本书面向具备Python一级能力的初学者，基于虚构人物形象山羊博士和二叶草的教学现场，带领读者学习从互联网上抓取数据分析和机器学习所需的基础数据。本书内容以教学对话和场景插图呈现，讲解使用库进行数据收集和简单的可视化方法，如如何从互联网上下载文件，分析HTML，读写各种类型的数据，以及使用API，还简要地介绍了如何最终实现数据收集的自动化。本书可作为以PAAT全国青少年编程能力等级考试、中国自动化学会青少年人工智能核心素养为代表的各类Python编程能力认定的参考书，也可供Python初学者自学入门。

《解密AI绘画与修图：Stable Diffusion Photoshop》全面介绍了Photoshop和Stable Diffusion的交互方式，以及各自的AI功能和具体使用方法。除了讲解功能，还通过实际案例加强AI在摄影、插画、电商等领域的运用。《解密AI绘画与修图：Stable Diffusion Photoshop》用浅显易懂的语言、详尽的图文步骤以及4K视频语音教学，全程还原了所有实例的操作过程，确保零基础的读者也能读得懂、学得会。为了解决Stable Diffusion插件配置和模型下载困难的问题，《解密AI绘画与修图：Stable Diffusion Photoshop》还提供了ControlNet、Inpaint Anything、AnimateDiff等常用插件的全套模型和配置说明文档，帮助读者解决在使用Stable Diffusion过程中可能遇到的各种问题。《解密AI绘画与修图：Stable Diffusion Photoshop》案例丰富，讲解细致，适合对AI绘图感兴趣的各类读者阅读。

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强化学习的算法理论，并提供部分算法的示例和代码，以帮助读者进一步理解量子机器学习算法。本书可作为量子机器学习的入门书籍，供爱好者了解和学习量子机器学习算法；也可作为“量子机器学习”课程的教科书或参考书，供教师和学生阅读参考；还可作为对量子机器学习感兴趣的科研人员的参考书。

当今社会，大数据技术已广泛应用于各行各业，大数据相关的存储和分布式计算等基本知识也成为了时下大学生尤其是计算机相关专业学生应具备的常识。本书在内容上去繁就简，重点介绍大数据的相关基本概念和原理，包括存储原理和分布式处理的原理。本书主要围绕Hadoop大数据处理平台（第2章），介绍其中涉及的HDFS（第3章）、HBase（第4章）等存储技术和Hadoop MapReduce分布式处理技术（第6章）；介绍了大数据相关的存储技术NoSQL数据库（第5章）以及数据仓库技术Hive（第7章）；并对新兴的大数据平台Spark（第8章）以及其他流行的大数据技术（第9章）进行了介绍。 本书适合计算机专业的低年级学生作为大数据入门课程的教材或者其他专业学生的大数据课程教材。

《在线凸优化（第２版）》全面更新，深入探索优化和机器学习交叉领域，详细介绍日常生活中许多系统和模型的优化过程。●　第2版亮点： 增加了关于提升、自适应遗憾和可接近性的章节●　扩大了优化和学习理论的覆盖面●　应用实例包含专家建议投资组合选择、矩阵补全推荐系统和支持向量机训练等●　指导学生完成练习

本书结合具体实例由浅入深、从易到难地讲解Python财务应用的精髓。本书按知识结构分为两篇（共11章），第一篇为基础入门篇，讲解Python基础知识、NumPy数组、财务数据采集、财务数据处理与可视化、财务报表分析；第二篇为案例实战篇，讲解企业利润管理、企业成本管理、企业流动资产管理、企业固定资产管理、企业筹资决策分析、企业投资决策分析。随书附赠的电子资料包括书中案例素材和源代码、所有实例操作过程以及基础知识的视频教程。本书适合作为财务数据分析相关人员的学习参考书，也适合作为各学校和培训机构相关专业教师和学生的教学和自学辅导书。

《嵌入式系统原理与开发——基于RISC-V和Linux系统》以当前嵌入式系统领域里具有代表性的RISC-V技术和嵌入式Linux操作系统作为分析对象。本书首先介绍嵌入式系统的基础知识，RISC-V指令集和赛昉科技公司出品的VisionFive 2（中文名： 昉·星光 2）单板计算机； 在此基础上阐述嵌入式Linux相关知识，主要包括Linux内核、文件系统、移植方法、驱动程序等内容； 最后介绍采用Python语言在RISC-V单板计算机和嵌入式Linux系统上的开发设计案例。 《嵌入式系统原理与开发——基于RISC-V和Linux系统》可以作为高等学校计算机、电子、电信类专业的教材，也可以作为RISC-V相关嵌入式开发人员的参考用书。

本书致力于全方位提升读者的数据分析、可视化与智能办公的综合能力。数据分析方面：前 5 章内容均属于数据分析方面的，第 1 章（工具篇）讲解目前主流的两大办公软件微软 Excel 2019 和 WPS Office（表格） 2019 的特色功能与应用。第 2 章（效率篇）全面提高数据处理、统计等的效率，掌握高效的数据分析操作方法。第 3 章（整理篇）主要讲解数据整理与查找定位。第 4 章（函数篇）讲解工作中常用的函数，尤其是重要的函数嵌套。第 5 章（分析篇）讲解数据透视表和数据透视图各项综合应用。可视化方面：第 6 章（图表篇）以图表的制作、设计和动态图表的呈现为主。如何把处理好的数据转换成合适的图表，以及如何实现动态图表的制作？本章会给你答案。智能办公方面：第 7 章（代码篇）主要讲解宏和 VBA 功能以及应用。第 8 章（AI 篇）主要讲借助 AI 工具提升数据分析效率。AI 工具能极大地提高工作效率，尤其是在数据分析领域，原本很复杂的代码、很烦琐的操作，交给 AI 可以非常轻松地解决。不管是刚刚接触数据分析的新手，还是经常进行数据分析的老手，抑或是经常使用各种数据分析工具的职场达人，都能在本书中得到启发和收获。

本书面向具备Python一级能力的初学者，基于虚构人物形象山羊博士和二叶草的教学现场，带领读者体验Python数据分析。本书内容以教学对话和场景插图呈现，讲解数据分析的概念、预处理方法，以及如何查看数据集群、如何创建易于阅读的图表、如何查看数据分布以及如何进行预测。本书可作为以PAAT全国青少年编程能力等级考试、中国自动化学会青少年人工智能核心素养为代表的各类Python编程能力认定的参考书，也可供Python初学者自学入门。

本书介绍了社会科学统计软件包（SPSS）和教育统计方面的相关知识。本书采用“典型问题→统计方法→案例分析”的编写模式，以教育研究中的典型问题、典型统计方法为导向，侧重介绍应用SPSS解决这些典型问题的基本方法。本书共分15章，主要内容包括SPSS与教育统计、数据文件的建立与处理、数据清理与基本统计分析、统计表与制表、统计图的绘制、t检验、方差分析、非参数检验、相关分析、卡方检验、回归分析、聚类分析、因子分析与主成分分析、信度与效度，以及综合问题。本书内容通俗易懂、实用性强，有助于读者掌握SPSS和教育统计的基本知识，提高在教育领域应用SPSS解决实际问题的能力。 本书可作为高等学校教育类专业本科生、研究生教育统计类课程的教材，也可作为从事教育数据统计分析工作的学者、教师及教学管理人员的参考读物。