编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者，首先介绍当下流程的编程语言Python，详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构，以及列表和函数的使用，为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。

《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

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

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。

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《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》以自动化测试技术为主线，循序渐进地介绍了自动化测试所涉及的知识体系，通过不同端的实战项目，综合运用了所介绍的技术，旨在提高测试人员的综合技术能力并扩展知识体系。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》从对测试行业现状及未来几年趋势的分析开始，呼吁大家在时不我待的当今社会中，找准定位并建立自身的职场核心竞争力。然后围绕自动化测试技术应用结合多端（后端、Web端、Android端、iOS端、H5端、小程序端）实例来引导读者快速上手。本书涵盖了绝大部分自动化测试知识，不但内容充实、逻辑严密，且图文并茂、语言生动。对Robot Framework使用者来说，本书更是一部难得的工具宝典。 《自动化测试实战宝典：Robot Framework Python从小工到专家》适合对测试技术感兴趣或者

本书以Python为背景讲述编程，用示例强化理解、条分缕析Python工作原理，给出了经验总结及其语言特性的缘由和技巧。内容包括Python编程基础知识、如何独立编程、程序片段的功能及来由、创建实用和可重用代码、面向对象编程等。

本书结合大量实例，详细介绍了在开发现场引入DevOps 的具体流程。在对DevOps 出现的背景和相关概念进行说明之后，首先介绍了如何在个人环境中引入DevOps，接着介绍了在团队中开展DevOps 的方法，介绍了引入DevOps的实践。内容全面涵盖了DevOps 相关的工具、技术和开发思想。

本书内容紧跟Python数据分析与可视化的前沿应用，以问题为导向，采用任务驱动式教学法，按照“岗课赛证”深度融通的近期新要求重构课程内容，将数据分析与可视化的相关知识点有机融入项目内。本书以“在实践中学习，在实践中提升”为理念，所有项目内容由真实案例改编。通过学习，学生可以掌握数据获取、数据清洗、数据处理、数据统计分析、数据可视化的基本思想和方法。本书作者团队拥有丰富的实战和教学经验，在教材内容设计中能够精准把握高职学生认知规律与兴趣点；教材内容由易到难、由单一到综合，兼顾初学者与进阶者的不同需求。

本书包括Python程序设计的方方面面： 首先从Python的安装开始，PyCharm的安装，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句； 然后循序渐进地介绍了一些相对的主题，包括面向对象、异常、属性、I/O文件操作以及模块和包的知识； ，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了1个实际开发项目。

本书基于Python 3 10 9，主要内容包括Python程序设计基础、sklearn应用基础、keras应用基础、Python结构工程应用基础、Python岩土工程应用基础，涵盖了目前Python的主要应用方法，尤其是Python在土木工程领域的一些应用（如机器学习算法及其实现、建筑物与地下工程变形预测的算法实现）。 本书系统全面，内容合理，实例丰富，层次清晰，使用方便，适用性强，可作为高等学校理工科专业本科生、研究生的教学用书，也可供有关科研和工程技术人员参考使用。

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是一种简单易学的脚本语言，它具有解释性、编译性、互动性和面向对象的特性，提供了丰富的高级数据结构。目前，Python已成为广大开发人员的编程语言，并广泛应用于Web开发、自动化测试、数据分析及人工智能等领域。本书以实用性为出发点，在介绍Python程序设计的基础知识时，采用理论与实践相结合的方式，通过项目实战提升读者的应用能力，有效培养读者使用Python语言解决实际问题的能力。 本书共10章。具体内容分为两大部分：部分以Python语言基础知识普及为主，介绍了Python、基本语法、数据类型、函数等；第二部分以项目实战为核心，以贴近生活的案例为依托、以学以致用为导向，介绍了数据处理、可视化分析、科学计算、机器学习和深度学习等项目实战。全书以理论引导、案例驱动和上机实战为理念，打造Python语言学习的新模式。本书基于相关

本书是Python用户的一本百科式学习指南，由Python社区数百名成员协作奉献。全书内容分为部分。靠前部分是关于如何配置使用Python编辑工具的；第二部分深入学习地道Python风格的代码范例；第三部分研究Python社区常用的一些代码库。本书适合有Python基础的人员学习，帮助你迅速从小工修炼成专家，编写出高质量的代码！

在这本实用指南中，作者解释了为什么去中心化应用（dapp）将比现在流行的Web应用得到更广泛的使用以及实现更多盈利，展示了如何使用现有工具来创建可用的dapp及其市场，并研究了目前两个成功的dapp案例。读者将了解到区块链的加密存储台账、scarce-asset模型和点对点技术如何提供比当前软件模型更灵活、更具激励性的结构。