《MATLAB数学建模方法与应用》可以作为高等院校学生的数学建模或与数学实验相关课程的教材或教学参考书，也可作为从事数学建模应用的研究人员的参考用书。

ChatGPT的横空出世，使得量化交易编程工具的使用门槛迅速降低，掌握量化交易的底层逻辑就成了重中之重。本书着重介绍量化交易模型的底层逻辑和技术实践，梳理了基本面量化、资产配置量化、贝塔量化、阿尔法量化和另类量化这5种量化交易第略，并给出了相应的实战案例及代码，初步探索了运用GPT来实现其逻辑的技术路径，从理论到实践，助你轻松上手量化交易。 本书适合对量化交易感兴趣的广大投资者，尤其适合希望转型量化交易的程序员参考阅读。

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《STM32Cube高效开发教程（基础篇）》 STM32CubeMX和STM32CubeIDE是ST公司提供的用于STM32开发的免费工具软件，是STM32Cube生态系统的核心工具软件。本书详细介绍这两个软件的用法，然后以STM32F407为研究对象，采用STM32Cube开发方式介绍STM32F407各种系统功能和常用外设的编程开发，包括外设基本工作原理和接口电路、HAL驱动程序功能和使用方法，以及针对一个STM32F407开发板的完整编程示例。通过阅读本书，读者可以掌握STM32Cube开发方式和工具软件的使用，掌握基于HAL库的STM32F407系统功能和常用外设的编程开发方法。 本书适合具有C语言、微机原理或单片机基础，想要学习STM32开发技术的读者阅读，可以作为高等院校电子、自动化、计算机、测控等专业的教材，也可作为STM32应用开发的参考书。 《STM32Cube高效开发教程（高级篇）》 本书介绍 STM32 开发的一些内容。部分详细介绍

C#作为微软的旗舰编程语言，是编写高效应用程序的语言，深受程序员喜爱。《Visual C#从入门到精通（第10版）》沿袭深受读者欢迎的Step by Step风格，围绕语言的基础知识和新功能进行了全面的介绍，同时借助于练习来引导读者逐步构建云端应用等。全书共27章，结构清晰，叙述清楚。所有练习均在Visual Studio 2022简体中文版上进行过全面演练。无论是刚开始接触面向对象编程的新手，还是打算迁移到C#的C、C 或Java程序员，都可以从本书中汲取到新的知识，迅速掌握C#编程技术。

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CODESYS作为遵循IEC 61131-3国际编程标准、面向工业 4.0应用的软件开发平台，提供了一整套功能强大的工业自动化解决方案。 本书是由3S软件有限公司组织编写的一本使用指南，涵盖了的CODESYS V3的功能与特性。全书包括9章和若干附录，分别介绍了IEC 61131-3标准、CODESYS软件开发平台的整体框架、IEC编程基础、IEC 61131-3的5种标准编程语言、与逻辑控制相关的指令系统、PLC应用开发的整个流程、可视化设计、实际工程项目案例、工业现场总线简介等内容。附录部分包括指令、标准库、快捷方式等相关资料，还简要介绍了CODESYS V3的一些新特性。 本书适合工业自动化设计领域的技术支持人员和工程项目开发、调试、现场设备维护人员参考，同时也可作为大专院校本科生和研究生项目研发时的参考资料。

本书展示了如何使用真实的数据真实地进行贝叶斯数据分析。作者从概率与程序设计的基本概念出发，逐步带你进阶，帮助你最终掌握在实际的贝叶斯数据分析中常用的高级模型。本书分为三大部分，共有25章。第一部分介绍基础知识，内容包括贝叶斯推断的基本思想、模型、概率及R语言编程。第二部分涵盖了现代贝叶斯数据分析的所有关键思想。第三部分介绍如何在实际数据上应用贝叶斯方法。

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

《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》为统计学与SPSS零基础读者所设计，通过 精解常用统计学原理、精解常用统计分析SPSS操作、精解常用实证研究技巧 三个精解，旨在培养读者的 统计分析思维 和 实证研究思维 ，帮助读者实现从入门到精通，运用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析、专业统计分析。与本书配套的还有教学PPT和作者**讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》共21章。第1~3章为专业知识基础，分别介绍SPSS入门知识（SPSS基础）、统计学知识精要回顾（统计学基础）、实证研究与调查问卷设计（实证研究基础）；第4~6章为常用的数据分析方法，分别介绍数据加工处理、统计分析报表制作、统计图形绘制；第7~15章为常用的实证研究分析方法，具体包括描述统计分析，均值比较、T检验、单因素方

本书的目标是教会读者使用重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。 读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。本书适合R数据科学家阅读

本书首先简要介绍Python语言的基础知识，为后续内容的学习提供基础，接着介绍NumPy、Matplotlib和Pandas三个数据分析基础模块的用法，同时也为后面基于scikit learn的机器学习提供基础，后介绍基于scikit learn机器学习及其模型的评价方法、超参数调优方法。全书通过大量案例，希望能让读者快速提高实践能力。 本书适合作为高校本科生或研究生数据分析、机器学习等相关课程的教材或参考书，也可作为数据分析和机器学习爱好者的自学教程，还可以作为相关科研工作者与工程实践者的参考书。

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本书采用故事的方式讲解了软件编程，尤其是后端编程的重要领域，侧重原理性知识。 本书分为7章，第1章介绍了负载均衡和双机热备的原理，以及系统调用、阻塞、异步等重要概念；第2章介绍了session、token、缓存、数据复制、分布式ID、NoSQL 等后端编程的知识；第3章介绍了后端编程常用软件的原理；第4章介绍了各种编程语言的特性；第5章介绍了各种编程语言的本质；第6章介绍了网络安全相关知识；第7章则总结了作者多年的工作经验。 这不是一本编程的入门书，刚开始学习编程的 纯小白 读起来会比较吃力，读后可能会失望，但是稍有编程基础的读者读起来会非常过瘾，读后会产生一种 原来如此 的感觉。