学编程用不用背知识点，用不用记笔记？哪些知识该记？这些都是困扰编程初学者的问题。我们从编程实际开发的角度出发，融汇了多位开发高手的经验和总结设计了这套《C++编程魔卡》，将学习C++时需要背记的内容系统整理出来，让学习者在学习过程中能随时查找使用。 本套卡片有很强的实用性，内容包括C++函数、方法及报错机制中英文对照等开发中常用内容，既适合作为C++初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

本书是美国著名数据挖掘算法专家、数值计算专业的数理统计学博士Timothy Masters的**作品。作为一名严谨的数据挖掘工程师，应用中的预测或分类使你经常会面对成千上万的候选特征。这些特征绝大多数没有价值或只有很小的价值，只有与某个或某些其他特征联合起来才可能有用；一些特征可能有巨大的预测能力，但它们又可能仅存在于整体特征空间的某些区域……数据挖掘中，类似这种使人痛苦的问题是无穷的。本书中的现代特征选择技术，将帮助你解决这些问题。本书中所有的算法都可被直觉证实，并有相关方程和解释材料支撑。作者还展现了这些算法的完整的、受到高度好评的源代码，并对其进行了解析。本书适合算法、数据挖掘、人工智能等专业领域的教师、学生及相关的技术及研究人员作为参考及学习用书。

《Python计算机视觉实战》以Python为平台，以“概述 案例”的方式系统地对计算机视觉进行实战分析。本书先介绍计算机视觉编程基础知识，接着介绍在各个领域利用Python解决计算机视觉问题，后通过两个经典案例综合分析计算机视觉应用。为了帮助读者更好地掌握相关知识，各章节都是通过概述与案例相结合的方式，让读者在掌握概念的同时举一反三，掌握程序设计的方法，利用程序设计解决实际问题。 《Python计算机视觉实战》适合计算机视觉初学者以及想深入研究Python计算机视觉的开发者阅读参考。

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本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器 学习中，主要学习3项技术：监督学习、无监督学习和强化学习。我们也会用到基本的分类与回 归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的学习中，读者将学习到Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据 结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用 Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将会学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌 握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 学习完本书，读者可以掌握和使用很多新的数据科学算法，并且有信心使用本课程以外的工 具或库进行操作。

本书采用基于案例的学习方法，在不同应用场景下以问题求解为引导讲授Python程序设计，涵盖密码学、图像处理、天文学和生物信息学等领域。第3版更新至Python 3.8，更加强调动手实践，每一章都围绕一个实战项目展开讨论，并包含大量的编程练习题。全书在应用场景中螺旋式引入解决问题所必需的Python语法知识和编程方法，从而通过不断巩固和拓展所学知识，进一步培养读者的问题求解能力。本书适合作为高等院校计算机相关专业学生第yi门程序设计课程的教材或参考书，也可作为Python初学者的入门读物。

全书内容分为三篇。1入门篇，针对完全没有任何Unity开发经验的开发者。学完本部分内容后，开发者应该对Unity的基本知识有所了解，包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。2进阶篇，涵盖AR/VR开发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。3高级篇，主要通过实战案例的开发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。学完本部分内容后，开发者应对主流的AR/VR设备平台及其开发工具有充分的了解和认识。与此同时，开发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的开发知识，如HTC Vive，Oculus Quest，Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。此外，开发者还需要掌握主流的AR开发SDK，特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation（支持ARKit/ARCore）开发AR应用。

检查OpenWhisk的无服务器架构，包括程序包、操作、序列、触发器、规则和feed的使用。使用命令行或JavaScript API与OpenWhisk进行功能对接。使用常见的四种设计模式进行设计应用。了解如何在无服务器环境中测试和调试代码。了解如何使用JavaScript、Python和Go来开发无服务器应用程序。了解有关CouchDB和Kafka与OpenWhisk的集成。使用完整的分步指南在Kubernetes中安装OpenWhisk。

《轻松学Vue.js 3.0从入门到实战（案例·视频·彩色版）》是基于作者20多年教学实践和软件开发经验， 从Vue.js 3.0（本书以下简称Vue 3.0）初学者容易上手的角度，用通俗易懂的语言、丰富实用的案例，循 序渐进地讲解Vue 3.0的基础知识，全书共11章，主要内容包括Vue 3.0项目的生成及相关开发环境的建 立、Vue 3.0开发所必须要掌握的ECMAScript 6.0相关知识、Vue 3.0的基础、计算属性与侦听属性、基 础知识综合案例——制作影院订票系统前端页面、路由配置及相关程序设计、Vue 3.0的组件与过渡、生 命周期、组合式API、第三方插件、项目实战——制作网上商城前端页面等。 《轻松学Vue.js 3.0从入门到实战（案例·视频·彩色版）》根据学习Vue 3.0技术所需知识的主脉络搭建 内容，采用“案例驱动+视频讲解+代码调试”相配套的方式，向读者提供Vue 3.0技术开发从入门到项目 实战的解决方案。扫描书中的二维码可以观看每个案例视频和相关知识点的讲解视频，实现手把手教读 者从零基础入门到快速学会Vue 3.0项目开发。 《轻松学Vue.js 3.0从入门到实战（案例·视频·彩色版）》配有112集同步讲解视频、88个案例源码 分析、11个综合实验、2个综合项目实战、11个思维导图，并提供丰富的教学资源，包括PPT课件、程 序源码、课后习题答案、实验程序源码、在线交流服务QQ群和不定期网络直播等。本书既适合有一定 HTML、CSS和JavaScript脚本基础的Web前端开发读者自学，也适合作为高等学校、高职高专、职业技 术学院和民办高校计算机相关专业的教材，还可以作为相关培训机构Vue 3.0技术开发课程的教材。

本书以UI自动化测试技术为主线，测试方向主要涉及Web、App、Windows应用程序的UI自动化测试实现，实用自动化测试框架的实现过程，持续集成及分布式测试的实现等实用技术知识体系。 全书共分为三部分，Web篇（第1~9章）围绕页面自动化测试中常用定位技术的讲解，结合unittest框架构建实用自动化测试框架的实现，以实例驱动方式引导读者快速上手Selenium Python unittest自动化测试。App篇（第10~15章）讲解移动端常见UI层自动化操作常用技术，以当前较为流行的pytest框架为基础，实现Appium Python pytest自动化测试的实现。框架篇（第16~20章）涵盖自动化测试实施过程中主流的数据驱动、PO模式、CI实施、分布式环境等内核技术。本书内容充实、逻辑严密，是一部自动化测试的案头工具书。 本书适合对从事软件测试工作的人，对软件自动化测试技术感兴趣的初学者，也适合自动化测试从业者对专项技术参考。对于大中专院较和培训班的学生，本书更是学习时的一本教材。