《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。

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《Python数据分析编程魔卡》，将学习Python数据分析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python数据分析相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python数据分析初学者配套学习，又适合程序开发人员随时查询函数、方法、技巧等。

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《Python网络爬虫编程魔卡》，将学习Python数据分析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python网络爬虫相关模块的函数、方法、属性等开发中常用内容，既适合作Python网络爬虫初学者配套学习，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。

本书以Animate的**版本——Animate CC 2019为例，系统介绍Animate常用功能的使用方法。知识的讲解由浅入深、循序渐进，合理编排各章内容。每一章的实训题覆盖了本章所有的知识点，所选经典实训题简明实用，初学者能够轻松掌握。请登录http：//abook.hep.com.cn/sve，可获取本书所有实训题的原文件，读者在学习时可以参照对比，快速地掌握动画的制作技巧，登录网站的详细说明见本书书末“郑重声明”页。ActionScript 3.0是一个功能强大的脚本编程语言，但由于学习难度较大，本书不做详细讲解，仅从实用角度出发，介绍几条常用命令。本书内容翔实、图文并茂，可作为中等职业教育或成人教育的教学用书，也可供计算机爱好者自学之用。

本书采用“项目贯穿式”的形式编写，从一个实战项目入手，将知识点融入其中，循序渐进地全面介绍Spring Boot和Vue的知识点，并分析源码、剖析原理，使读者能够快速地将知识转换成技能，顺利地进行项目开发实战。软件开发技术日新月异、不胜枚举，常常让人置身其中，不知如何取舍。本书会对同类技术进行充分地对比，并厘清前后端技术三十年的发展脉络，使读者在工作中具备根据项目的规模、应用场景，做好恰当的架构设计和技术选型的能力。

本书从基本的Java语法开始讲解，通过具体的实例介绍Android开发的全过程，从零基础到进阶全覆盖。全书共14章，首先阐述Java语言的基础知识，然后介绍有关活动、碎片等Android中的重要概念，为读者进行Android开发打下扎实的基础。接下来介绍有关 Android UI 控件开发以及GitHub开源库使用的知识，可以让读者在开源的世界中继续进行更深层次的探索。本书兼具基础知识与实战案例讲解，内容循序渐进，零基础和有一定基础的Android开发人员均可进行参考和阅读。

本书属于区块链与人工智能方面的著作，由人工智能的发展、区块链技术的发展、区块链与人工智能的融合、区块链与人工智能的应用、区块链与人工智能的发展路径等部分组成。全书以区块链与人工智能的应用为研究对象，分析区块链与人工智能的发展变革，阐述区块链与人工智能的融合及其在各领域的应用，对区块链与人工智能方面的研究者和从业人员具有一定的学习和参考价值。

《Java从入门到精通（第6版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细讲解了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。全书分为23章，内容包括初识Java，熟悉Eclipse开发工具，Java语言基础，流程控制，数组，类和对象，继承、多态、抽象类与接口，包和内部类，异常处理，字符串，常用类库，集合类，枚举类型与泛型，lambda表达式与流处理，I/O（输入/输出），反射与注释，数据库操作，Swing程序设计，Java绘图，多线程，网络通信，奔跑吧小恐龙，MR人脸识别打卡系统。书中所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码都给出了详细的注释，可以使读者轻松领会Java程序开发的精髓，快速提高开发技能。

如果你想构建一款使用自然语言文本的企业级应用，但不确定从哪里着手或者该使用什么工具，这本实用指南可以助你一臂之力。Wisecube首席数据科学家Alex Thomas向软件工程师和数据科学家们展示了如何使用深度学习和Apache Spark NLP库构建可扩展的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）应用。通过具体的示例、实践和理论解释，以及在Spark处理框架上使用NLP进行的动手练习，本书将教授你从基本语言学和书写系统到情感分析和搜索引擎的一切。除此之外，你还将探究开发基于文本的应用时要特别注意的性能等问题。在本书的四个部分中，你将学习到NLP基础知识和基本构成要素，然后再深入研究应用和系统构建：基础：理解自然语言处理、Apache Stark上的NLP及深度学习的基础知识。基本构成要素：学习包括标记化、句子分割和命名实体识别在内的NLP应用构建技术，知晓其工作方式及工作原理。应用：探究构建你自己的NLP应用所涉及的设计、开发和实验过程。构建NLP系统：考虑生产和部署NLP模型的备选方案，包括支持哪些人类语言。