财神到玩法技巧

本書從初學者的角度出發，通過通俗易懂的語言，詳細介紹了量化投資分析、機器學習、NLP自然語言處理（聊天機器人設計）、網絡爬蟲等應用知識，書中所有知識點都結合具體實例進行講解，可以使讀者輕松領會Python程序開發的精髓，讓零基礎的讀者輕松跨入編程領域。本書還通過一個完整的項目案例，幫助讀者獨立搭建量化分析交易平臺。

·12.1萬字

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C語言學習手冊

本書共分18章，主要講述了TurboC2.0和VisualC++6.0編譯器的使用、C語言的基礎知識、常量和變量的使用、數據類型、表達式的寫法、運算符的使用、輸入、輸出函數的用法、選擇結構程序的設計、使用數組的方法、函數的用法、指針的使用、如何掌握結構體與公用體、數組的排序法、鏈表的使用、位運算的算法、儲存管理、函數類型、預處理和文件的讀、寫，最后，通過一個實戰項目——學生管理系統，使讀者將所學知識更好地應用到實際開發當中。

·19.5萬字

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Python核心編程從入門到開發實戰

本書以零基礎講解Python核心編程內容為宗旨，用實例引導讀者深入學習，采取“基礎知識→核心技術→高級應用→行業應用”的模式，深入淺出地講解Python的各項技術及實戰技能。本書首先講解Python的基本知識和概念、不同平臺的安裝與運行，然后逐步加深到網絡編程技術、Web高級編程技術以及Python在不同行業的項目開發等技能。書中內容實用、實例豐富、步驟清晰，每個實例均經過細心調試，給出運行圖，有助于讀者分析實例。另有“跟我學上機”和“課后練習與指導”板塊內容，幫助讀者迅速提高自己的開發能力與實戰應用能力。本書附贈40小時的全書同步視頻教學錄像及20小時的實訓錄像，配有“教師教案”與“學生實訓手冊”。無論您是否從事計算機相關行業，無論您是否接觸過Python語言，通過本書的學習均可快速掌握Python的開發方法和技巧。

·9.5萬字

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Effective C#：改善C#代碼的50個有效方法（原書第3版）

在本書中，世界知名的.NET專家BillWagner先生給出了50條建議，告訴你怎樣充分利用C#6.0所具備的特性來編寫健壯而高效的代碼。這些建議反映了C#開發界的新進展，也令人體會到C#這門語言已經越來越成熟了。除了提出了許多種改善代碼品質的新方式，例如怎樣發揮泛型的優勢之外，本書還針對LINQ給出了很多條建議。

·13.1萬字

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Python實現Web UI自動化測試實戰：Selenium 3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins

《Python實現WebUI自動化測試實戰：Selenium3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》主要介紹如何基于Python使用Selenium、unittest、Pytest、GitLab、Jenkins等工具實現WebUI自動化測試，以幫助讀者提升測試水平。《Python實現WebUI自動化測試實戰：Selenium3/4+unittest/Pytest+GitLab+Jenkins》第1章簡要介紹自動化測試的相關概念和思路、Selenium的特點和發展歷史、WebDriver的原理，以及SeleniumIDE的簡單應用。第2章和第3章介紹與Python相關的基礎知識，為后續內容的講解做準備。第4章～第15章詳細介紹使用各種框架進行自動化測試的方法和實戰案例，幫助讀者進一步掌握自動化測試技能。第16章從實際情況出發，介紹提升自動化測試用例執行效率的幾種常見方法，供讀者在實際操作中參考。本書適合計算機相關專業的學生、測試行業的從業人員和希望提升自動化測試實戰水平的技術人員閱讀。

·12.7萬字

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跟老男孩學Linux運維：核心系統命令實戰

《跟老男孩學Linux運維：Web集群實戰》及《跟老男孩學Linux運維：Shell編程實戰》這兩本書自出版以來，得到了廣大網友的一致好評和贊揚。同時也有部分讀者提出了很多寶貴的建議，其中之一就是這兩本書都不是面向純零基礎讀者的書，需要具備一些基礎的Linux知識輔助才能更好地進行學習。

·12.4萬字

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C#編程入門指南（上下冊）

本書以通俗易懂的語言、豐富的案例、貼近開發實戰的項目，循序漸進地讓讀者在實踐中學習C#編程知識，并提升實際開發能力。全書分為五篇，分別為基礎知識篇、進階提高篇、WinForm開發篇、高級應用篇、項目實戰篇，內容包括VisualStudio、踏上C#開發的征程、必須學會的C#語法、流程控制語句、數組的使用、看似簡單的字符串、面向對象程序設計、Windows交互式圖形界面、Windows控件——C/S程序的基礎、數據訪問技術、程序調試與異常處理、IO數據流技術、GDI+繪圖應用、Socket網絡編程、多線程編程技術、Q友——做你自己的QQ、閃電下載器、明日ERP管理系統、銘成在線考試系統。書中知識大都結合具體示例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕松領會C#程序開發的精髓，快速提高開發技能。

·15.5萬字

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Python機器學習與量化投資

本書采用生動活潑的語言，從入門者的角度，講解了Python語言和sklearn模塊庫內置的各種經典機器學習算法；介紹了股市外匯、比特幣等實盤交易數據在金融量化方面的具體分析與應用，包括對未來股票價格的預測、大盤指數趨勢分析等。簡單風趣的實際案例讓廣大讀者能夠快速掌握機器學習在量化分析方面的編程，為進一步學習金融科技奠定扎實的基礎。

·7.6萬字

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PostgreSQL 11從入門到精通(視頻教學版)

本書共分18章，內容主要包括PostgreSQL11的安裝與配置、數據庫的基本操作、表的基本操作、數據類型和運算符、函數、數據的操作、索引、視圖、觸發器、事務和并發控制、用戶管理、備份與還原、性能優化、高可用、負載均衡、數據復制、服務器配置與數據庫監控、數據庫內部結構等內容。本書注重實戰操作，幫助讀者循序漸進地掌握PostgreSQL11中的各項管理技術。本書共有400多個實例，還有大量的經典習題。隨書贈送了近20小時培訓班形式的視頻教學錄像，詳細講解了書中每一個知識點和每一個數據庫操作的方法和技巧，同時還提供了本書所有例子的源代碼，讀者可以直接查看和調用。本書適合PostgreSQL數據庫初學者、PostgreSQL數據庫開發人員和PostgreSQL數據庫管理員，同時也能作為高等院校和培訓學校相關專業師生的教學用書。

·15.9萬字

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Python深度學習：基于PyTorch

深度學習是一塊難啃的硬骨頭，對有一定開發經驗和數學基礎的從業者是這樣，對初學者更是如此。其中卷積神經網絡、循環神經網絡、對抗式神經網絡是深度學習的基石，同時也是深度學習的3大硬骨頭。為了讓讀者更好地理解掌握這些網絡，我們采用循序漸進的方式，先從簡單特例開始，然后逐步介紹更一般性的內容，最后通過一些PyTorch代碼實例實現之，整本書的結構及各章節內容安排都遵循這個原則。此外，一些優化方法也采用這種方法，如對數據集Cifar10分類優化，先用一般卷積神經網絡，然后使用集成方法、現代經典網絡，最后采用數據增加和遷移方法，使得模型精度不斷提升，由最初的68%，上升到74%和90%，最后達到95%左右。

·11.9萬字

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Python爬蟲、數據分析與可視化：工具詳解與案例實戰

本書根據大多數軟件公司對Python數據分析和可視化的需求，面向Python初學者講述爬蟲、數據分析、數據可視化和機器學習等方面的技術和實踐案例。全書共13章：第1~4章為基礎篇，主要講述Python基礎知識、Python數據結構、面向對象編程思想、Python異常處理和讀寫文件的技巧；第5~7章為數據分析的工具篇，主要講述NumPy庫、Pandas庫和Matplotlib庫的基本功能和應用；第8、9章為數據分析高級技能篇，主要通過爬取技術博客案例講述基于Scrapy爬蟲框架的實用技巧，以及數據分析的常用方法；第10～13章為綜合案例篇，主要講述圖書分析案例、二手房數據分析案例、股票數據分析案例和基于sklearn庫的機器學習相關實踐，涉及線性回歸分析、嶺回歸分析、SVM分類、KNN分類和邏輯回歸等機器學習算法。本書語言通俗易懂，案例豐富，適合想要入職數據分析崗位的新手、大學生以及欲轉行進入大數據分析領域的從業人員使用，也可以作為大專院校或培訓機構的教學用書。

·13.3萬字

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C語言程序設計

本書系統地、循序漸進地介紹了C語言的數據類型和運算符、語句格式和功能、結構化程序設計思想和方法等內容。在本書編寫的過程中，參考了大量有關C語言程序設計的書籍和資料，編者在此對這些作者表示感謝。

·10.2萬字

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Python漫游數學王國：高等數學、線性代數、數理統計及運籌學

本書參考高等學校理工科“高等數學”“線性代數”“概率論與數理統計”“運籌學”等課程教學大綱，使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解，內容包含Python編程語言入門、極限的運算、函數的求導及積分、微分方程求解、級數、行列式計算、線性方程組求解、隨機變量及其分布、隨機變量的數字特征、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網絡計劃及排隊論等。本書內容翔實，文字精練，例題豐富，注重本科數學理論與科學計算的密切結合。本書可以作為高等學校理工科在校本科生的學習實驗用書，也可以作為對Python科學計算感興趣的人員的參考用書。

·8.5萬字

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大模型應用開發極簡入門：基于GPT-4和ChatGPT

本書為大模型應用開發極簡入門手冊，為初學者提供了一份清晰、全面的“可用知識”，帶領大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及優勢，并在此基礎上使用流行的Python編程語言構建大模型應用。通過本書，你不僅可以學會如何構建文本生成、問答和內容摘要等初階大模型應用，還能了解到提示工程、模型微調、插件、LangChain等高階實踐技術。書中提供了簡單易學的示例，幫你理解并應用在自己的項目中。此外，書后還提供了一份術語表，方便你隨時參考。準備好了嗎？只需了解Python，你即可將本書作為進入大模型時代的啟動手冊，開發出自己的大模型應用。

·7.3萬字

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跟老齊學Python：Django實戰（第2版）

本書是以Python為基礎進行Web應用開發的進階讀物。書中以一個實例項目為主線，使用Django2開發框架，在實踐中邊學邊做，理論聯系實際。每節都配有思維導圖，使讀者對項目需求一目了然；每章都有知識點和文檔導讀，引導讀者“知其所以然”。相信認真閱讀本書的讀者，不僅能夠得到“魚”，更能得到“漁”，從而具備獨立開發項目的能力。

·11.9萬字

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數據科學中的實用統計學（第2版）

本書解釋了數據科學中至關重要的統計學概念，并介紹了如何將各種統計方法應用于數據科學。作者以通俗易懂、分門別類的方式，闡釋了統計學中與數據科學相關的關鍵概念，并解釋了各統計學概念在數據科學中的重要性及有用程度。第2版在第1版的基礎上加入了更多以Python和R編寫的示例，更清楚地闡釋了如何將統計方法用于數據科學。

·14.3萬字

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STM32F0實戰：基于HAL庫開發

作為STM32單片機的入門者，往往在從寄存器開發還是從固件庫開發上糾結不定，本書將從市場上非常暢銷的F0系列微控制器入手，利用意法公司新近推出的一款全新的開發軟件—STM32CubeMX做為項目建立和代碼初始化工具，快速生成F0系列的開發環境，并在MDK－ARM軟件上對代碼進行進一步的編輯修改，直至生成最終的開發項目。

·18.2萬字

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并行算法設計與性能優化

并行計算領域著名專家撰寫，百度深度學習研究院“杰出科學家”吳韌鼎力推薦。結合大量示例和偽代碼，全面講解通過并行算法設計實現單核/多核代碼、GPU和處理器的性能優化與并行化秘技，并首次提出實現復雜度的全新度量標準。

·12.5萬字

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算法訓練營：海量圖解+競賽刷題（入門篇）

本書以海量圖解的形式，詳細講解常用的數據結構與算法，又融入大量的競賽實例和解題技巧。通過對本書的學習，讀者可掌握12種初級數據結構、15種常用STL函數、10種二叉樹和圖的應用，以及8種搜索技術，并領悟不同的數據結構和算法的精髓，熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計9章。第1章講解C++語言基礎，包括語法、函數、遞歸和數組；第2章講解算法入門知識，包括算法復雜度計算、貪心算法、分治算法和STL應用；第3章講解線性表的應用，包括順序表、單鏈表、雙向鏈表、循環鏈表和靜態鏈表；第4章講解棧和隊列的應用，包括順序棧、鏈棧、順序隊列和鏈隊列；第5章講解樹的應用，包括樹的存儲、二叉樹遍歷與還原、哈夫曼編碼；第6章講解圖論基礎，包括圖的存儲、圖的搜索和圖的連通性；第7章講解圖的應用，包括最短路徑、最小生成樹、拓撲排序和關鍵路徑；第8章講解查找算法，包括哈希表、字符串模式匹配、二叉搜索樹和平衡二叉樹；第9章講解搜索技術，包括二分搜索、深度優先搜索、廣度優先搜索和啟發式搜索。

·16.7萬字

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Python數據分析從入門到精通（第2版）

《Python數據分析從入門到精通（第2版）》從數據分析初學者角度出發，以通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python進行數據分析程序開發應掌握的各方面技術。全書共分21章，包括數據分析基礎、搭建數據分析開發環境、NumPy模塊之數組計算、Pandas模塊基礎、Pandas模塊之數據的讀取、Pandas模塊之數據的處理、Pandas模塊之數據的清洗、數據的計算與格式化、數據統計及透視表、處理日期與時間、Scikit-Learn機器學習模塊、Matplotlib模塊入門、Matplotlib模塊進階、Seaborn圖表、Plotly圖表、Bokeh圖表、Pyecharts圖表等內容，以及4個項目實戰綜合案例。書中所有知識結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，讀者可輕松領會Python數據分析程序開發的精髓，從而快速提升數據分析開發技能。