App Inventor的出现大大降低了编程门槛，没有程序设计经验的编程爱好者可以在短时间内就创建出炫目的安卓手机应用。本书带领读者通过动手实践数个编程实例来了解程序开发的逻辑。书中内容共分为21章，包含15个完整的应用，覆盖了游戏、教学、工具、信息管理以及网络应用等。本书不仅详细介绍了应用开发的步骤和要点，还针对每种应用的特征给出了进一步优化的建议，忠实还原了应用开发过程中遇到的问题和解决方法，是一本不可多得的编程技术与理念并重的实践指南。

《Python从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分22章，包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表与元组、字典与集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、异常处理及程序调试、文件及目录操作、操作数据库、GUI界面编程、Pygame游戏编程、网络爬虫开发、使用进程和线程、网络编程、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站等。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可轻松领会Python程序开发的精髓，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了235集高清教学微视频及PPT电子教案。

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。

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《Python TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。《Python TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章，首先介绍TensorFlow的基本知识，通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。《Python TensorFlow机器学习实战》适合有Python基础的工程师阅读；对于有基础的读者，可通过《Python TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中；对于高等院校的学生和培训机构的学员，《Python TensorFlow机器学习实

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。

本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到不错的内容。本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。

本书基于6个项目来引导读者深入理解Vue.js。书中首先介绍Vue的基础知识，并使用指令和丰富的用户体验创建D一个Web应用；随后通过创建基于浏览器的游戏来介绍动画和交互性；然后通过可用的工具和预处理器讲解如何使用插件创建多页面应用，并为应用创建高效、高性能的组件；接下来创建一个在线商店并对其进行优化；后将Vue与实时库Meteor集成，创建一个显示实时数据的仪表盘。

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。

本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。靠前部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的基础知识。第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。第2版针对Python 3.6全面修订。

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。

《Go语言编程入门与实战技巧》从内容上分为部分，部分主要介绍Go语言的基础知识，包括Go语言的安装和开发工具，介绍了Go语言的特性与适合的场景，然后讲解了Go语言的程序结构和数据类型，并针对函数和一些关键字的用法与数据类型的调用原理做了阐述。第二部分介绍了Go语言数据结构和标准库，结合实际应用场景探讨了日常生产环境会遇到的问题与解决办法。第三部分主要介绍Go语言的测试工具和用法，并重点讲解了Go语言的内存管理机制，深入理解Go语言的设计哲学，了解Go语言底层的内存管理和并发机制，为更进一步的学习打下坚实的基础。本书适合对计算机编程尤其是对Go语言编程感兴趣的新手作为入门教程阅读，还适合想在Web开发领域有所发展的程序员学习。

本书通过实际操作帮助读者透彻地理解现代渐进式 Web 应用开发，指导读者学会利用原生应用的特性构建 Web 应用。主要内容包括：某酒店网站构建全流程，开发渐进式 Web 应用时一些需要重点考虑的因素，离线的 Web 应用的原则，渐进式 Web 应用为用户界面带来的一些新挑战和新机会，等等。

本书是数据结构与算法的入门指南，不局限于某种特定语言，略过复杂的数学公式，用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念，培养读者编程逻辑。主要内容包括：为什么要了解数据结构与算法，大O表示法及其代码优化利用，栈、队列等的合理使用，等等。

本书是使用Python进行深度学习实践的一本初学指南。本书并未罗列大量的公式，而是通过一些实用的实际案例，以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归，解析深度学习模型中的一些核心问题，以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。本书共9章，分别介绍了深度学习基础理论、神经网络基础知识、构建定制化深度预测模型、性能提升技术、二元分类的神经网络应用等内容，并借助Python语言对基本算法和实现模型进行了探索。本书适合期望用较短时间在深度神经网络领域初试牛刀的读者，也适合深度学习的初学者以及业内人士参考。