《中学生计算机程序设计基础：例题精析与训练》精选AtCoder竞赛中的训练题目，也包含一些NOIP比赛的真题，全面覆盖C 语言的基础知识，包括顺序结构、分支结构、循环结构、数组、字符串、函数、结构体等核心概念。《中学生计算机程序设计基础：例题精析与训练》不仅提供了基础语法的训练题，还精心挑选了一些需要深入分析问题的思维题，旨在帮助读者提升编程技能，学会如何运用编程解决实际问题。

本书以深入浅出的方式介绍多模态大模型的技术方法、开源平台和应用场景，并详细阐述因果推理、世界模型及多智能体与具身智能等前沿技术领域，有助于读者全面了解多模态大模型的特点及发展方向，对新一代人工智能技术范式和通用人工智能的发展起到重要推动作用。全书内容共5章，第1章引领读者深入探索最具代表性的大模型结构，包括BERT、Chat-GPT 和ChatGLM等，为建立对多模态大模型的全面认知打下基础。第2章深度剖析多模态大模型的核心技术，如提示学习、上下文学习、思维链和人类反馈强化学习等，揭示多模态大模型的独特之处和引人入胜的技术内涵。第3章介绍多个具有代表性的多模态基础模型，如CLIP、LLaMA、SAM和PaLM-E等，为读者呈现多样和广泛的技术解决方案。第4章深入分析视觉问答、AIGC和具身智能这三个典型应用，展示多模态大模型在实际场景中的强大能力。第5章探讨实现AGI的可行思路，包括因果推理、世界模型、超级智能体与具身智能等前沿技术方向。本书不仅适合高校相关专业高年级本科生和研究生作为教材使用，更是各类IT从业者的案头手册。

本书以Python Selenium Unittest为基础，结合PageObject设计模式，通过测试作者自研项目逐步搭建UI自动化测试框架。Python是测试在开发过程中使用最多的语言，Selenium是当前最流行的Web UI自动化测试工具，这套Python Selenium Unittest PageObject结合的测试框架可以直接应用到实际工作当中。本书共14章，其中第1~6章讲述了Python基础、前端基础和Selenium的基础。第7~12章结合分层思想对Selenium Webdriver做了多达6次的封装和优化，目的是让框架结构更加清晰、使用起来更加方便，同时也能让读者对封装有更深一层的理解。第13~14章笔者介绍了Gitee代码管理和Jenkins持续集成，其中Gitee实现了代码托管、Jenkins实现了代码的自动构建。读者可以根据实际工作情况在每天特定的时间自动运行UI自动化脚本，确保公司系统功能的稳定性。另外，本书重点内容配有视频讲解，可以让读者更加容易理解和实操。本书既适合UI自动化测试的初学者，也可以给具有多年测试开发经验的人员提供参考，还可以作为高等院校、培训机构相关专业的教学参考。

本书针对移动机器人中涉及的主要无线导航定位技术的最新研究成果进行了论述，涵盖了近年来作者团队在无线导航定位技术路径规划、定位算法及系统构架等方面取得的成果。全书共6 章，第1 章从移动机器人的概念入手，回顾了其发展历程和关键技术，深入探讨了导航定位的概念、分类及其发展趋势；第2 章详细介绍了移动机器人涉及的各种导航定位技术；第3 章详细介绍了UWB 定位技术的特点、应用及系统构成，深入介绍了UWB 脉冲的产生、调制技术及其接收机设计、UWB 室内定位算法的实现等；第4 章从惯性导航技术的基本概念和发展状况出发，介绍了惯性导航的基础理论、捷联惯性导航方法及其在各领域的应用，并对惯性导航定位技术的进展及未来发展趋势进行了介绍；第5 章介绍了SLAM 系统的各种算法、发展中存在的问题与对策，并为读者展示了SLAM 技术的最新研究方向和应用前景；第6 章详细论述了多源信息融合算法及其在组合导航中的应用。

本书全面深入地介绍Elasticsearch的核心功能及其工作机制。本书由浅入深，从Elasticsearch的基本用法和架构原理，以及倒排索引、分片、节点角色和相关性等核心概念讲起；然后深入探讨数据处理和索引管理，涵盖映射模式、数据类型、文本分析、索引模板；接着详细介绍词项级搜索、全文搜索、复合查询和高级搜索等Elasticsearch的搜索功能，并深入讲解聚合；最后聚焦生产环境中的Elasticsearch管理和性能优化。本书特别注重实践，提供了大量的代码示例，涵盖从基础查询到复杂功能的各种应用场景。与第1版相比，这一版更新并补充了许多新的功能点，如索引生命周期管理、可组合索引模板机制、地理位置查询等。本书是使用Elasticsearch开发全功能搜索引擎的实践指南，适合刚接触Elasticsearch领域、希望了解其基本工作原理的开发者、架构师、分析师、管理者、产品负责人或希望利用Elasticsearch进行实时数据分析和处理的数据科学家阅读，也适合在实际项目中遇到挑战的资深工程师及学习大数据技术并对搜索技术感兴趣的学生和研究人员阅读。

本书全面系统地介绍Java语言的相关知识，内容循序渐进，讲解通俗易懂，理论与实践相结合，通过150多个实例帮助读者轻松掌握Java语言编程方法。本书共13章，由浅入深地对Java程序设计语言进行全面讲解，主要内容包括Java语言的特点、Java程序的运行与开发环境、Java语言的基本语法、面向对象编程方法、Java类的定义、成员变量与成员方法、构造方法、Java对象的生成与使用、方法参数传递、访问控制、泛型、常用类和接口、继承与多态性、异常处理、图形用户界面设计、常用Swing组件、输入/输出流、多线程编程、数据库编程、网络编程等。最后通过进销存管理系统的开发设计，使读者不仅可以温故知新，还能提高Java语言的综合编程能力。本书不仅可以作为各类院校和社会培训机构的首选教材，还可以作为Java程序设计自学者和编程爱好者的参考用书。

本书系统介绍了数据结构与算法的基本概念和相关知识，既注重理论，又注重算法设计，更突出代码实现，是一本着眼于数据结构与基本算法的教学实践的教材。 本书介绍了线性表、队列与栈、树与优先级队列、集合与静态查找表、动态查找表、排序、外部查找与排序、图、最小生成树与最短路径、算法设计思想等内容，将数据结构的理论与真实应用的实践紧密结合，从各种数据结构的代码实现到火车票管理系统的代码实现，手把手地指导读者学习数据结构与算法，帮助读者轻松掌握数据结构与算法的基本知识及基本技能，为后续进行更多专业课程的学习打下扎实基础。

本书是一部系统论述C#编程语言和实际应用技术的图书，全书共分为16章：第1章至第6章讲解C#基本语法；第7章至第10章讲解C#面向对象相关知识和.NET常用类；第11章至第16章讲解了C#一些实用知识。主要内容包括：第一个C#程序、C#基本语法、C#数据类型、运算符、条件语句、循环语句、面向对象基础、.NET常用类、集合类、异常处理、I/O流、图形界面编程、多线程开发、访问互联网资源和数据库编程。另外，每一章后面安排了“动手练一练”实践环节。这个环节旨在帮助读者消化本章所讲解的知识点。在本书附录中提供了参考答案。为了方便读者高效学习和快速掌握C#编程方法，本书作者精心制作了完整的教学课件、源代码和丰富的配套视频教程，以及在线答疑服务等内容。

如果你的数据处理或服务器应用程序已经超出了单台计算机的处理能力，那么这本书就是为你准备的。你将探索分布式处理（纯Python的无服务器实现），并学习如何：使用Ray Actor实现有状态应用程序。在Ray中构建工作流管理。将Ray用作批处理和流处理的统一系统。使用Ray进行高级数据处理。使用Ray构建微服务。实现可靠的Ray应用程序。

深度学习正日益深刻地渗入我们的生活，从建议内容到在任务关键型和安全关键型应用中发挥核心作用，其影响无所不在。然而，随着这些算法影响力的逐渐扩大，人们对于依赖这些算法的系统安全性和鲁棒性的担忧也日益加剧。简言之，传统的深度学习方法往往难以察觉自身的知识边界，即它们“不知其所不知”。贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning，BDL）领域包含一系列利用深度网络进行近似贝叶斯推理的方法。这些方法通过揭示模型对其预测结果的置信度，增强了深度学习系统的鲁棒性，使我们能够更谨慎地将模型预测融入实际应用中。《Python贝叶斯深度学习》将引领你踏入迅速发展的不确定性感知深度学习领域，助你深入理解不确定性估计在构建鲁棒性的机器学习系统中的重要价值。你将学习多种流行的BDL方法，并通过涵盖多种应用场景的Python实用示例来掌握这些方法的实现技巧。读完本书后，你将深刻理解BDL及其优势，并能够为更安全、更鲁棒的深度学习系统开发贝叶斯深度学习模型。主要内容：● 了解贝叶斯推理和深度学习的优缺点● 了解贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）的基本原理● 了解主要贝叶斯神经网络实现/近似之间的差异● 了解生产环境中概率深度神经网络的优势● 在Python代码中实现各种贝叶斯深度学习方法● 运用贝叶斯深度学习方法解决实际问题● 学习如何评估贝叶斯深度学习方法并为特定任务选择最佳方法● 在实际深度学习应用中处理“分布外”数据