本書第1版于2008 年出版，是普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，榮獲“2011 年北京高等教育精品教材”和“2009 年高職高專計算機類專業優秀教材”稱號。本書力求突破高職高專舊的教學限制，用全新的方法組織編寫。本書始終以應用為目的，從應用入手，采用了任務驅動方式。書中內容講授精練，循序漸進，重點突出，易于理解。本書將公交一卡通管理程序作為貫穿全書知識點的實例在各章中分別介紹，使學生盡早體會較大程序的編寫過程。全書共8章，分別是C語言基礎與順序結構、
本書從Python數據分析的基礎知識入手，結合大量的數據分析示例，系統地介紹了數據分析與可視化方法，帶領讀者逐步掌握Python數據分析的相關知識，提高解決實際問題的能力。本書共13章，主要內容包括數據分析與可視化概述、Python編程基礎、NumPy數值計算基礎、Pandas統計分析基礎、Pandas數據載入與預處理、Matplotlib數據可視化基礎、Seaborn可視化、pyecharts可視化、時間序列數據分析、SciPy科學計算、統計與機器學習、圖像數據分析和綜合案例實
本書以支撐互聯網、移動互聯網與物聯網發展的共性技術為主線，系統地介紹計算機網絡基本概念、網絡體系結構、網絡互聯與分布式進程通信、網絡應用與網絡安全技術。本書在討論網絡基本工作原理的同時，注重網絡應用系統設計與網絡應用軟件編程方法的學習，貼近技術發展的前沿，對當前網絡技術發展的熱點問題進行了討論。本書可作為計算機、軟件工程、信息安全、物聯網工程、通信工程與電子信息等相關專業的本科生、碩士研究生的計算機網絡課程教材或參考書，也可作為從事信息技術的工程技術人員與技術管理人員學習網絡技術的參考書
Java開發工程師崗位有著相對較高的薪酬水平和較為廣闊的發展前景。本書以 Java工程師崗位能力要求為主線，將 Java技術點分為 8個單元 25小節，主要包括 Java開發環境搭建、 Java基礎語法、類與對象、 GUI、數組與集合、 I/O（輸入/輸出）等內容。本書提供了豐富的案例進行講解，
近年來，人工智能發展非常迅速，在可以預見的未來，它必然會強烈沖擊并深刻變革人類既有的生活模式。實際上，除技術問題外，人工智能的邏輯基礎和倫理基礎與哲學之間的關系也十分密切。有鑒于此，本書從與人工智能緊密相關的哲學問題入手，關注如下話題：強人工智能是否可能；近代唯理論和經驗論爭論對于人工智能的影響；蘇聯、日本及歐盟在人工智能發展歷程中的哲學教訓；航空器自動駕駛背后的哲學難題；軍用機器人的倫理是非；儒家與人工智能等。作者從邏輯架構和歷史經驗出發，展望了未來通用人工智能發展的可能性、可行性以及相應的社
本書采用基于案例的學習方法，在不同應用場景下以問題求解為引導講授Python程序設計，涵蓋密碼學、圖像處理、天文學和生物信息學等領域。第3版更新至Python 3.8，更加強調動手實踐，每一章都圍繞一個實戰項目展開討論，并包含大量的編程練習題。全書在應用場景中螺旋式引入解決問題所必需的Python語法知識和編程方法，從而通過不斷鞏固和拓展所學知識，進一步培養讀者的問題求解能力。本書適合作為高等院校計算機相關專業學生第yi門程序設計課程的教材或參考書，也可作為Python初學者的入門讀物。<
本書自1989年首次出版以來，曾多次修訂版。在2006年本書通過了教育部的評審，被納入普通高等教育"十一五”國家級規劃教材；2008年出版的第5版獲得了教育部2009年精品教材稱號。2013年的第6版是"十二五”普通高等教育本科國家級規劃教材。2017年推出了第7版，現在的第8版又在原有的基礎上進行了較大的修訂。全書分為9章，比較全面系統地介紹了計算機網絡的發展和原理體系結構、物理層、數據鏈路層（包括局域網）、網絡層、運輸層、應用層、網絡安全、互聯網上的音頻/視頻服務，以及無線網絡和移動網絡等內
深度學習已經進入我們的生活，云計算和大數據為深度學習提供了便利。本書主要講解深度學習中的數學知識、算法原理和實現方法，配套源碼、數據集和開發環境。本書共12章。第1章介紹人類視覺和深度學習的聯系。第2章介紹深度學習中最為重要的梯度下降算法。第3章介紹卷積函數。第4章介紹計算損失函數所使用的交叉熵、決策樹和信息熵。第5章介紹線性回歸和邏輯回歸。第6、7章介紹時間序列模型和生成對抗網絡。第8章介紹TensorFlow框架。第9章介紹推薦算法。第10章介紹深度學習中的標準化、正則化和初始化。第
《用Python編程和實踐 ！數學教科書》通過Python ，深入淺出，詳細介紹了機 器學習和深度學習中的 數學基礎知識，主要內容包 括Anaconda環境的安裝、 Jupyter Notebook的使用方 法、Python編程基礎、 Numpy和matplotlib的應用 、數學基礎、線性代數、微 分、概率·統計相關知識、 利用機器學習實踐數學模型 等。本書為雙色印刷，內容 講解淺顯易懂，特別適合那 些想從事AI開發但數學基礎 薄弱的讀者學習。
本書在講述機器視覺基本原理和基本概念的基礎上，重點介紹了機器視覺系統的構成以及機器視覺技術在實際生產中的應用，有較強的參考價值。本書具體內容包括：數字圖像基礎、HALCON功能及應用、圖像預處理、圖像分割、特征提取、圖像的形態學處理、圖像模板匹配、3D視覺、綜合項目案例分析等。本書可作為高等學校自動化類、機電類、電子信息類、計算機類相關專業的教學參考書，也可作為工程技術人員加深理解機器視覺及其應用技術的參考用書。
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