本書是基于“新工科”背景應用型工程教育中人才培養模式要求編寫而成的，從計算思維視角探索程序設計的過程和目標，其中設計的每個案例代表性都很強。本書共 12 章，內容包括引論、數據類型、運算符與表達式、輸入與輸出、順序結構程序設計與執行、分支結構程序設計與執行、循環結構程序設計與執行、指針的定義與引用、數組與指針、模塊化程序設計、結構體與鏈表、文件操作。本書既適合信息類相關人員了解程序設計與計算思維所用，又適合為非信息類相關人員提供信息理論與技術幫助。
這是一本能指導讀者快速掌握PyTorch和深度學習的著作，從PyTorch的原理到應用，從深度學習到強化學習，本書提供了全棧解決方案。第1版上市后銷量和口碑俱佳，是深度學習領域的暢銷書，被譽為PyTorch領域的標準著作。第2版在第1版的基礎上，去蕪存菁，與時具進，根據PyTorch新版本全面升級，技術性、實戰性、針對性、豐富性、易讀性均得到了進一步提升，必定能幫助讀者更輕松、更高效地進入深度學習的世界。全書一共19章，在結構上分為三大部分：第1部分（第
本書以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn這5個能完成數據科學大部分工作的基礎工具為主, 從實戰角度出發, 講授如何清洗和可視化數據、如何用數據建立各種統計學或機器學習模型等常見數據科學任務, 旨在讓各領域與數據處理相關的工作人員具備發現問題、解決問題的能力。
本書全面系統地介紹NoSQL數據庫的原理、方法和技術。全書共7章，主要內容包括NoSQL數據庫概述、鍵值數據庫與Redis實例、文檔數據庫與MongoDB實例、列族數據庫與Cassandra實例、圖數據庫與Neo4j實例、圖數據科學算法等和NoSQL數據庫的安裝。本書既可作為普通高校數據科學與大數據技術、軟件工程、計算機科學與技術等相關專業的NoSQL數據庫技術課程教材，也可作為高職院校相關課程的教材和參考書，還可供大數據技術領域的科技人員參考。
ChatGPT掀起了現象級的風暴，趕超ChatGPT潮流，算法突破是關鍵。
本書介紹了若干常見算法，涉及排序、哈希、動態規劃與近似算法、高斯消去法、圖論與線性規劃、無約束優化、迭代法、插值與擬合等。本書在介紹算法的同時，結合了作者自己對數學背景、應用場景的理解，便于讀者把握算法的核心思想。而且，本書不僅指出了哪些算法可以解決問題，還指出了哪些算法可以更好地解決問題，便于讀者深入理解算法。本書盡可能地避開了以應試為導向的灌輸式講解，力求引起讀者的興趣并擴大其視野，例如在介紹哈希
《Nuxt.js Web開發實戰》詳細闡述了與Nuxt.js相關的基本解決方案，主要包括Nuxt簡介，開始Nuxt之旅，添加UI框架，添加視圖、路由和過渡效果，添加Vue組件，編寫插件和模塊，添加Vue表單，添加服務器端框架，添加服務器端數據庫，添加Vuex Store，編寫路由中間件和服務器中間件，創建用戶登錄和API身份驗證，編寫端到端測試，Linter、格式化程序和部署命令，利用Nuxt創建一個SPA，為Nuxt創建一個框架無關的PHP API，利用Nuxt創建一個實時應用程序，利用CMS
本書主要介紹Python的基本概念、語法基礎和應用實例。本書共分為15章，第1章講解Python的基本概念和開發環境的搭建；第2章講解Python的運算法則和數據結構；第3章講解字符串編碼格式規范和常用操作方法；第4章講解常見條件語句；第5章講解循環和邏輯的語法和應用；第6章講解基礎項目實踐；第7章講解函數和模塊的設計與應用；第8章講解類和對象的設計與應用；第9章講解元組、字典的應用；第10章講解文本文件操作；第11章講解Python訪問數據庫的操作；第12章講解用Pygame制作游戲
本教材基于當前最新WPS Office 2019版本，講解WPS文字、WPS表格、WPS演示文稿三個軟件的操作以及它們之間協作調用的方法，同時講解了WPS自帶的云協作功能的使用。本書從實用性和操作性出發，采用項目驅動的編排方式，將每一章的知識點分解并歸納為若干個項目，然后以每個項目為核心設計出相應的任務實例，再以任務實例為載體，使學生在操作過程中掌握知識與技能。本教材在案例的設計過程中，充分考慮職教特色，使學生采用“做中學、做中教”的方式，引導學生在實踐體驗過程中，積累知識技能、提升綜
本書按照C語言和程序設計的基本概念和要點講解，主要內容包括程序設計基礎知識、數據類型、運算符、表達式和算法、順序結構程序設計、選擇結構程序設計、循環結構程序設計、數組、函數、指針、結構體和共用體、文件。書中每個例題都按照“提出任務—解題思路—編寫程序—運行程序—程序分析—有關說明”步驟展開，符合讀者認知規律，容易入門。本書內容先進，體系合理，概念清晰，講解詳盡，例題豐富，通俗易懂，是初學者學習c語言程序設計的理想教材。
本書與讀者一同探討和思考數據分析的基本概念、需求、方案等問題，并以 KNIME 為工具，展示 數據分析的具體流程。 本書對 KNIME 中的眾多節點進行了介紹，對各節點的難度和重要性進行了標記，以便新手更快地 學習，對節點的覆蓋性說明和一些高級內容，會讓讀者更深入地了解和使用KNIME。 對所有日常有數據分析需求的讀者來說，本書能幫助其輕松應對大部分常見的數據分析問題，是一本 不可多得的 KNIME 使用參考書。 按照當今的流行術語來說，KNIME 是一款通用型的低代碼（low code）數據分
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