本书系统、全面地阐述了仿生偏振光罗盘信息处理技术。本书内容分为三部分：第一部分介绍仿生偏振光罗盘智能信息处理技术的研究背景与研究意义，分析基于大气偏振模式的定向方法，以及仿生偏振光罗盘定向误差处理方法，探讨组合系统信息处理的研究现状、发展趋势等；第二部分分析仿生偏振光罗盘的噪声成分、噪声对其定向精度的影响，并介绍了基于多尺度主成分分析、多尺度自适应时频峰值滤波等智能算法的去噪方法和仿生偏振光罗盘定向误差补偿技术；第三部分重点阐述容积卡尔曼滤波器及其改进方法在基于仿生偏振光罗盘的无缝组合定向系统中的应用，并提出非连续观测条件下的仿生偏振光罗盘的无缝组合定向模型，设计了基于神经网络的非连续观测算法。本书可作为导航、制导与控制相关专业研究生教材，也可供广大工程技术人员和管理人员学习或培训使用。

《轻松学C++编程：案例教学》从初学者的角度循序渐进地从C++语言的基础语法到高级语法进行讲解。全书使用生动的实例和图示，介绍C++面向对象程序设计的基础知识；进而通过案例详解类的高级应用、运算符重载、继承与多态，全面呈现了面向对象程序设计的主要内容。在数据流和文件操作技巧与应用方面，本书还提供了实现相关算法的精选范例，以便读者理解异常处理、C++模板的应用设计方式，并熟悉标准模板函数库的应用。《轻松学C++编程：案例教学》的各章节中贯穿了大量范例程序的讲解和分析，并在每章末尾附带了习题与解答。《轻松学C++编程：案例教学》叙述简洁、清晰，具有较强的可操作性，适合作为相关专业的教材，也适合初学者自学。对于具有一定编程经验且希望快速掌握C++语言的从业人员，本书也是一本快速掌握C++语言的读物。

本书是优秀的C语言教程。全书系统地介绍了4种当今流行的程序设计方法——面向过程、基于对象、面向对象以及泛型编程，内容全面、生动、易懂。作者由浅入深地介绍了结构化编程及软件工程的基本概念，从简单概念到最终完整的语言描述，清晰、正确、透彻、详细地讲解了C语言，尤其注重程序设计思想和方法的介绍。此外，还涉及安全的C程序涉及、提高练习题，覆盖C和面向对象程序设计、基于Allegro的游戏编程、C标准介绍等内容。

本书结合现代C++特性，详细介绍软件架构的实用方法及实践，探索了如何在单体应用程序中使用成熟的设计模式，如何使应用程序具有健壮性、安全性、高性能和可维护性，以及如何使用面向服务的架构、微服务、容器和无服务器计算等架构模式构建连接多个单体应用程序的高级服务。全书共分为四部分：第一部分包含第1~3章，介绍软件架构的概念及组件，包括软件架构的重要性和良好的设计原则、架构风格、功能性和非功能性需求；第二部分包含第4~7章，介绍C++软件的开发和设计，包括架构与系统设计、C++语言特性、设计模式，以及构建和打包；第三部分包含第8~11章，介绍架构的质量属性，包括测试、持续集成和持续部署、安全性、性能；第四部分包含第12~15章，介绍云原生设计原则，包括面向服务的架构、微服务、容器、云原生设计。本书适合C++程序员、架构师等相关技术人员阅读。

本书以“故事漫画”的形式展开，将C 语言编程的基础知识和小学生身边的计算机编程日常应用相结合， 借助动画人物讲授知识。本书弱化了对编程语法知识的讲解，侧重于编程的原理和应用，通过一个个小故事让小学 生掌握编程的方法和思路。同时，本书将科学家精神、创新思维和创新理念融入故事中，可以培养和提升小学生的 STEAM 素养。 本书可作为小学生C 编程的培训教材，也可供计算机编程爱好者阅读和参考。

本书的目的是引导读者了解Kotlin语言的能力，并给出使用它开发各种应用程序（桌面、移动或Web）的例子。虽然我们主要关注的是JVM和Android，但我们在这里分享的知识在不同程度上也适用于其他支持kotlin的平台，如JavaScript、本地甚至多平台应用程序。本书首先介绍了语言及其生态系统，它将让您了解Kotlin设计背后的关键思想，介绍Kotlin工具，并向您介绍基本的语言语法和构造。在下一章中，我们将了解Kotlin的多范式特性，它允许您通过结合函数式编程和面向对象编程的各个方面来创建强大的抽象应用。我们将讨论使用通用的Kotlin api，比如标准库、反射和基于协程的并发性，以及基于领域特定语言创建您自己的灵活api的方法。在最后几章中，我们将给出使用Kotlin完成更专门任务的例子，比如测试、构建Android应用程序、Web开发和创建微服务。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7章）介绍可视化工具Matplotlib的功能与绘图技巧；第3篇（第8～10章）介绍可视化工具Pyecharts的功能与绘图技巧；第4篇（第11～13章）介绍3个项目案例，旨在使读者学以致用，提升数据分析的整体能力。《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》还提供了案例数据源文件、源代码和教学视频，供读者上机演练时参考。《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》案例丰富，通俗易懂，适合想学习Python可视化的初学者和从业者使用，还可以作为管理、经济、社会人文等领域的人员学习Python软件进行大数据可视化分析的参考书，也可以作为大中专院校相关专业的教学用书。

《学习Spring Boot 3.0》详细阐述了与Spring Boot 3.0相关的基本解决方案，主要包括Spring Boot的核心功能、使用Spring Boot创建Web应用程序、使用Spring Boot查询数据、使用Spring Boot保护应用程序、使用Spring Boot进行测试、使用Spring Boot配置应用程序、使用Spring Boot发布应用程序、使用Spring Boot构建原生程序、编写响应式Web控制器、响应式处理数据等内容。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。

本书包含历史、基础风格、函数组合、对象和对象交互、反射和元编程、逆境、以数据为中心、并发、交互和神经网络十大部分，采用40种不同的编码风格实现同一词频任务。每一章都介绍一种编程风格，每章都先介绍编程风格的约束条件，然后给出示例程序代码，接着给出代码的详细解释。本书通过简单的计算任务来说明不同的编程风格，从而帮助读者更好地理解编写程序和设计系统的各种（不同）方式，可以用作计算机科学和软件工程专业的高级编程课程教材。本书以经常练习编程的人能够理解的方式对在线代码库中的原始代码进行了解释和补充。建议读者在阅读本书时，将之与在线代码库中提供的代码结合起来。本书的目标读者包括相关专业高年级本科生和研究生，以及其他对编程风格感兴趣的开发人员。

本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。