本书采用单元和课的形式，通过30个寓教于乐且贴近中学生学习和生活，符合中学生认知的编程案例，帮助学生学习和掌握C++的编程思维和方法。本书利用流程图厘清编程思路，进而剖析解决问题必须的C++知识，包括常量、变量、顺序结构、选择结构、循环结构、数组、函数、文件操作、算法等。在此过程中，学生可以通过探索体会到编程的乐趣和魅力，并学会运用计算思维来解决问题。本书适合中学生自主学习使用，可作为青少年编程竞赛的教材，也可作为信息技术教师学习C++语言的入门教材。

使用TensorFlow为多个移动平台构建智能深度学习和强化学习应用程序。本书涵盖了10余个由TensorFlow提供支持并从头开始构建的完整iOS、Android和树莓派应用程序，可在设备上离线运行各种TensorFlow模型：从计算机视觉、语音识别和自然语言处理到生成对抗网络以及AlphaZero（如深度强化学习）。你将学习如何使用或再训练现有的模型、构建模型以及开发能运行这些模型的智能移动应用程序，并通过分步教程快速掌握如何构建此类应用程序，同时学会利用大量宝贵的故障排除技巧来避免实现过程中的许多陷阱。

本书基于ST公司的STM32F103XX芯片，共11章，包括10个项目，11个子项目，分别介绍LED流水灯控制、多位数码管的动态显示、按键输入识别、LCD液晶显示设计、按键中断控制流水灯、简易数字钟、PWM输出控制电机运转、外部输入模拟电压的采集、串口通信、智能小车控制系统等内容，涵盖了单片机应用系统的基本知识和单片机系统开发的基本内容。本书引入Protues仿真软件，采用”项目驱动“的编写思路，将知识、技能的学习结合任务完成过程来进行。本书可作为高等院校电子信息类专业单片机原理及应用课程的教材，也可作为广大从事检测、自动控制、智能电子产品制作爱好者的自学用书。

《数据结构-JaveScript语言版》是为“数据结构”课程编写的教材，第1，2章介绍数学基础和算法相关预备知识，第3章至第10章介绍常见数据结构的抽象数据类型、算法实现、性能分析及其应用。《数据结构-JaveScript语言版》注重全面运用数据结构知识解决案例中的实际问题，也穿插了程序设计的技巧。《数据结构-JaveScript语言版》采用JavaScript语言作为数据结构和算法的描述语言，介绍了常见的数据结构的实现原理，如ArrayList、LinkedList、HashMap等，对于高效使用这些对象、提高程序性能有指导意义，特别适合JavaScript语言的进阶学习者。《数据结构-JaveScript语言版》提供了大量设计精良的代码，且不乏对算法背后所蕴含的数学原理的精彩解析，使读者不仅能够开发出高效、精致的程序，而且达到“知其然，也知其所以然”的效果。

本书全面、系统地讲解了C和C++中的常用函数及算法，其内容分为3篇，共29章，包括近300个常用函数和九大类算法，还以实例形式讲解了Visual Studio调试技术。其中，在C语言函数篇，对每一个函数的讲解都包含了函数原型、功能、参数、返回值、范例、解析等内容，部分函数会通过综合实例来辅助理解。在算法篇，每个算法采用相应实例进行讲解，包含问题、分析、实现、说明等内容。在C++输入/输出流与容器篇，针对每个类库选取了最常用的函数，按构造类函数、存取类函数、操作类函数等类别从函数原型、函数功能、函数参数、函数返回值、函数范例、函数解析等方面进行了介绍。本书适合学习C/C++函数和算法的初、中级开发人员，爱好者和大、中专院校学生使用。对于经常使用C/C++进行开发的程序员，本书更是一本不可多得的案头常备工具书。

《构建高性能嵌入式系统》本书详细阐述了与构建高性能嵌入式系统相关的基本解决方案，主要包括构建高性能嵌入式系统、传感器、实时操作、FPGA项目、KiCad设计电路、构建高性能数字电路、固件开发、测试和调试嵌入式系统等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

《Rust系统编程》详细阐述了与Rust系统编程相关的基本解决方案，主要包括Rust工具链和项目结构，Rust编程语言之旅，Rust标准库介绍，管理环境、命令行和时间，Rust中的内存管理，在Rust中使用文件和目录，在Rust中实现终端I/O，处理进程和信号，管理并发，处理设备I/O，学习网络编程，编写不安全Rust和FFI等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

本书以Python为开发语言，采用理论与实践相结合的形式，系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章，其中第1章介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等，介绍第一个机器学习案例； 第2、3章介绍机器学习的主要方法： 监督学习与无监督学习，涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模型，如KNN、朴素贝叶斯、决策树、线性回归、逻辑回归、SVM、神经网络、PCA降维、KMeans，每个算法模型都配有代码及可视化演示，让读者能更直观形象地理解机器学习； 第4章介绍机器学习非常重要的数据处理方法： 特征工程，特征工程能进一步提高机器学习算法的性能； 第5章介绍机器学习模型的评估与优化，通过评估判断模型优劣，评估后利用优化方法使其达到生产需求； 第6章介绍机器学习的应用案例，让读者更直观地感受机器学习在生产生活中的实际用途。 本书附有配套教学课件、源代码、习题，供读者实践，旨在通过边学边练的方式，巩固所学知识，提升开发能力。 本书可作为高等学校计算机相关专业的教材，也可作为机器学习工程技术人员的参考用书。

本书基于MATLAB编程以及实践案例，介绍多媒体（图像、音频、视频）处理的概念和原理及其在模式识别中的应用，帮助读者掌握读取、修改和写入图像、音频和视频文件的工具和技术。本书内容覆盖广泛全面，包括MATLAB/Simulink基础知识、各类绘图函数，以及图像处理、信号处理、小波、音频系统、信号处理系统、计算机视觉系统、统计和机器学习、神经网络工具箱等。 本书可作为多媒体处理、统计分析和数据可视化等MATLAB相关课程的教材，也可作为模式识别、计算机视觉和基于内容的检索领域的科研人员和工程技术人员的参考书。

本书面向零基础的信息学竞赛初学者。全书共6章，主要讲解C++编程语言基础和算法知识。第1章C++语言基础，主要讲解数据类型、变量、常量、数据溢出、数据的输入和输出等；第2章程序设计结构，主要讲解顺序、分支和循环3大结构；第3章数组和字符串，主要讲解C++的数组基础知识及字符串应用；第4章函数和结构体，主要讲解自定义函数的使用、结构体的定义和应用；第5章基础算法，主要讲解算法的描述方法，以及入门算法、递推和递归算法、排序算法和数值处理方法；第6章进阶算法，主要讲解查找算法中的顺序查找和二分查找，搜索算法中的深度优先搜索和广度优先搜索，贪心策略的应用，动态规划方法的应用。 本书内容通俗易懂，通过详尽的知识点和算法讲解，帮助初学者掌握信息学竞赛的基础知识和常用解题方法，形成编程思维和计算思维。本书可作为师范类院校编程专业的教学用书，也可以作为中小学信息技术领域教师从事编程教学的培训用书和信息学竞赛初学者的入门教材。