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。

DeepSeek三本套装，让你从新手到高手！ 《高效使用DeepSeek》DeepSeek保姆级教程！它能指导我们每个人零基础轻松掌握DeepSeek的高效使用方法，成为使用DeepSeek的高手，走在时代的前列。作者卢森煌有多年的创业经验，是AI应用领域的资深专家，是多家500强企业的AI实施顾问，为数百家企业提供了AI应用方面的培训和咨询，本书内容是基于这些经验的总结。本书得到了北青传媒总裁、阿里云副总裁、快手副总裁等多位专家高度评价。 《DeepSeek使用指南》进阶顾问级教程！本书聚焦于DeepSeek的使用方法和技巧，直击30多个高频工作场景，通过100余个开箱即用的提示词模板，助你实现职场的弯道超车。从3分钟速出会议纪要、1键生成爆款思维导图，到悬疑剧本创作、短视频分镜设计，再到法律文书润色、学术数据可视化。无论是PPT排版 效率革命 、海报文案 灵感爆发 ，还是商

Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩阵的计算、低秩与压缩传感、特殊矩阵、概率与统计、**化、数据学习等。本书可作为数据科学方向的数学基础课程教材，也可供人工智能、深度学习领域的科研人员和工程技术人员参考。

本书从R语言临床预测模型基本原理讲起，逐步深入到进阶实战，并配合实战案例，重点介绍临床预测模型的构建、评价、验证，让读者可以快速领悟 3~5分预测模型 SCI（science citation index，科学引文索引）的套路与精髓，为后续冲击10分以上SCI打基础。 本书分为13章，主要内容有线性回归、Logistic回归、Cox回归、竞争风险模型等；自变量筛选方法有传统方法、逐步回归法、Lasso法、随机森林法、子集法、主成分分析法等；模型可视化涉及多种形式的列线图、Calibration校准曲线、ROC、DCA 曲线等图形绘制，不仅涉及单模型的可视化，还涉及单模型多时点、多模型同时点的可视化；模型评价指标涉及C指数、AUC、NRI、IDI 等；模型验证主要涉及简单交叉验证、K折交叉验证、留一法交叉验证及Bootstrap法。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，适合R语言临床预测模型的入门读

《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

《DAMA数据管理知识体系指南（第2版修订版）》是在DMBOK1和DMBOK2的基础上进行的第三次修订，是DAMA国际对过去30多年数据管理领域领域知识和实践的总结，是一部数据管理基础工具书。本书从数据处理道德规范、数据治理、数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作性、文档和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商业智能、元数据管理、数据质量管理、大数据数据科学、数据管理成熟度评估、数据管理组织和角色期望、数据管理和组织变革管理等方面对数据管理知识体系进行了系统介绍，并描述如何在数据管理功能领域中应用这些原则。

本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

本书主要包括OSPF高级特性、IS-IS高级特性、BGP高级特性、网络安全技术、mpls技术、mpls vpn的单域和跨域技术、EVPN技术、IPV6路由、IPV6过渡技术、QOS技术、vxlan、准入控制技术、广域网vpn、Segment Routing、SRv6等内容，覆盖数据通信领域路由交换高阶技术、企业网络架构全景、园区网络典型架构与技术、华为CloudCampus解决方案设计与部署、广域互联网络典型架构与技术、华为SD-WAN解决方案设计与部署、广域承载网络典型架构与技术、华为CloudWAN解决方案设计与部署、网络自动化技术与实践等知识技能。 本书既可以作为华为 ICT 学院的配套实验教材，用来增强学生的实际动手能力，也可以作为计算机网络相关专业的实验指导书，还可以作为相关企业的培训教材，同时对于从事网络管理和运维的技术人员来说，也是一本很实用的技术参考书。

本书通过500个实例，为读者提供较为详细的练习题目，以便读者举一反三，深度学习。本书实例涉及的算法包括搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等；涉及的数据结构包括字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。书中所有实例均以问题描述、问题示例、代码实现及运行结果的形式来编排。 本书语言简洁，通俗易懂，适合作为Python编程人员的入门参考书，也适合作为高等院校相关专业 Python算法实现 课程的参考教材。

全书按照网络协议模型自下而上有系统地介绍了计算机网络的基本原理，并结合Internet给出了大量的协议实例。在讲述网络各层次内容的同时，还与时俱进地引入了**的网络技术，包括无线网络、3G蜂窝网络、RFID与传感器网络、内容分发与P2P网络、流媒体传输与IP语音，以及延迟容忍网络等。本书的适用对象非常广泛。由于本书的重点立足于计算机网络的基本原理，同时兼顾了Internet体系结构与TCP/IP协议等内容，因此对于学习计算机网络课程的本科生和研究生，本书都是绝佳的教材或教学参考书。

本书全面阐述了现代因果关系分析，展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论，并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论，它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法，并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息，为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。

本书涵盖动态系统分析、经典控制理论与现代控制理论的核心内容。其中，经典控制理论以拉普拉斯变换为数学工具，通过传递函数分析系统的表现并进行控制器的设计；现代控制理论则是以状态空间方程为研究对象，以微分方程和线性代数为数学工具，从时域的角度分析系统的表现并设计系统的控制器。 本书在多个章节对比讲解两种理论之间的区别与联系。本书的目标是以简单的语言讲述复杂的知识，希望本书可以引起读者对控制理论的兴趣，并掌握控制理论的核心精神所在，为未来深入学习其他相关知识打下基础。同时，本书的 实战性 很强，大部分章节以一个实际例子入手，从开发者的角度展开分析并引出知识点。

全书共五篇，以从易到难的顺序详细剖析了Linux内核开发的核心技术。“知识储备篇”介绍了Linux的数据结构、中断处理、内核同步和时间计算等内容，这些是理解后续章节的前提；之后通过“内存管理篇”“文件系统篇”“进程管理篇”详细介绍了Linux的三大核心模块；最后的“综合应用篇”则融合了前面诸多模块知识展示了Linux内核开发在操作系统、智能设备、驱动、通信、芯片、云计算和人工智能等热点领域的应用。书中的重点、难点均配有图表、代码和实战案例，力求直观、清晰。 学习本书的读者需要熟悉C语言，建议对Linux内核有一定了解。推荐初学者按照本书的编排顺序阅读，而熟悉Linux内核的读者可以跳过知识储备篇，直接从三大核心模块篇进行阅读。 本书深入浅出、配图丰富，可作为Linux初中级读者系统学习Linux内核开发的指导手册，也可作为从事嵌入

机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具

《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实

《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

本书延续前几版的目标，涵盖抽象代数导论课程需要了解的所有主题。新合著者尼尔·布兰德仔细而又认真地修订了这本经典教材，根据其使用本教材的多年授课经验，对其内容进行了有意义的和有价值的更新。本书为学生提供了坚实的基础，并且通过对每种方法详细解释这种方法是做什么的，如何做，以及为什么作者会选择这种方法，可以帮助读者更入地了解代数。本版还包括一些抽象代数的应用，如RSA加密和编码理论，以及应用Gr?bner基础的例子。

OpenCV是计算机视觉领域的开发者必须掌握的技术。《OpenCV计算机视觉开发实践:基于Qt C 》基于 OpenCV 4.10与Qt C 进行编写，全面系统地介绍OpenCV的使用及实战案例，并配套提供全书示例源码、PPT课件与作者QQ答疑服务。 《OpenCV计算机视觉开发实践:基于Qt C 》共分19章，主要内容包括数字图像视觉概述、搭建OpenCV开发环境、核心模块Core、图像处理模块基础、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理、机器学习、数字水印、图像加解密、物体计数、图像轮廓、手势识别以及停车场车牌识别系统等。 《OpenCV计算机视觉开发实践:基于Qt C 》既适合OpenCV初学者、计算机视觉与图像处理的开发人员、人工智能图像处理开发人员阅读，也适合作为高等院校或者高职高专院校计算机视觉与图像处理相关专业的教材。

本书讲述了与PCI及PCI Express总线相关的最基础的内容，并介绍了一些必要的、与PCI总线相关的处理器体系结构知识，这也是本书的重点所在。深入理解处理器体系结构是理解PCI与PCI Express总线的重要基础。 读者通过对本书的学习，可超越PCI与PCI Express总线自身的内容，理解在一个通用处理器系统中局部总线的设计思路与实现方法，从而理解其他处理器系统使用的局部总线。本书适用于希望多了解一些硬件的软件工程师，以及希望多了解一些软件的硬件工程师，也可供电子工程和计算机类的研究生自学参考。

《Adobe Illustrator 2023经典教程（彩色版）》由Adobe产品专家编写，是Adobe Illustrator 2023的经典学习用书。 《Adobe Illustrator 2023经典教程（彩色版）》分为17课，主要内容为Adobe Illustrator的基础知识和基本使用方法，提供大量的提示，以帮助读者高效地使用Adobe Illustrator。读者可以按照顺序逐课阅读，也可以挑选感兴趣的课程学习。 《Adobe Illustrator 2023经典教程（彩色版）》适合Adobe Illustrator初学者、插画设计师、网页设计师等有相关学习需求的人员参考，也适合相关培训机构的学员及广大爱好者学习。

《明解C语言 第3版 入门篇》是日本的C语言经典教材，自出版以来不断重印、修订，被誉为 C语言圣经 。 《明解C语言 第3版 入门篇》图文并茂，示例丰富，第3版从190段代码和164幅图表增加到205段代码和220幅图表，对C语言的基础知识进行了深度剖析，内容涉及数组、函数、指针、文件操作等。对于C语言语法以及一些难以理解的概念，均以精心绘制的示意图，清晰、通俗地进行讲解。原著在日本广受欢迎，始终位于网上书店C语言名作排行榜前列。 《明解C语言：中级篇》延续了《明解C语言：入门篇》图文并茂、示例丰富、讲解细致的风格，在结构上又独树一帜，通过每章带领读者编写一个游戏程序并逐步完善或加以变更，来讲解相关的C语言进阶知识。每章的程序都很简单有趣，而且包含着很多实用性的技巧，例如随机数的生成、数组的应用方法、字符串和指针、

《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》结合大模型的理论基础，系统地阐述了DeepSeek大模型的技术架构、开发实践与行业应用。全书分为3部分11章，第1~4章深入介绍大模型的理论基础与核心技术，包括大模型的核心概念、Transformer与MoE机制，以及DeepSeek架构的关键设计思想、优化策略与开发基础等。第5~7章聚焦于实际应用开发，详细讲解如何在DeepSeek平台上构建智能开发工具，包括编程智能助手的技术实现、智能代码生成、调试、多任务跨领域应用以及Prompt设计等。第8~10章深入探讨了大模型在行业中的定制化应用，通过多个案例展示了大模型如何解决零售、制造等行业中的具体业务问题，帮助读者掌握从需求分析到模型部署的全流程。第11章详细介绍了DeepSeek-R1的关键技术。 《基于DeepSeek大模型的深度应用实践》理论兼备实践，涵盖从DeepSeek-V3到R1的完整技术路径，适

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

人工智能（AI）技术造福了人类, 但是如果不恰当地开发和使用，反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战，本书系统提出并全面介绍 以人为中心人工智能 的理念、方法和应用。基于 以人为中心人工智能 的理念，本书系统提出 人智交互 (人 人工智能交互) 这一跨学科新领域，定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范式取向等。在详细阐述 以人为中心人工智能 新理念和人智交互新领域框架的基础上，本书从理论和方法、专题研究、行业应用三方面介绍近期的相关研究和应用，旨在推动国内相关研究和应用,进一步促进AI技术的安全有效发展,使其造福人类，并避免潜在的负面影响。 本书具有创新性、系统性、应用性、时效性等特点，属于人工智能、计算机科学、人机交互、人因工程、心理学和行为科学、设计、用户体验等跨学科领域融合的