本書用于Python 3.10編程快速入門，書中內容注重實戰操作，能幫助讀者循序漸進地掌握Python開發中的各項技術。本書配套示例源代碼、PPT課件、同步教學視頻、習題與答案、教學大綱與執行計劃表、作者答疑服務以及其他超值教學資源。 本書共分19章，內容包括Python的基本概念、開發環境安裝與配置、Python的基礎語法、數據類型和運算符、程序流程控制、容器類型的數據、字符串的應用、函數、類與對象、異常處理、常用的內置模塊、文件讀寫、圖形用戶界面、網絡通信與網絡爬蟲、訪問數據庫、多線程
在數據湖倉的所有新增要素中，排名第一的就是可以利于數據分析和機器學習所用的分析基礎設施。分析基礎設施包括一眾大家廣為熟悉的東西，當然也包括一些可能對大家還有些陌生或略帶新鮮感的概念。比如包括：元數據、數據血緣、 數據體量的度量 、數據創建的歷史記錄、數據轉換描述。 數據湖倉的第二個新增要素，是識別和使用通用連接器。通用連接器允許合并和比較所有不同來源的數據。如果沒有通用連接器，就很難（實際上是幾乎不可能）將數據湖倉中的不同數據關聯起來。但有了這個中西，就可以關聯任何類型的數據。 使用數據湖
本書是一本集視頻教程和案例講解于一體的Cinema 4D實用教材，全書基于Cinema 4D R25版本編寫，書中講解了使用Cinema 4D進行三維設計和動畫制作的必備知識與技巧。全書共18章，內容涵蓋Cinema 4D的多種建模方式、攝像機、燈光、材質和貼圖、標簽和環境、渲染器、運動圖形、關鍵幀動畫、粒子系統、動力學系統、體積和域、角色和毛發等方面的相關知識。本書每章介紹一個Cinema 4D技術模塊，配合詳細的案例操作視頻，力求為讀者帶來良好的學習體驗。本書具有很強的實用性和可操作
Procreate是一款強大的繪畫應用軟件，讓創意人士隨時抓住靈感，通過簡單的操作系統，集合專業的功能進行素描、填色、設計等藝術創作。專業的繪圖應用工具，讓iPad也能夠擁有和臺式計算機畫面軟件相媲美的繪圖效果。本書從零開始學習這款軟件，通過由淺入深的繪畫案例，讓讀者徹底掌握Procreate這款強大的繪畫軟件。別外，本書贈送PPT課件和其他素材資源。 《iPad Procreate創意繪畫從新手到高手》的讀者對象為喜歡創意繪畫的愛好者，手繪相關工作的廣大設計師，以及廣告、動漫設計相關人員
本書共5部分25章，核心主題為工程效能，即軟件工程中的生產力，具體內容包括：生產力的度量，何為生產力，軟件工程中的生產力框架，具體場景下的軟件生產力及其度量，如何消除浪費以提升生產力等可以推廣到行業應用中去的最佳實踐。 在軟件開發百花齊放的當下，重新思考軟件開發的生產力是必要而且可行的，書中包含豐富的思考與行動建議。來自產學研和各個學科的碰撞，構建出來一個大致可行的軟件生產力認知、衡量和改善框架，對全球，尤其是互聯網企業具有非常重要的現實意義。
《Python高效編程基于Rust語言》詳細闡述了基于Rust語言的Python高效編程，主要包括從Python的角度認識Rust、使用Rust構建代碼、理解并發性、在Python中構建pip模塊、為pip模塊創建Rust接口、在Rust中使用Python對象、在Rust中使用Python模塊、在Rust中構建端到端Python模塊、構建Python Flask應用程序、將Rust注入Python Flask應用程序、集成Rust的**實踐等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助
本書以Java的數個高級主題作為核心內容，包括Web編程、數據庫編程、類型信息與反射、泛型、注解、序列化、網絡編程、多線程等內容。論述了程序設計的原則和規范，最后1章介紹了前面高級技術的綜合應用，并提供了采用Servlet/JSP技術的MVC開發框架。本書以提升技術的應用能力為重要目標，提供了電子課件（PPT）、示例源代碼、MVC框架源代碼、部分課后習題的參考答案。本書適合作為高等院校軟件工程、計算機相關專業的編程能力提升課程的教材，即在Java語言編程基礎課程之后，Java應用
本書參照ACM和IEEE CS Computing Curricula 2020以及全國高等學校計算機教育研究會編制的《計算機核心課程規范——計算機程序設計（征求意見稿）》的要求，面向大學計算機類專業本科教學的需要，系統地介紹C++程序設計語言的語法、語義和語用，使讀者掌握結構化程序設計方法和面向對象程序設計方法。全書分為兩部分: 第一部分是程序設計基礎(第1～9章)，主要介紹數據類型、運算符與表達式、控制結構、函數、數組、指針、自定義數據結構、輸入和輸出等程序設計的基本概念和結構化程序設計方法
本書比較全面、系統地介紹了深度強化學習的理論和算法，并配有大量的案例和編程實現。全書核心內容可以分為3部分，第一部分為經典強化學習，包括第2、3、4章，主要內容有動態規劃法，蒙特卡洛法、時序差分法；第二部分為深度強化學習，包括第6、7、8章，主要內容有值函數近似法、策略梯度法、策略梯度法進階；第三部分重點介紹了深度強化學習的經典應用——AlphaGo系列算法。另外，作為理論和算法的輔助，第1章介紹了強化學習的模型，第5章簡單介紹了深度學習和PyTorch編程框架。本書可以作為理工科大學相
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