《Python程序员面试笔试通关攻略》通过深入解析企业面试与笔试真题，在解析过程中结合职业需求深入地融入并扩展了核心编程技术。《Python程序员面试笔试通关攻略》是专门为Python程序员求职和提升核心编程技能量身打造的编程技能学习与求职用书。 全书共11章。首先讲解了求职者在面试过程中的礼仪和技巧，接着带领读者学习Python语言的基础知识，并深入讲解了Python中的序列、字符串、正则表达式、线程、进程、数据库操作等核心编程技术；同时还深入探讨了Python Web开发中使用的主流框架等高级应用技术；最后，对网络编程、AI编程、数据分析、数据爬取等技术进行了扩展性介绍。 《Python程序员面试笔试通关攻略》的目的是从多角度、全方位地帮助读者快速掌握Python程序员的面试与笔试技巧，构建从高校到社会的就职桥梁，让有志于从事Python程序员开发行业的读者轻松步入职场。《Python程序员面试笔试通关攻略》赠送资源比较多，在前言部分对资源包的具体内容、获取方式及使用方法等做了详细说明。 《Python程序员面试笔试通关攻略》适合想从事Python程序员开发行业或即将参加Python程序员求职考试的读者阅读，也可以作为计算机相关专业毕业生阅读的求职指导用书。

本书在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，从零开始逐步带领读者熟悉并掌握当下流行的基于Python 3的数据分析，以及支持单机、深度和分布式机器学习的开源程序库，如pandas、Scikitlearn、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、PySparkML等。全书分4部分。入门篇包括对全书核心概念的指南性介绍，以及在多种主流操作系统（Windows、macOS、Ubuntu）上配置基本编程环境的详细说明。基础篇涵盖Python 3的编程基础、基于pandas的数据分析，以及使用Scikitlearn解决大量经典的单机（单核/多核）机器学习问题。进阶篇介绍如何使用PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle搭建多种深度学习网络框架，以及如何基于PySpark的ML编程库完成一些常见的分布式机器学习任务。实践篇利用全书所讲授的Python编程、数据分析、机器学习知识，帮助读者挑战和参与Kaggle多种类型的竞赛实战，同时介绍如何使用Git在Gitee、GitHub平台上维护和管理日常代码与编程项目。 本书适合所有对人工智能领域，特别是机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术及其实践感兴趣的初学者。

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系统编程为全世界的计算提供了基础。开发性能敏感代码需要一种编程语言，能够让程序员掌控内存、处理器时间以及其他系统资源。Rust系统编程语言将这种控制力与现代类型系统相结合，可以捕捉到从内存管理错误到线程间数据竞争等各种常见的错误。通过这本实用指南，有经验的系统程序员将学会如何成功地使用Rust弥补性能和安全之间的差距。Jim Blandy、Jason Orendorff和Leonora Tindall展示了Rust的特性如何通过将可预测的性能与内存安全和可信赖的并发性结合起来，使程序员得以控制内存消耗和处理器的使用。

《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理 论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，最后结合常用的优化求解器（CPLEX 和 Gurobi）说明如何用 Python 和 Java 语言实现书中提到的所有精确算法。 全书共分 3 部分。第 I 部分（第 1~4 章）为运筹优化常用模型及建模技巧。该部分着重介绍整数规 划的建模技巧和常见的经典模型。第 II 部分（第 5~7 章）为常用优化求解器 API 详解及应用案例。该 部分主要介绍两款常用的商业求解器（CPLEX 和 Gurobi）的使用方法，包括 Python 和 Java 的 API 详 解、简单案例以及复杂案例。第 III 部分（第 8~17 章）为运筹优化常用算法及实战。该部分详细介绍几 个经典的精确算法的理论、相关案例、伪代码以及相应的代码实现。 本书适合作为高等院校工业工程、管理科学与工程、信息管理与信息系统、数学与应用数学、物流 工程、物流管理、控制科学与工程等开设运筹学相关课程的高年级本科生、研究生教材，同时也可供在 物流与供应链、交通、互联网、制造业、医疗、金融、能源等领域从事有关运筹优化的开发人员以及广 大科技工作者和研究人员参考。

本书针对深度学习及开源框架——PyTorch，采用简明的语言进行知识的讲解，注重实战。全书分为4篇，共19章。深度学习基础篇（第1章~第6章）包括PyTorch简介与安装、机器学习基础与线性回归、张量与数据类型、分类问题与多层感知器、多层感知器模型与模型训练、梯度下降法、反向传播算法与内置优化器。计算机视觉篇（第7章~第14章）包括计算机视觉与卷积神经网络、卷积入门实例、图像读取与模型保存、多分类问题与卷积模型的优化、迁移学习与数据增强、经典网络模型与特征提取、图像定位基础、图像语义分割。自然语言处理和序列篇（第15章~第17章）包括文本分类与词嵌入、循环神经网络与一维卷积神经网络、序列预测实例。生成对抗网络和目标检测篇（第18章~第19章）包括生成对抗网络、目标检测。 本书适合人工智能行业的软件工程师、对人工智能感兴趣的学生学习，同时也可作为深度学习的培训教程。

这是一本指引零基础读者使用C语言逐步完成一个完整项目的实践指导书。全书以完成“外汇牌价看板”项目为目标，将编程语言基础、程序设计及调试方法、软件工程实践的经验融入其中，帮助初学者度过最艰难的入门阶段。 全书共11课：编程基础（第1～3课）介绍了什么是程序、不同编程语言的特点、C语言程序的结构以及使用Visual Studio 2022编写C语言程序的方法；C语言核心知识（第4～7课）从实际需求出发介绍了C语言程序中常用的数据结构，包括变量、结构体、数组等，这部分还介绍了指针、动态内存分配和文件访问、自定义函数库的知识；图形用户界面实现原理和方法（第8、9课）以在屏幕上绘制“点”为基础，逐步介绍显示图形、位图的方法和原理，并将文本界面的“外汇牌价看板”程序升级到图形用户界面；“外汇牌价看板”程序的完成与交付（第10、11课），在前面已完成内容的基础上对“外汇牌价看板”进行重构，完善细节并使其达到交付标准。此外，在附录A（电子版形式，请扫描第1页的二维码获取）介绍了一些有关计算机的基础知识。 《换个姿势学C语言》不仅适合对学习编程感到困难的读者，也适合那些“看了很多书，听了很多课，但仍然没有编程思路，不会动手写程序”的读者，还适合没有编程经验的读者学习。

　　？ 为需要新的库和工具的高级开发人员介绍了C#和.NET的众多新特性？ 揭示了使用.NET库的最新技巧和实用提示，包括通道、异步流和新的JSON序列化器等？ 论述了使用ASP.NET Core、gRPC、SignalR、Azure Functions和Docker开发微服务的创新方式？ 为开发Web应用程序提供了逐步指导，包括ASP.NET Core Razor、ASP.NET Core Blazor Server和Blazor WebAssembly？ 讨论了如何使用新的WinUI 3库开发Windows桌面应用程序

本书是一本综合讲述数据结构及其算法的入门书，内容浅显易懂、逻辑严谨，力求在适用性上兼顾教师教学和学生自学。 全书从基本的数据结构概念开始讲解，以新版的Java语言详细诠释数组结构、队列、堆栈、链表、树结构、图结构、排序和查找等数据结构的基础知识，书中收录了精华的算法及范例程序的实现过程，辅以丰富的图示解析。全书的范例程序均采用Eclipse IDE for Java Developers集成开发工具进行编译、执行、测试及调试。此外，本书各章末尾都安排了配合教学内容的习题和选自各类考试的试题，并在附录中提供了解答，可供读者测试学习效果。 本书图文并茂，叙述简洁、清晰，范例丰富、可操作性强，是一本数据结构普及型的教科书和自学参考书。适用于具有一定编程能力又想增加编程“深度”的非信息专业类人员或学生。

本书以Hadoop 3.x及其周边框架为主线，介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据开发技术。全书共16章，第1章讲解VMware中CentOS 7操作系统的安装；第2章讲解操作系统集群环境的配置；第3~16章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建，同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析，并通过案例演示了各个框架的实际应用。读者即使没有任何大数据基础，通过阅读本书，也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群并独立完成项目开发。本书通俗易懂，内容丰富，适合大数据开发初学者、大数据运维人员以及大数据分析与挖掘的从业者阅读，也可作为培训机构和大专院校大数据专业课程的教学用书。