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。

《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。

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。

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本书旨在让读者迅速掌握Java8和Java9相关特性，并给出了70余个可以用于实际开发的示例，介绍了如何利用这些新特性解决这些问题，从而以更自然的方式让开发人员掌握Java。本书适合Java开发人员阅读。

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步，是很好不错的选择。

内容简介 这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等整个数据建模的闭环。 本书的4位作者都是在金融领域有有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解，他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜：涵盖金融业务经营全流程，以业务驱动，包含大量针对具体场景的实战案例。 本书针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。 此外，本书还对

本书深入浅出地介绍了JBuilder的核心精髓，书中内容丰富，涉及知识面广。全书共分6篇。篇是基础篇，先讲述了JBuilder 9的功能，接着介绍了安装及一个小例子，然后详细地讲述了Java语言、JBuilder 9的编程环境，最后讲述了多线程技术。第2篇主要讲述网络及Web应用，包括常见网络应用开发、Applet、JSP、Servlet和Web Services应用开发等。第3篇讲述数据库应用开发，同时，介绍了JBuilder 9自带的数据库管理工具。第4篇讲述Java的组件技术——JavaBean的开发。第5篇讲述EJB应用及应用服务器的安装等。第6篇为高级应用篇，分别介绍了JBuilder 9 中单元测试、Cactus、UML浏览器、重构及Javadoc等实用而又强大的功能。附书光盘内容为书中范例源代码。 本书适合于专业JBuilder应用开发人员和Java爱好者阅读，也可作为软件工程项目管理人员的参考书籍。

本书介绍交互式设计的技术与技巧，讲述如何从目标用户的需求和期望出发，结合人类本身的心理特征和行为特点，用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展，对书中案例进行了全面更新。

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

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。

PowerBuilder 9.0是Sybase公司推出的具有可视化界面的客户/服务器模式及分布式数据库应用程序的前端开发工具。利用PowerBuilder，可以迅速开发出面向对象的数据应用程序。PowerBuilder 9.0是该产品的版本，它在旧版 的基础上增加了以下功能：提供了XML DataWindow；提供新的组件让使用者可以轻松使用Web Services；可以在PowerBuilder开发环境中直接开发和部署JSP程序等。

本书主要讲述了有关设计的技巧、对象、工具等专业性知识。全书采用了简单的语言描述，借助丰富的示例与插图将设计的步骤和技巧、分析目标对象等一系列的专业知识轻松地展现了出来。本书利用图形对比的形式，直观地将好的设计的优势和特征展现在了读者面前，通过阅读本书读者将会轻松地学习到设计领域的相关知识。

《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

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。

本书面向零基础起点的学习者，以面向对象开发思想为核心，讲授Python语言的基本语法及其应用。全书共9章，包括：编程语言的基本知识、Python开发环境的配置、Python内置对象类型、基本运算和语句、函数、类、模块和包、异常处理、读写文件。通过这些内容的学习，读者能够掌握Python的基本知识，并在学习过程中通过实例学习如何运用基本知识。本书每章都配有适量的习题，习题以编程实践为导向，学习者通过练习能够加深对基本知识的理解，并且初步体会到编程实践对大数据知识和能力的要求。