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。

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。

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。

《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、数值关系数据、分布式数据、层次关系数据、网络关系数据、局部整体型数据、时间序列数据、多维数据的可视化实现方法。帮助读者尽快掌握利用R语言及可视化包进行科技图表的制作与数据展示。 《R语言数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》是一本针对金融领域的数据分析和机器学习应用的实用指南。《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》以ChatGPT为核心技术，结合Python编程和金融领域的基础知识，介绍如何利用ChatGPT处理和分析金融大数据，进行预测建模和智能决策。 通过阅读《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》，读者将掌握使用ChatGPT和其他工具进行金融大数据分析的基本原理和方法。无论是金融行业 从业者还是数据分析员，都可以从《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》中获得宝贵的实用知识，提升在金融领域的数据分析和决策能力。无论是对于初学者还是有一定经验的专业人士，《AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀》都能够提供实用的案例和技巧，帮助读者更好地应用ChatGPT和其他技术解决金融领域的实际问题。

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本书是一本统计学入门图书，没有全面介绍统计学，而是通过数据、随机变量和一些估计方法介绍几种重要的统计方法和思维，提供统计学学生培养的基本框架。本书的前五章是基础，讲述数据、概率与随机变量，“插叙”之后转向更高级的理论——估计和推断，最后三章分别介绍了半参数统计与推断、参数统计与推断以及贝叶斯统计与推断，目的是让读者明白，想要成为自信的数据分析师的学生最好深入学习一种统计方法，而不是粗略了解许多方法。文中穿插R代码，每节配有练习。

本书是一本基于 Python 实现全部例题计算的统计学教材，书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共 11 章，第1章和第2章介绍数据、Python 的下载与安装、Python的数据类型和基本操作、Python 绘图基础等。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法，包括数据可视化和描述统计量。第5~7章介绍数据的推断性分析方法，包括概率分布、参数估计和假设检验。第8~11章介绍实际中常用的一些统计方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。本书可作为高等院校各专业开设统计学课程的教材，也可作为数据分析工作者、Python 数据分析和可视化爱好者的参考书。

随着信息技术的快速发展，Excel作为一款功能强大的电子表格软件，已经被广泛应用于文秘与行政办公领域。Excel不仅可以帮助文秘人员和行政助理高效地处理数据、制作报表和统计图表，而且还可以自动化处理各种日常工作，从而节省时间和精力，提高工作效率。本书还创新地将ChatGPT引入到学习Excel行政与文秘技能教学中，其提问与使用方式同样适用于国内常用AI语言大模型，如百度的“文心一言”、科大讯飞的“星火”大模型。本书先通过 ChatGPT认识和了解文秘与行政工作中的基础知识，再根据实际的工作案例，讲述了在文秘与行政工作中使用Excel制作各种办公表格文档的方法与工作技能。本书既适合在公司中从事文秘与行政工作的人员学习，也适合作为广大职业院校文秘与行政相关专业的学习用书，同时还可以作为文秘与行政技能培训教材。

《Word文稿之美》是一本全面介绍Word排版技巧和应用的实用指南。从初步认识数字排版到高效利用模板、图文配置和表格与图表的排版技巧，再到快速修正错误和保护文件，全面系统地讲解数字排版的技术和能力，还加入了ChatGPT用户的审稿、校对和修订，以提高书籍的质量和可信度，是体现Word文稿之美的佳作。《Word文稿之美》共含13章内容。第1章介绍印刷出版流程和印刷排版基础知识，以及Word在排版上的优缺点和不同的文件类型。第2章介绍页面布局的排版技巧，包括设计文件的版面配置和开始页面布局。第3章介绍文字建构的排版技巧，包括文字排版要点、文字与符号输入、建构其他文字对象等方面。第4~9章分别介绍文件格式化的排版技巧、样式编修的排版技巧、善用模板做排版、图文配置的排版技巧、文件内容图形化的排版技巧、表格与图表的排版技巧等内容。第10和第11章介绍长文件的排版技巧和快速修正排版错误等方面，第12章介绍打印、输出和文件保护等知识。第13章介绍利用ChatGPT协助Word高效排版。《Word文稿之美》注重实践，提供丰富的实例和练习，除可帮助读者应用文字处理和编辑外，还可以用于商务文档的制作、出版物的制作、学术写作、毕业论文的写作和排版等。