本书是《Tinkercad 3D打印创意新玩法——5大主题26个不可思议的小创客制作项目》的姊妹篇，主要包括基础知识、电路基础知识、电子编程入门、电子产品设计、探究型项目等内容，通过丰富有趣的案例，生动讲解了电子电路、图形化编程、三维设计及3D打印等相关内容，每个案例均配有相应的教学视频，以方便自学和培训。本书适合青少年和创客初学者使用，也可作为中小学和少儿培训机构的教学用书和学生自学辅助教材。

信息技术已经把我们带到了一个智能化的时代，信息技术的互联互通不仅催生了新技术、新经济，更深层次地改变了交通、工业、医疗、金融等领域，改变了人们的生活方式。 《面向汽车的新一代信息技术》以新一代信息技术为主线，全面系统地介绍了人工智能、大数据、云计算、边缘计算、区块链、5G、V2X和物联网的基本知识，以及它们的应用领域和应用案例，分析了新一代信息技术与自动驾驶汽车的关系。书中内容反映了新一代信息技术的*新研究成果。 本书内容新颖，图文并茂，通俗易懂，实用性强，可供汽车行业和信息行业的工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专业信息技术的通识教育课参考教材，还可供信息技术和汽车爱好者阅读。

本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与*熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例：汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识别、波士顿房价预测、生成动漫人物、鸢尾花分类、人脸识别、保险行为数据用户分类器。本书重视理论与实践相结合，希望为读者提供全面而细致的学习指导。 本书适合机器学习初学者、相关行业从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

本书依据《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010－2020年）》的指导精神，并结合教育部**颁布的教学指导要求及普通高等院校教学特点编写而成。全书分为基础篇、应用篇与前沿篇，包含8章，主要内容包括计算机基础知识、操作系统、计算机网络与Intermet、文档处理软件——Word 2016、表格处理软件——Excel 2016、演示文稿制作软件——PowerPoint 2016、计算机多媒体技术、计算机新技术等。本书可作为本科院校（含独立学院）的公共基础课教材，也可供成人教育和高职高专院校使用，还可作为广大青年朋友学习的参考用书。

内 容 提 要本书全面介绍了软件性能测试中的实战技术和JMeter的应用知识。本书分4篇10章：基础篇（第1章）主要讲解性能测试的理论和如何做好性能测试；工具篇（第2～4章）介绍了利用JMeter进行性能测试脚本开发，如利用HTTP在JMeter中进行性能测试脚本开发；实践篇（第5～8章）详细讲解了性能监控与诊断分析，通过实践项目引导读者进行性能测试工作，包括诊断问题、分析与调优；提升篇（第9～10章）讲解如何基于JMeter做测试开发、利用容器技术提高测试效率。本书讲解通俗易懂，适合测试工程师、测试项目负责人、开发工程师、性能测试爱好者阅读，也适合作为大专院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。

本书共有8章，主要内容有计算机网络概述、物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层、网络安全和实验实训。内容涵盖了全国计算机相关专业研究生入学考试的所有知识点，各章附有本章的练习题，同时提供了配套实验内容。本书的特点是概念准确、叙述严谨、图文生动、易于理解。以通俗易懂的方式阐述计算机网络的原理与协议，注重分析各种技术的原理和应用方法。本书可供所有专业的大学本科学生使用，对从事网络工作的工程技术人员也有一定的参考价值。

Python是目前最热门的开发语言之一， ESRI公司已经将Python作为ArcGIS产品的主要二次开发语言。在ArcGIS开发中使用Python语言，既可以高效地调取ArcGIS地理数据处理的功能，又可以便捷地使用众多Python的开源资源。本书结合大量地理实际应用代码和数据，重点介绍了Python的基础知识、ArcGIS中Python的使用方法、地图文档和图层的访问与管理、空间数据访问与操作、矢量数据和栅格数据分析、地图制图、自定义工具、插件制作等内容。本书可供地理学、生态学等相关专业从事地理数据处理的人员学习使用，从而快速掌握ArcGIS Python编程方法。

本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的 Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！ 本书适合人工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和学习者阅读。

本书详细介绍数值分析的理论和方法，并用Julia编程语言给出了算法实现，主要内容包括计算机算术、求根、数值求积和微分，以及逼近理论。书中还对Julia的使用做了简单介绍。

本书是一本关于并发编程技术的教程，书中详细介绍了并发编程中的主要概念和基本数据结构，包括传统并发模型、基于Future 和Promise的异步编程、数据并行容器、基于响应式扩展的并发编程、软件事务性内存、角色模型、并发编程实践和反应器编程模型等。本书基于Scala语言编写，实例丰富，可操作性很强。本书面向的用户群体以Scala用户为主，因为书中所有的示例都是基于Scala代码的。但其他语言用户也可以从中获益良多，因为书中介绍的并发编程概念是普遍适用的，并不局限于特定编程语言，只不过Scala比较适用于并发编程而已。