计算机/网络
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前端开发实战派杨成功本书从实战的角度出发,提炼并总结项目开发中需要掌握的前端知识,既可以为前端开发初学者提供清晰的学习路径,又可以为具有3~5年经验的开发者提供进阶的方向。 本书包括5篇。第1篇介绍前端基础,包括前端"三驾马车”(HTML、CSS、JavaScript)和新时代的JavaScript(ES6+、Node.js、TypeScript);第2篇介绍前端框架,围绕Vue.js 3的基础知识点和Vue全家桶展开介绍,并使用Vue.js 3实战开发一个备忘录项目;第3篇与第4篇介绍前端中级和高级知识(构建工具Vite、浏览器高阶调试、性能优化、Git协作、代码规范)在项目开发中的应用;第5篇全栈开发"仿稀土掘金”项目,帮助读者通过实战将书中的知识融会贯通。 本书内容由浅入深,将理论与实战相结合。读者如果已经掌握了"HTML + CSS + JavaScript”基础,那么学习本书可以快速打牢基础,并逐步完善自己的前端知识体系,最终具备中级和高级前端与全栈开发的能力。
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深入浅出Go语言核心编程张朝明、李奕锋、甘海彬《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册,涵盖了Go语言的诸多关键特性,包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。第1章引导读者快速搭建开发环境,详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2~5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制,并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6~8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程,打通Go语言面向过程和面向对象编程之间的桥梁。第9~12章探讨Go语言的一些高级话题,包括并发、上下文、反射、泛型等。第13~15章探讨Go语言的I/O、网络编程及RPC通信等编程场景。第16~18章是Go语言的扩展话题,涵盖了内存管理、正则表达式和Go语言的汇编。第19章和第20章重点探讨了Go语言在日常开发中的典型应用,主要介绍HTTP框架Gin的使用,以及如何利用Go语言开发一个综合项目。 《深入浅出Go语言核心编程》内容丰富,由浅入深,力求带领读者探究Go语言的本质,既适合初次接触Go语言的新手,也适合有一定经验的软件开发人员阅读。
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Python数据科学实战[俄]尤利·瓦西列夫(Yuli Vasiliev)本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参考。
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Python应用数值方法美史蒂文·C.查布拉(Steven C. Chapra),[法]戴维·E.克卢(David E. Clough)著 张建廷 王一 吕亚飞 侯文君《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》,就会发现过渡到Python程序是无缝的!不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向,强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题,提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题,方便读者在巩固所学知识的同时,进一步提升自己编写代码和解决问题的水平。
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SPSS统计学原理与实证研究应用精解张甜、杨维忠《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》为统计学与SPSS零基础读者所设计,通过“精解常用统计学原理、精解常用统计分析SPSS操作、精解常用实证研究技巧”三个精解,旨在培养读者的“统计分析思维”和“实证研究思维”,帮助读者实现从入门到精通,运用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析、专业统计分析。与本书配套的还有教学PPT和作者**讲解的全套视频资料以辅助教学,力求实现**教学效果。 《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》共21章。第1~3章为专业知识基础,分别介绍SPSS入门知识(SPSS基础)、统计学知识精要回顾(统计学基础)、实证研究与调查问卷设计(实证研究基础);第4~6章为常用的数据分析方法,分别介绍数据加工处理、统计分析报表制作、统计图形绘制;第7~15章为常用的实证研究分析方法,具体包括描述统计分析,均值比较、T检验、单因素方差分析,非参数检验,多因素方差分析与多因变量分析,相关分析,回归分析,因子分析、主成分分析与对应分析,调查问卷之信度分析与效度分析,实证研究之中介效应和调节效应。第16~21章为常用的专业统计分析方法,具体包括生存分析、聚类分析、决策树分析与判别分析、多维标度分析、ROC曲线分析、RFM分析。 《SPSS统计学原理与实证研究应用精解》可用作经管社科、教育学、心理学、医学等相关专业的在校本专科大学生、研究生学习和应用SPSS撰写实证研究类论文或开展统计分析的主要教材,还可作为职场人士攻读在职研究生自学SPSS以完成毕业论文的参考书,或作为掌握SPSS操作、提升数据分析能力的工具书。
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100个Go语言典型错误(法)Teiva Harsanyi(泰瓦·哈尔萨尼)Go语言"入门易,精通难”。想要用Go语言写出优质的软件,不仅要了解Go语言的语法,还需要对Go语言的特性、软件的通用编写方法、软件项目的组织方法、并发程序设计、软件测试、软件性能优化等方面都有一定的了解。本书既聚焦于Go语言,又不限于Go语言,介绍了开发者在使用Go语言时经常犯的100个经典错误,内容侧重于语言核心和标准库。对大多数错误的讨论都提供了具体的示例,以说明在什么时候容易犯这样的错误。这不是一本教条主义的图书,每个解决方案都详细传达了它应该适用的上下文。
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RocketMQ消息中间件实战派胡弦本书覆盖了开发人员在落地分布式架构过程中使用RocketMQ 的主要技术点,包括RocketMQ 的 高性能通信渠道、生产消息、消费消息、存储消息、分布式事务消息、消息的可追踪性、消息的稳定性、消息的高并发、消息的高可用、消息的高性能和RocketMQ 5.x 的新特性。采用"是什么→怎么用→什么原理(源码分析)”的主线来讲解这些技术点。 本书的主要目标:①让读者在动手中学习,而不是"看书时好像全明白了,一动手却发现什么都不会”;②让读者掌握整个RocketMQ 生态的全栈技术和最佳实践,而不是只有RocketMQ 框架;③让读者从RocketMQ 体系化的视角熟悉RocketMQ 的核心原理,而不是零散且碎片化;④让读者成为消息中间件领域的技术专家或架构师,而不只是熟悉RocketMQ;⑤让读者具备自研消息中间件的能力,而不是仅停留在源码分析的层次,"授人以鱼,不如授人以渔”是本书最大的宗旨。 本书适合对分布式架构及支撑分布式架构落地的中间件感兴趣的技术开发人员。无论读者是否接触过 分布式消息中间件,只要具备一定的Java 开发基础,都能通过本书的学习快速掌握分布式架构中消息中间件的开发技能,并利用RocketMQ 消息中间件支撑分布式架构的落地。
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C++ Templates中文版[美] 戴维·范德沃德, [德] 尼古拉本书是一本全面介绍C模板技术的图书,主要内容涵盖C模板的基础概念、语言细节、编程技巧、高级应用以及实用示例等。本书针对C11、C14、C17标准进行了内容更新,并对很多新语言特性(包括变量模板、泛型lambda、类模板参数推导等)给出详细解释。通过阅读本书,读者可以深入理解C模板技术,掌握开发有效、简洁且易维护的软件的原因、时机和方法。本书内容丰富,架构清晰,讲解翔实,适合对C模板技术感兴趣的开发人员或爱好者阅读。
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深入理解软件性能[美]理查德· L. 赛茨(Richard L.Sites)本书不仅介绍了如何测量CPU、内存、磁盘/SSD、网络的性能,如何观察、记录、跟踪、汇总性能指标,还讨论了如何设计和创建性能测试工具KUtrace,以及如何对观察结果进行推理。本书不仅适合软件开发人员阅读,还适合计算机相关专业的师生参考。
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机器视觉技术专利分析研究方红、卢世晴、施颖佳、王衍随着科技的快速发展,工业4.0的浪潮油涌而来。工业4.0被认为是第四次工业革命,它的核心在于通过数字化、自动化和互联化的手段实现工业生产的智能化和高效化,而机器视觉是实现工业自动化和智能化的关键核心技术,其在工业生产中的广泛应用使传统制造业烧发勃勃生机。机器视觉技术现已广泛应用于工业、农业、医学、安防、交通等领域,不断推进新一轮产业革命的到来。研究该领域的发展态热、技术热点与发展前景,对推动我国机器视觉领域发展、工业4.0转型意义重大。本书采用专利分析、文献计量等研究方法,对国内外机器视觉技术开展了深度的专利研究。从机器视觉概念入手,对机器视觉整体发展态势进行了专利分析,将该技术拆解为硬件与应用两大板块,着重从专利角度梳理技术发展趋势、主要申请人、专利申请区域、主要技术领域和专利发展路线,其中特别关注了中美两国的技术热点差异。本书还深入分析了该领域国内外优势企业的专利构成与发展态势,为我国机器视觉产业的发展提供数据与信息支撑。本书分为五个部分。第一部分(第一章 ) 为背景介绍,概述了机器视觉的概念及特点、关键技术、技术优势,国内外机器视觉产业的主要政策与规划,并分析了机器视觉行业的具体情况。第二部分 ( 第二章、第三章 ) 主要采用专利分析方法,对国内外机器视觉的专利展开研究分析,从时间、地域、技术热点、申请人及核心专利等维度把握领域整体研究情况。第三部分(第四章、第五章 ) 对机器视觉硬件与机器视觉应用两大板块分别梳理剖析,涵盖专利申请趋势、申请人、主要专利申请区域、主要技术领域和专利技术发展路线。第四部分 (第六章、第七章 ) 着重对国内外机器视觉领域的人全) 机吕视党技术专利分析研究 rr领先企业进行具体分析,介绍企业概况、企业专利申请趋势、企业核心专利、企业关键技术、主要发明人和团队,以及其近3年技术趋势分析。第五部分 (第八章 ) 对机器视觉作了研究总结,分析其发展前景,提出了对策建议。本书中专利数据来源为Derwent Innovation与incoPat全球科技分析营运区