C++项目开发全程实录（第2版）

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、Ten

本书在编写过程中坚持理论性和实用性相结合，力求与互联网行业技术发展同步，着重提高读者Web交互界面设计和制作的能力。全书共9章，内容包括交互界面设计概述、Web交互界面设计基础、Web交互界面技术概述、HTML5和CSS3基础、Web交互界面设计案例、HTML5和CSS3进阶、JavaScript基础、Web交互界面开发、综合案例：网站交互界面开发。本书系统地介绍Web交互界面设计与制作的全过程，

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。

《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关

《Python网络爬虫与数据分析从入门到实践》从初学者的视角出发，以案例实操为核心，系统地介绍网络爬虫的原理、工具使用与爬取技术，并详细讲解数据分析的各种技巧。本书主要内容包括：Python基础语法，数据分析工具NumPy、Pandas、Matplotlib的使用，网络爬虫库Urllib、BeautifulSoup、Scrapy，正则表达式在网络爬虫中的应用，数据预处理与数据分析方法、中文文本处理

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可

《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

本书以实用的设计模式为例，讲解了Java近年来在改善语法方面取得的进展，同时在实现这些模式的过程中展示了语言特性、设计模式与平台效率之间的关系。本书涵盖23种传统的设计模式、11种较为常见的模式，以及8种适用于多线程环境的并发模式。另外，本书还简要介绍了15种反模式。作者讲解这些模式的时候不仅给出了简洁、直观的范例代码，而且还利用UML类图与JFR工具展示了运用该模式的程序所具备的架构及运行细节，