软件与程序设计
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Python数据分析与挖掘王丽丽,戎丽霞,于学斗,郑文艳,蒋勇,裴霞本书在介绍Python语言基本知识的基础上,着重介绍了Python语言在数据获取、数据分析与数据挖掘等方面的应用。本书设置一个实战项目贯穿全书内容,每章引导读者综合运用本章知识点解决或改进本项目的某些任务,从数据的获取、处理、分析、可视化到知识的挖掘,逐步完成一个数据分析与挖掘项目。这是一本适应新工科、应用型人才培养的数据分析与挖掘的案例式图书。 本书共9章,包括Python语言概述、Python编程基础、Python爬虫技术、科学计算库(Numpy)、数据分析处理库(Pandas)、数据展示库(Matplotlib)、数据挖掘基础、Scikitlearn数据挖掘实战、初识深度学习等内容。本书体系完整,重点突出,资源丰富。 本书适合计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、人工智能以及相关理工专业的本科生、研究生使用,也适合从事数据咨询、研究或分析等人士参考使用。 -
FreeRTOS实时内核应用指南(美)Richard Barry(理查德-巴里)本书重点讨论了FreeRTOS的堆内存管理、任务管理、队列管理、软件定时器管理、中断管理、资源管理、事件组和任务通知等作为一款优秀的实时操作系统必须具备的功能和特性;为了有助于应用程序的开发和调试,本书也涉及开发者支持和故障排除等内容,总结提高设计开发效率的方法,介绍了多年来用户请求技术支持中排在前几位的问题及其解决方案。 -
和秋叶一起学秒懂短视频秋叶,刘涵,李欣眉,黄洁,张莹,植品荣,朱雪银《秒懂短视频剪辑》 如何从短视频剪辑新手变高手?本书主要讲解短视频剪辑的各种方法和技巧,帮助读者快速上手短视频剪辑,创作出自己的作品。 本书共 5 章,包括认识剪辑、实用剪辑、后期美化、创意效果和综合案例等内容,收录了短视频剪辑的 60 多个常见方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明,帮助读者深入了解和高效掌握短视频剪辑。 本书内容从易到难,语言通俗易懂,适合短视频剪辑从业者,以及对短视频创作和后期剪辑感兴趣的初学者阅读。《秒懂短视频运营》 如何从短视频运营新手变高手?本书主要讲解短视频运营的各种方法和技巧,帮助读者快速上手短视频运营,创作出自己的作品。 本书共6章,包括新手入门、账号运营、内容运营、流量运营、商业变现和危机处理等内容,收录了60种短视频运营常见问题的解决方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明,帮助读者高效了解和掌握短视频运营方法和技巧。 本书内容从易到难,语言通俗易懂,适合短视频运营从业者,以及对短视频创作和运营感兴趣的初学者阅读。《秒懂短视频拍摄》 如何从短视频拍摄新手变高手?本书主要讲解短视频拍摄的各种方法和技巧,帮助读者快速上手短视频拍摄,创作出自己的作品。 本书共7章,包括认识拍摄,拍摄设备,取景、构图与用光,运镜技巧,创意拍摄,记录生活和商业拍摄等内容,收录了47个短视频拍摄的常见方法和技巧。每个方法和技巧都配有详细的图文操作说明,帮助读者高效了解和掌握短视频拍摄。 本书内容从易到难,语言通俗易懂,适合短视频拍摄从业者,以及对短视频创作感兴趣的初学者阅读。 -
从问题到程序裘宗燕,李安邦暂缺简介... -
基于思维养成的编程学习邱桂香本书跳出以语句或程序结构的习得为目标的传统教学框架,将学习目标指向思维养成。通过循序渐进的专题设计,从思维养成的视角看待编程,开启编程学习。在这种理念导向下,学习“顺序结构”的价值在于形成“流程化思想”,学习“分支结构”的价值在于形成“分情况处理思想”,学习“循环结构”的价值在于形成“规律性重复思想”,等等。在每一个专题中,以“问题链”—“知识链”—“思维链”—“强化链”四个模块展开学习。“问题链”作为每一个专题的主线,以现实情境作为背景;为解决问题寻求知识支撑,引出“知识链”;在解决问题之后,以“思维链”反思解决问题的过程,凝练方法和思维;最后,用“强化链”中的问题,检验学习成果。 -
JAVA程序设计及实践应用研究张萌,梁正,李真暂缺简介... -
软件测试基础教程高尚兵暂缺简介... -
网页案例设计教程李烨该书由北京印刷学院新媒体学院教师李烨著,内容包括网页基础知识、web简介、网页与网站、网站访问方式、超文本、网站规划设计、网站初步规划、网页的基本组成、基本网页设计与布局、网页的版面结构、网页色彩搭配、色彩的基本知识、制作基本网页、基本网页的设计样式、文本网页设计与布局、设计与制作复杂样式的文本网页、多媒体网页设计与布局、图文混排网页设计、导航表单页面设计、静态网页综合案例等内容。具专业性、严谨性、实用性和可操作性。 -
大数据技术在智慧城市建设中的应用研究王家驹暂缺简介... -
概率统计与Python解法徐子珊本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开,涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为8章:前4章系统介绍概率论的课题,内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征,为后4章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归,形成统计推断的基本结构。本书选择Python的科学计算应用包,包括用于快速数组处理的numpy、用于统计计算的scipy.stats、用于积分计算的scipy.integrate和用于绘制2D图形的matplotlib等作为计算工具,对书中每一节讨论的概率统计的计算问题,都给出详尽的Python解法。
