《中国香学》是部全面系统的中国香文化专著。全书从中国香学概念、中国香学发展简史、宋代以来中国人对沉香气味爱好的嬗变轨迹、香材、品香的方式和香、香与茶、香与佛教、香与家居生活、品香的感悟和境界、香学论述精要摘录等方面,系统地阐述了中国香学这一脉古老、特殊、美妙的中国传统文化。
在紧迫的时间压力下,程序员很难通过紧跟技术创新的脚步来享受软件工程领域的成果。正因如此,殿堂级大师MartinFowler这本旨在帮助专业人士提升效率的图书一问世,立即给软件工程社区带来巨大震撼。其前两版经年,因行文精炼自然、见解透彻而广受称赞。被誉为以软件设计为生者资料的第3版,更是带来有效面向对象设计的思想及愈发便利的教学体例,引进交互概述图、时间图、组合结构等新图型,对类图、顺序图、状态图、活动图等也有较多更新。 本书适合作为计算机、电子、通信等专业本科及研究生课程教材,对软件开发人员及专业研究者也极具参考价值。
C的标准模板库(STL)是革命性的,但是要想学会用好STL却并不容易。在本书中,书作家ScottMeyers(EffectiveC和MoreEffectiveC的作者)揭示了专家总结的一些关键规则,包括专家们总是采用的做法,以及专家们总是避免的做法。通过这些规则,STL程序员可以限度地使用STL。其他的书只是描述了STL中有些什么内容,而本书则讲述了如何使用STL。本书共有50条指导原则,在讲述每一条指导原则的时候,ScottMeyers都提供了透彻的分析和深刻的实例,所以读者不仅可以学到要做什么,而且还能够知道什么时候该这样做,以及为什么要这样做。本书的亮点包括以下几个方面:?关于选择容器的建议,其中涉及到的容器有:标准STL容器(例如vector和list)、非标准的STL容器(例如hash_set和hash_map),以及非STL容器(例如bitset)。?一些改进效率的技术,通过它们可以程度地提高STL(以及使用STL的程序)的效率
《SEO的艺术(原书第2版)》由恩吉所著,本书是真正的巨著,作者都是SEO领域的大腕,在SEO顾问、培训以及搜索引擎的理解方面有着胜人一筹的独到观点,而从内容看,本书涵盖了SEO的各个领域,有丰富的实例,不仅详细剖析了不同类型网站在SEO不同阶段的实践,还指出了许多过时以及危险的错误做法,仔细阅读这本书,在了解SEO的正确做法之外,还能够帮助读者远离“黑帽”SEO,实现可持续的网站目标。
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的不错程序设计语言。Python可以用于很多的领域,从科学计算到游戏开发。坎宁安编著的《Python入门经典》是面向Python初学者的学习指南,详细介绍了Python编程基础,以及一些不错概念,如面向对象编程。全书分为24章。靠前章介绍了Python的背景和安装方法。第2章到第7章介绍了一些基本的编程概念,如变量、数学运算、字符串和获取输入。第8章到靠前2章介绍了更不错的主题,讨论了函数、字典和面向对象编程等。靠前3章到靠前5章介绍了如何使用库和模块,以及如何创建自己的模块。靠前6章到靠前9章介绍了使用数据,如保存到文件,使用标准格式以及使用数据库。第20章和第21章尝试了标准库以外的一些项目,在这两章中,介绍了创建动态We点和开发游戏。这两章并不是要成为完整的课程,而是充当学习更多知识的一个
R语言是非常灵活且功能强大的,它不同于你用过的绝大多数计算机程序。为全面揭示R语言的潜力,R编程入门经典——大数据时代的统计分析语言以通俗易懂的方式,深入研究R语言,使读者能够处理棘手乃至最复杂的数据分析任务。本书在简单数据示例的引导下,探究R的功能及多种用途,并讲述如何执行一系列常用的统计方法,如方差分析和线性回归分析等。阅读本书后,读者将能高效地分析数据并呈现结果。主要内容探讨如何实现一些基础统计方法,如t检验、相关分析和关联检验阐述如何将图形从“合格”提升至“”水准讲述如何定义复杂分析情形演示制作和重新整理数据以方便分析的方法讲解如何执行基础回归分析以及复杂模型构建和曲线回归分析介绍如何生成自定义函数和简单脚本来自动完成工作流程
这本三十年来抢先发售重新编撰的《大都会艺术博物馆指南》介绍了博物馆很具代表性的六百件精华藏品,呈现了世界各地六千年的视觉文化。全书由十七个展览部门的全体策展人通力完成,馆长托马斯·P·坎贝尔亲自撰写导言。每件艺术品都配以精美的图片和很新的说明文字,既可作为参观手册,也可当作艺术类读物。
本书以语料库语言学研究实践为导向,介绍Python编程基础知识。章为Python语言简介,第2章至第6章由易到难、循序渐进介绍Python语言的基本数据类型和语法。第7章和第8章提供文本处理的个案实例。全书内容涵盖语料库语言学研究中常用的文本处理模式,读者可以通过学习本书掌握语料库语言学研究中的Python编程技巧,以便更深入地进行研究。另外,本书提供大量语料库语言学文本处理所需的Python代码,读者可以直接将这些代码(或将这些代码稍加改动)用于自己的研究中。