信息技术日新月异，以人工智能、大数据、云计算等为代表的新技术已成为各行业高质量发展和数字化转型的动力。由于数字化的基础信息来自企业级应用的业务数据，因此企业级应用建设的成败直接关系到数字化转型的成败，而Java EE作为企业级应用开发的一个重要分支，是数字化转型过程中不可或缺的一个部分。本书依据理论结合实战的思路，首先介绍企业级应用的概念和Java EE的基础知识，然后讲解Java EE体系中的Servlet和JSP技术、Spring框架、Spring Boot框架、前端框架Vue和UI框架Element UI，最后提供两个可以满足中小型企业级应用实战需求的案例：企业级应用基础开发框架和企业级门户网站。本书内容翔实，既适合有一定基础的Java EE开发人员阅读，也可以作为大中专院校相关课程的参考书和实训教材。

本书系统地分析和介绍了Java并发领域，全书共12章，分为四个部分。第一部分为并发概述（第1章），这部分介绍并发的发展历史，激发读者的学习热情。第二部分为Java基础原理（第2~3章），这部分介绍并发模型的基础理论知识。第三部分为并发工具（第4~7章），这部分不仅从源码实现的原理上分析j.u.c包中提供的Java并发工具，还对组件的设计方式进行了探索。第四部分为Java实践（第8~12章），这部分深入浅出地分析了开源常见的并发框架，学习这部分知识可进一步提升并发编程的效率。

使用Git的很多人总是靠“技巧”，他们会复制粘贴从网上找到的命令，但并不真正理解Git到底是怎么做的。不过，如果真正遇到困难怎么办？你不能简单应付。利用这本独一无二的实用指南，你会了解Git的做法，并享受其中的乐趣。Raju Gandhi抽丝剥茧地介绍了简单而强大的Git引擎，让你不仅知道怎么做，还会了解为什么这么做。你会掌握分支、合并、提交等概念；了解协作的最佳实践；并充分释放Git的无限潜能。如果你读过Head First的书，就会知道这会是一本怎样的书。它会采用专门为你的大脑设计的一种生动形象的方式娓娓道来。如果你还没有读过Head First的书，这本书肯定会让你喜出望外。利用这本书，你将通过多感观的学习体验来学习Git，能让你的大脑真正开动起来，而不是一味说教，让你昏昏欲睡。

为什么你在写代码时总会遇到这样或那样的问题？为什么你总是记错某些语法？为什么有些人能够快速学会新的编程语言，而有些人则不能？在试图解决困难或复杂的问题时，我们的大脑其实有一套特定的工作方式。本书从认知科学角度剖析优秀程序设计背后的脑科学原理，为你揭开大脑思考编程的奥秘。本书分为四大部分，共有13章。你将了解如下内容：如何高效地学习新的编程语言，如何快速地理解复杂的代码，如何牢固地记住各种语法，如何在繁杂的程序设计工作中优化认知资源。本书是程序员的普适书，初学编程的初高中生也可以阅读。

本书为学生、研究者和工业实践者提供了可供选择的主题，他们希望学习具有操作约束的PID控制系统的设计和实现。这本书由三部分组成。第一部分介绍了PID控制系统的结构、经典的整定规则和基于模型的设计方法。第二部分介绍了作者的先进设计、分析和实现材料，包括基于频域的设计、带运算约束和量化误差的实现、增益调度PID控制、串级PID控制、前馈PID控制等，PID控制的自动整定。在所有的高级设计材料中也会强调处理操作限制。第3部分说明了应用程序的设计和实现过程，包括板上球、无人机（四旋翼机控制、固定翼飞机控制）。

《运筹优化常用模型、算法及案例实战》主要讲述运筹优化领域常用的数学模型、精确算法以及相应的代码实现。首先简要介绍基本理 论，然后用丰富的配套案例讲解多个经典的精确算法框架，最后结合常用的优化求解器（CPLEX 和 Gurobi）说明如何用 Python 和 Java 语言实现书中提到的所有精确算法。 全书共分 3 部分。第 I 部分（第 1~4 章）为运筹优化常用模型及建模技巧。该部分着重介绍整数规 划的建模技巧和常见的经典模型。第 II 部分（第 5~7 章）为常用优化求解器 API 详解及应用案例。该 部分主要介绍两款常用的商业求解器（CPLEX 和 Gurobi）的使用方法，包括 Python 和 Java 的 API 详 解、简单案例以及复杂案例。第 III 部分（第 8~17 章）为运筹优化常用算法及实战。该部分详细介绍几 个经典的精确算法的理论、相关案例、伪代码以及相应的代码实现。 本书适合作为高等院校工业工程、管理科学与工程、信息管理与信息系统、数学与应用数学、物流 工程、物流管理、控制科学与工程等开设运筹学相关课程的高年级本科生、研究生教材，同时也可供在 物流与供应链、交通、互联网、制造业、医疗、金融、能源等领域从事有关运筹优化的开发人员以及广 大科技工作者和研究人员参考。

本书是基于Qt 6.4的QML 和Qt Quick入门书籍，详细介绍了QML 语言的语法和编写Qt Quick程序需要用到的基本知识点。本书内容主要包括QML语法、Qt Quick基础知识以及在图形动画、3D、数据处理、多媒体和移动开发方面的应用等。本书全面系统讲解了Qt Quick编程的方方面面，与主要讲解Qt Widgets编程的《Qt Creator快速入门（第4版）》相辅相成，可以帮助初学者快速入门Qt Quick编程。

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 编程 机器学习”绝对是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几何；第 10 章到第 14 章都是围绕函数展开；第 15 章到第 19 章讲解微积分以及优化问题内容；第20、21 两章是概率统计入门；《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》最后四章以线性代数收尾。《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》内容编排上突出“图解 编程 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域应用场景，让大家学以致用。《数学要素：全彩图解 微课 Python编程》虽标榜“从加减乘除到机器学习”，但是建议读者至少具备高中数学知识。如果读者正在学习或曾经学过大学数学 （ 微积分、线性代数、概率统计 ），就更容易读了。

本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix（）方法和removesuffix（）方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的最新特性，等等。

企业数字化转型的终极目标不是成为数字化企业，而是从数字化企业进化为产业级数字化平台，成为产业链的领导者。这既是一本手把手教读者如何从0到1构建数字化企业的著作，也是一本为数字化企业从1到10打造产业级数字化平台提供完整路径和方法的著作，它将为企业数字化转型打开新格局。本书主要内容分为三个部分上篇 向内构建数字化企业（第1~3章）本书围绕智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制4大数字化转型的应用场景（几乎能覆盖所有企业类型），梳理出智能供应链、数字化采购、智能物流、供应链金融、数字化营销、动产融资、B2B、B2C、S2b2c、B2B2B、C2M等11个数字化转型的业务切入点（“转什么”），并将这11类业务的数字化转型模式、方法和案例提炼为11种工具（“怎么转”），确保读者看了就能懂。此外，本书还告诉读者如何用商业模式的创新理论将这些工具组合使用，衍生出更多、更有价值的数字化转型解决方案。中篇 向外构建产业互联网平台（第4~6章）成为数字化企业只是企业数字化转型的第一步，大型企业或行业龙头的目标应该是从数字化企业进化为产业数字化平台，将平台的能力开放给行业里更多的企业，从而成为产业链的龙头。本书为转型成功的传统企业升级为产业数字化平台和数字原生企业提供了完整的路径和方法，并给出了大量的真实案例。下篇 数字化转型案例分析（第7~9章）通过3个有代表性的、综合性的真实案例，从企业背景、业务现状、转型动机开始，逐步地讲解了它们是如何实现数字化转型并升级为产业级数字化平台的，企业可以直接借鉴。