《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案，主要包括代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开发以控制风险、生产测试和调试、版本控制和可再现的机器学习建模、避免数据漂移和概念漂移、通过深度学习机器学习调试、高级深度学习技术、机器学习进展简介、相关性与因果关系、机器学习中的安全性和隐私、人机回圈机器学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书可作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考用书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。

《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册，涵盖了Go语言的诸多关键特性，包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。章引导读者快速搭建开发环境，详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2～5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制，并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6～8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程，打通Go语言面向过程和面向对象编程之间的桥梁。第9～12章探讨Go语言的一些高级话题，包括并发、上下文、反射、泛型等。3～15章探讨Go语言的I/O、网络编程及RPC通信等编程场景。6～18章是Go语言的扩展话题，涵盖了内存管理、正则表达式和Go语言的汇编。9章和第20章重点探讨了Go语言在日常开发中的典型应用，主要介绍框架Gin的使用，以及如何利用Go语言

当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通

《Python金融数据分析》详细阐述了与Python金融数据分析相关的基本解决方案，主要包括获取金融数据、数据预处理、可视化金融时间序列、探索金融时间序列数据、技术分析和构建交互式仪表板、时间序列分析与预测、基于机器学习的时间序列预测、多因素模型、使用GARCH类模型对波动率进行建模、金融领域中的蒙特卡罗模拟、资产配置、回测交易策略、识别信用违约、机器学习项目的高级概念、金融领域的深度学习等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

本书系统地介绍了数据可视化技术及其在诸多领域的实际应用。首先，阐述了大数据可视化技术的基本概念以及相关的基础知识。然后，采用理论与实践相结合的方式，针对实际应用中的各种不同类型的数据，通过各种图表及实例代码展示了这些数据的可视化方法。，介绍了数据可视化技术在不同领域中的基本应用。 本书可以作为高等院校计算机、数据科学与大数据技术等相关专业的数据可视化教材，也可以供从事数据可视化、数据分析的相关技术人员参考使用。

《Python OpenCV快速入门到精通》是一本基础与实践相结合的图书。本书从学Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出发，在帮助读者朋友快速掌握Python OpenCV基础的同时，引导读者朋友如何使用Python OpenCV开发简单的应用程序。全书共28章，主要分为3个篇章（基础篇、实战篇、强化篇），基础篇包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy工具包、绘图及交互、图像的几何变换、图像运算、阈值、形态学操作、滤波器、图形检测、图像轮廓、模板匹配、视频处理和人脸检测与识别；实战篇包括更改卡通人物的衣服颜色，图像操作之均分、截取和透视，计算轮廓的面积、周长和极点，掩模调试器，粘贴带透明区域的图像，鼠标操作之缩放和移动图像，机读答题卡，检测蓝色矩形的交通标志牌，滤镜编辑器，给图像打马赛克，给图像的任意区域打马赛克和手势识别；强化篇包括人工瘦脸

本书从基础的知识开始，讲解Web开发的整个流程，展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。靠前部分介绍了测试驱动开发和Django的基础知识，并在每个阶段进行严格的单元测试。第二部分讨论了Web开发要素，探讨了Web开发过程中不可避免的问题，以及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题，如模拟技术、集成第三方认证系统、Ajax、测试固件以及持续集成等。第2版全部使用Python 3，并针对新版Django全面升级，介绍了由外而内的测试驱动开发流程。本书适合Web开发人员阅读。

本书以PySide6/PyQt6的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习PySide6/PyQt6的编程基础和实际应用。 本书共12章，可分为5部分。部分介绍基于项的控件、基于模型/视图的控件（章和第2章），第二部分介绍处理数据库、文件、路径、缓存相关的类和应用方法（第3章和第4章）、第三部分介绍使用Graphics/View框架绘图、绘制二维图表和三维图表的相关类和应用方法（第5~7章）、第四部分介绍处理网络、多媒体、打印机、QML相关的类和应用方法（第8~11章）。第五部分以案例的形式介绍了如何使用PySide6和其他Python模块编写实用程序的方法，并介绍了制作程序安装包的方法（2章）。 本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。本书适合初学者入门，精心设计的案例对于工作多年的开发者也有参考价值，并可

这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并发两个重要主题。整本书以一个机器学习分类算法的实现案例贯穿始终，并不断探讨各种实现方式的优劣。 这是一本全面介绍Python面向对象编程的图书。本书共分为4部分。章至第6章深入讲解了面向对象编程的核心原则和概念，以及它们在Python中的实现方式。第7章至第9章仔细探讨了Python的数据结构、内置类和方法等，以及如何从面向对象编程的角度进行分析和应用。0章至2章探讨了设计模式及其在Python中的实现。3章和4章涵盖了测试和并

《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