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。

本书是一本黑客技术的入门实战书籍，从开始的工具选择，一直到攻击演示，由浅入深地引导读者全面系统地掌握网络安全防范技术，借助Python打造更安全的网络。本书分为11章，提供了互联网和局域网中30余种网络攻击的攻击方式和防范秘籍，利用Python工具和脚本让网络更安全。这30余种方法，包括SQL注入、内网攻击、木马潜伏、漏洞监测等，笔者按照攻击手法将其分为11类，每种手法从概念、原理、工具、防范秘籍等方向进行了阐述，是一本所有公司都该入手的网络安全防范入门书。 本书内容丰富，选取了典型的示例，实用性强，适合网络入门者和对Python语言有初步了解的读者阅读。

本书面向所有以Java编程语言为工作中心的开发人员和系统管理员，分为3大部分。部分着重介绍了JVM和自适应运行时的工作原理，并以JRockit为例专门介绍到底什么是好的Java代码。第二部分介绍JRockit Mission Control套件的具体功能，以及如何使用JRockit Mission Control套件来查找应用程序的性能瓶颈。第三部分介绍Java发展方向。

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。

《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。

本书主要介绍如何使用Python 3进行面向对象编程。1~4章介绍面向对象这一编程范式的基本准则，以及Python是如何运用这些准则实现面向对象编程的；第5~8章，介绍如何利用Python中的内置函数快速、简单地实现面向对象编程；第9~11章介绍了许多面向对象编程中常用的设计模式，以及如何使用符合 Python 语言习惯的方式来实现这些设计模式；很后靠前2、13章介绍了Python 3中并发编程相关的主题。本书中每一章都会包含一节案例学习的内容，通过一个实践相关的案例将本章介绍的主要内容以及前面章节中介绍过的内容串联起来。除此之外，每一章很后的练习旨在指导你利用本章学习到的内容，使用面向对象编程改善以往项目中的代码，并进一步掌握如何在合适的时机使用Python 3进行面向对象编程。

本教材基于Windows平台，以Pytho3为开发环境，采用理论和实验案例相结合的形式，从入门者的角度出发，循序渐进，系统性地讲解Python的核心基础知识及应用，开发工具采用比较流行的PyCharm或者Jupyter Notebook。全书共分为12章，包括初识Python、Python基础语法、Python常用流程控制语句、列表与元组、字典与集合、Python函数、Python文件操作、错误与异常、模块、类与面向对象、数据库编程、Python生态库的应用。教材中每一章节理论都配有丰富的实验案例，每个实验案例都有详细的实验目标、实验分析、实验代码和执行结果，可以帮助读者快速巩固所学知识，提升自己的实际应用和开发能力，达到学以致用的目的。 本教材适合作为高等院校计算机相关专业及其他工科专业的Python教材，也可作为编程爱好者的自学参考书。

本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来，基于NumPy和SciPy的完整生态系统迅速发展起来，并在天文学、生物学、气象学和气候科学，以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例，详尽展示了SciPy的强大科学计算能力，包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化，用ndimage实现图像区域网络，频率与快速傅里叶变换，用稀疏坐标矩阵实现列联表，SciPy中的线性代数，SciPy中的函数优化等。

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，是非常不错的选择。

本书首先介绍了JavaScript语言的基础知识（包括ECMAScript和TypeScript），其次讨论了数组、栈、队列、双端队列和链表等重要的数据结构，随后分析了集合、字典和散列表的工作原理，接下来阐述了递归的原理、什么是树以及二叉堆和堆排序，然后介绍了图、DFS和BFS算法、各种排序（冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、计数排序、桶排序和基数排序）和搜索（顺序搜索、二分搜索和内插搜索）算法以及算法，接着介绍了分而治之、动态规划、贪心算法和回溯算法等高级算法以及函数式编程，最后还介绍了如何计算算法的复杂度。

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。

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。