OpenCV计算机视觉项目实战（Python版）

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基

本书以Python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Python的在生活和工作中的实际应用。本书共13章，可分为4部分。第一部分Python的办公自动化篇（第1~5章）、第二部分网络应用篇（第6~10章）、第三部分GUI编程篇（第11~12章）、第四部分其他应用篇（第13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。精心设计的案例

《C语言从入门到精通（第6版）》从初学者的角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用C语言进行程序开发需要掌握的各方面知识。全书分为4篇，共20章，内容包括C语言概述、算法、数据类型、运算符与表达式、数据输入/输出、选择结构、循环控制、数组、函数、指针、结构体和共用体、位运算、预处理、文件、内存管理、网络套接字编程、单词背记闯关游戏、学生信息管理系统、单片机基础和GSM短信控制家庭

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。

本书以通俗易懂的方式介绍人工智能的基础知识及其应用，采用案例的形式讲解，方便读者轻松阅读。全书共5章，首先介绍人工智能的基础知识，然后从文本、图像、语音三方面介绍自然语言处理、图像处理、语音识别等人工智能研究领域，最后通过实战案例让读者全面了解人工智能的应用。本书适合有志于了解人工智能基础知识及应用的初、高中学生，也可以作为人工智能初学爱好者的学习资料。

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将Python课程学习与数据科学应用有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包

《剑指JVM：虚拟机实践与性能调优》共分5篇：引言篇讲述了Java与Java虚拟机的关系，以及Java虚拟机的相关知识；第1篇讲述了运行时数据区，涉及Java内存区域的各个核心结构，以及对象创建的各种细节；第2篇讲述了垃圾收集，涉及各种收集算法、垃圾收集器；第3篇讲述了字节码与类的加载；第4篇讲述了性能监控与调优，带领读者学习Java虚拟机常用的监控与调优工具，并附有企业级的性能调优案例。

《大数据可视化编程和应用》从基础开始，全面介绍大数据可视化的底层原理和实现框架，并重点讲解一些常用的大数据可视化关键技术，包括Excel图表、TableauDesktop可视化组件、Web的可视化控件、Java可视化控件及Python数据可视化工具。《大数据可视化编程和应用》共分为8章，第1章着重介绍大数据的发展历程，以及在大数据发展背景下数据可视化的概念、可视化技术的使用及可视化的现实意义；第2