这是一本Qt 6编程入门书，同步讲解了Qt Widgets和Qt Quick编程内容。全书共14章，前8章是基础内容，包括Qt概述、Qt Widgets窗口部件和Qt Quick控件、布局管理、事件系统、界面外观等内容，其中穿插介绍了Qt Creator开发环境、Qt信号和槽机制、Qt程序编译过程、QML语法基础等知识；第9章介绍图形动画基础；第10～12章介绍数据存储和显示的相关内容，本书从Qt涉及的众多应用领域中选取了常用的数据处理来重点讲解；第13章介绍多媒体应用；第14章介绍QML和C的集成开发。本书注重知识点和实践的结合，提供的实例兼具示范性和实用性，并就知识点提供了Qt文档关键字提示，让读者在学习的过程中掌握自主学习的方法并逐步养成良好的编程习惯。本书提供了课件PPT、实验讲义和程序源码，可作为高等院校相关课程的教材，也可作为各类软件开发人员的参考书。

本书第一主题为解析 Kubernetes API Server 源代码；第二主题是结合源码知识进行扩展开发。全书分为3篇12章。第一篇为基础篇（第1章和第2章）。第1章简介Kubernetes及其组件，并迅速切入API Server，统一全书使用的概念名词，介绍其主要设计模式。第2章介绍Kubernetes项目组织和社区治理。组织结构对系统的设计有着直接影响，这部分帮助读者理解代码背后的人和组。在第2章读者也会看到如何参与Kubernetes项目，特别是贡献代码的过程。第二篇为源码篇（第3~8章）是本书的核心篇章。第3章宏观展示API Server源代码的组织，总体架构设计等，其中关于启动流程的源码部分与本篇后续章节衔接紧密；第4章聚焦整个系统核心对象——Kubernetes API，本章将API分为几大类并讲解为API进行的代码生成；第5章到第8章分别解析API Server 的各个子 Server 源码，它们是GenericServer、主Server、扩展Server、聚合器与聚合Server。第三篇为实战篇（第9~12章）讲解三种主流API Server扩展方式。作为辅助理解源码的手段之一，第9章不借助脚手架开发一个聚合Server；第10章为后两章基础，聚焦API Server Builder和Kubebuilder两款官方开发脚手架；第11章用 API Server Builder重写第9章的聚合Server；第12章用Kubebuilder开发一个操作器（Operator）。本书适合Kubernetes系统运维人员、扩展开发人员、使用Go的开发者及希望提升设计水平的软件从业人员阅读，需具备Go语言和Kubernetes基础知识。

全书共8章，可分为三部分。第一部分为深度学习基础篇，包括第1、2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3~5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer模型；第三部分为自然语言应用篇，包括第6~8章，介绍词向量、预训练语言模型、词法分析等自然语言处理领域的应用和实践。书中各章相互独立，读者可根据自己的兴趣和时间使用。书中每章都给出了相应的实践内容，建议读者在阅读时，辅以代码实践，快速上手深度学习，加深对模型的理解。本书内容基础、案例丰富，适合作为高等院校人工智能及相关专业的教材，也可供研究人员和技术人员参考。

《Python数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验，详细讲解Python语言及包括Matplotlib在内的多种可视化包在数据分析与科研图表制作中的使用方法与技巧。《Python数据可视化：科技图表绘制》分为两部分，共11章，第1部分主要讲解Python语言的基础知识，包括基本语法结构、控制语句、函数、数据处理与清洗等，尤其对Matplotlib、Seaborn、Plotnie库进行较为详细的讲解。第2部分结合Python及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关系数据、层次关系数据、局部整体型数据、分布式数据、时间序列数据、多维数据、网络关系数据的可视化实现方法。《Python数据可视化：科技图表绘制》可帮助读者尽快掌握利用Python及可视化库进行科技图表的制作与数据展示。《Python数据可视化：科技图表绘制》注重基础，内容翔实，突出示例讲解，既适合广大科研工作者、工程师和在校学生等不同层次的读者自学使用，也可以作为大中专院校相关专业的教学参考书。

初入数据分析世界的你是否不知从何学起？本书为你绘制了一条从Excel轻松进阶到R和Python的平坦路线。你将学习如何使用R和Python这两种常用的数据编程语言进行探索性数据分析和假设检验，并在学习过程中获得实践经验。本书分为三大部分，共计14章。在第一部分中，你将使用Excel学习统计学概念，并为数据分析奠定基础。在第二部分和第三部分中，你将了解如何把已学的Excel数据分析知识分别迁移到R和Python中。本书提供丰富的代码示例和“开箱即用”的数据集，有助于你在初涉数据分析领域时轻松向前迈进一大步。

在科学和工程领域，很多软件都是用C来实现的。随着软件项目的规模越来越大，C的优势更加突出。C既能够支持足够贴近硬件层面的编程工作，又能够驾驭高级抽象的编程需求。因此，全面掌握C语言的语法及新特性，对开发者非常重要。本书由浅入深地介绍了C编程的方方面面，涉及C基础、类、泛型编程、程序库、元编程、面向对象编程、科学项目等内容，还通过3个附录（程序库、编程工具、语言规范）全面介绍了一些拓展知识。本书适合想全面学习C编程的读者以及对C新特性感兴趣的读者阅读参考。

《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》将开启机器学习经典算法的学习之旅。《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括：回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》选取算法模型的目标是覆盖 Scikit-Learn 库的常用机器学习算法函数，让读者充分理解算法理论， 又能联系实际应用。因此，在学习《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》时，特别希望调用 Scikit-Learn 各种函数来解决问题之余，更要理解 算法背后的数学工具。因此，《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》给出适度的数学推导以及扩展阅读。《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》提供代码示例和视频讲解，“鸢尾花书”强调在 JupyterLab 自主探究学习才能提高编程技能。本 书配套微课也主要以配套 Jupyter Notebooks 为核心，希望读者边看视频，边动手练习。《机器学习 ： 全彩图解 微课 Python编程》读者群包括所有试图用机器学习解决问题的朋友，尤其适用于机器学习入门、初级程序员转型、 高级数据分析师、机器学习进阶。

本书是一本系统阐述仓颉程序设计语言的技术书籍，仓颉程序设计语言是一门由华为公司研发的国产计算机高级编程语言。全书共15章，全书从最简单的仓颉程序开始，全面覆盖了仓颉程序设计语言的基本语法语义规则。第1章为引言，简单介绍了仓颉语言的历史和特点。第2章介绍了第1个仓颉程序。第3、4章介绍了仓颉语言的基本类型、运算符、基本输入输出和控制结构等。第5章介绍了函数。第6-9章介绍了仓颉语言中的高级类型和类型关系，包括记录、枚举、类、接口、继承等。第10章介绍了泛型和常用集合，泛型是对类型的进一步抽象。第11章介绍了属性和扩展。第12章介绍了多线程和异常处理，多线程为处理并发问题提供了基础。第13章介绍了包，包管理为组织多文件及大型项目提供了机制保障。第14、15章是自动微分和元编程，自动微分为仓颉语言在人工智能应用中提供了更高的开发效率，元编程则使仓颉语言具有通过代码生成代码和修改代码的能力。本书在介绍仓颉语言特性的同时，配备了大量的示例代码说明，使读者在学习仓颉程序语言规则上更容易理解，书中示例代码均进行过测试。本书可作为开发者了解认识仓颉编程语言的入门书籍，可作为大学计算机、软件专业相关课程的教材或参考书，还可作为仓颉程序设计工程师的参考书籍。

本书根据教 育 部高等学校大学计算机课程教学指导委员会编制的《新时代大学计算机基础课程教学基本要求》编写，旨在进一步提升学生对计算思维方法的理解和运用能力，为后续课程的学习及通过编程解决专业领域的问题打下良好基础。本书以Visual Studio 2012为开发环境，将面向过程的程序设计和面向对象的程序设计有机融合，既强调基础性，又体现先进性。本书分为理论篇和实验篇，理论篇主要内容包括C/C概述，基本数据类型、运算符和表达式，基本控制结构，数组，指针，函数，结构和链表，文件，面向对象程序设计基础。每章后习题包括选择题、程序填空题、编程题等，有的章节还根据内容特点设计了程序的阅读理解题及问答题等。实验篇设计了与理论篇对应的10个实验，既有基础验证型实验，又有综合设计型实验，部分实验中还增加了研究创新型实验，以适应不同程度学习者的需求。本书既可作为普通高等学校非计算机类专业的程序设计课程教材，也可供学习者自学参考。

本书全面地介绍了ChatGPT的知识体系，包括基础知识、核心原理、交互技巧、应用场景等方面的内容。将理论与实践相结合，每章节都配有大量具体的示例，强调应用性。案例丰富多样，覆盖日常生活、工作学习、创业创新等广泛场景，具有很强的指导意义。是目前ChatGPT领域示例最丰富、覆盖面最广的综合类图书。本书共11章。第1章介绍ChatGPT的基本概念、技术原理、性能表现等。第2章从与传统搜索引擎的区别阐述ChatGPT的独特优势。第3、4章详细介绍如何与ChatGPT高效交互的技巧及高级用法。第5-10章节讲解了ChatGPT在生活、娱乐和工作场景中的丰富应用，通过大量生动的案例，让读者充分认识到ChatGPT强大的应用价值，将抽象的ChatGPT功能具象化，使读者能够对ChatGPT有更深的理解和运用。第11章介绍了ChatGPT的拓展工具和模型，有助于读者进一步了解ChatGPT技术的发展前景，拓宽视野。本书示例丰富，既有系统性，又不乏趣味性。本书内容丰富，覆盖ChatGPT的方方面面，既有理论知识，又不乏实际操作案例，非常全面和系统。适合各级ChatGPT使用者阅读，也可作为ChatGPT技术教材使用。书中大量案例可帮助读者深入理解和运用ChatGPT。