《自然语言处理的Python实践》通过5章内容深入解读了自然语言处理（NLP）的文本数据处理方法和行业实际应用。其中讨论了文本数据的根本问题所在和在文本数据中如何提取信息、提取哪种信息等，同时通过第2~5章，重点讲解了客户服务行业、在线评论、银行与金融服务及保险行业、虚拟助手四大NLP重点领域的实际应用方法，其中详细解读了意图挖掘、基于ML的监督学习、情感分析与挖掘、Word2Vec、CBOW、LSTM、编码器-解码器模型框架和当今NLP领域解决问题效果最好的BERT模型等关键技术方法。内容全面，案例真实。本书案例均直接深入到各行业，读者在阅读学习过程中，能通过书中相应的代码和案例思路，真正解决实际工作中遇到的问题。 本书适合各个行业自然语言处理方向的技术人员阅读学习，也适合开设自然语言处理课程的院校师生及计算机专业教学参考使用。

练习！这就是《一起学Python 》的全部内容。为了能够掌握Python，你需要练习用它编写大量的程序。当你尝试这样做时，会发现编写任何程序都有多种方法。因此，你需要了解你是否选择了执行程序的最佳方式，你会发现这本书很有用。本书在每一章的末尾都有练习。解决这些练习将帮助你构建Python技能。当你这样做的时候，你会觉得需要一个值得信赖的伙伴，本书就是值得信赖的伙伴。它将帮助你验证你的答案，并教你如何编写更好的Python程序。

本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。

本书从Python基础入手，系统讲解了使用Python语言来做接口自动化测试、性能自动化测试、安全测试以及功能自动化回归测试。 全书由浅入深，系统化地将作者多年测试开发工作中遇到的问题、解决方案等进行了实例化的阐述，书中丰富的实例代码可以直接在软件的各个自动化测试场景中使用。 作者针对近年来企业对测试开发岗位的需求倾力打造了此书，希望借由此书的出版能够使更多的读者更好地掌握Python测试开发的技能，并找到更理想的软件测试工作。 本书附赠全部测试实例源代码文件及Python软件测试核心知识点精讲视频。本书适合从事软件测试工作的技术人员及希望从事软件测试的专业人员阅读，也适合计算机、软件工程、自动化等相关专业的学生与老师参考。

本书以任务为导向，全面介绍Python编程基础及其相关知识的应用，讲解如何利用Python的知识解决部分实际问题。全书共9章，第1章介绍学习Python的准备工作，包括Python的由来、Python环境搭建、编辑器介绍与安装等。第2～8章主要介绍Python的基础知识、数据结构、程序流程控制语句、函数、面向对象编程、文件基础和常用的内置模块等内容。第9章介绍综合案例：学生测试程序设计。除第9章外，本书其余各章都包含了实训和课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（初级）证书相关内容的教学和培训，也可作为高校大数据技术类专业课程的教材和大数据技术爱好者的自学用书。

这是一本写给青少年的Python编程图书，行文风格简明、易读，示例和项目活泼、有趣。全书始终遵循“小巧的Python”这一原则，力求简化技术性定义，让刚接触Python语言的青少年理解并真正掌握Python的基础知识。本书先介绍变量、循环、列表、模块、函数、字典等关键概念，然后通过示例和项目，引导青少年在充分理解这些概念的基础上实现动手实践，进一步巩固所学知识。本书适合初学Python编程的青少年阅读，也适合对Python编程感兴趣的教师、家长以及培训机构的相关从业者参考。

本书分为三部分。第1部分聚焦于自然语言处理的高层次概述，包括自然语言处理的历史、该领域流行的应用，以及如何使用预训练模型来执行迁移学习和快速解决现实世界中的问题。第二部分将深入研究自然语言处理的底层细节，包括预处理文本、分词和向量嵌入。然后探讨当今自然语言处理中有效的建模方法，如Transformer、注意力机制、普通循环神经网络、长短期记忆和门控循环单元。第三部分将讨论应用自然语言处理很重要的方面——如何产品化已开发的模型，以便这些模型为组织提供看得见、摸得着的价值。我们将讨论当今可用工具的前景，分享对它们的看法。

《中文版LabVIEW 2020 从入门到精通（实战案例版）》以LabVIEW 2020 版本为基础，详细介绍了图形化编程语言LabVIEW的编程知识和应用技巧，是一本LabVIEW 入门教程，也是一本LabVIEW案例视频教程。全书内容包括：虚拟仪器知识，LabVIEW 2020入门，控件的选择与放置，控件属性设置，前面板界面编辑，LabVIEW 编程，数值与字符串运算，循环与结构，数据图形显示，初等函数，数组、簇与矩阵，VI 内存管理，文件I/O操作，文件操作与管理，高等数学，波形运算，信号处理，网络与通信，数据采集，使用Express VI 生成曲线等内容。重要知识点均配有实例练习，帮助读者巩固并理解相关知识。 《中文版LabVIEW 2020从入门到精通（实战案例版）》提供了160 集配套教学视频，扫描书中二维码即可在线观看学习，也可根据前言中的相关方法下载到计算机中观看。另外，本书还提供了全书实例的源文件和素材，方便读者按照书中实例操作时直接调用。 《中文版LabVIEW 2020从入门到精通（实战案例版）》内容丰富，语言通俗易懂，可作为LabVIEW 初学者的入门教材，也可作为高等院校测量、自动控制、仿真、程序开发等相关专业的教材或参考书，还可作为相关工程技术人员的技术手册。

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。

本书包含16个有趣的编程项目，共分为12章。每章从一个明确的项目目标开始，引导读者像程序员一样思考解决问题的方法并完成任务。本书介绍用贝叶斯法则确定事件概率，用自然语言处理技术分析语料库，用collections和random等模块加密字符，用OpenCV和NumPy等库实现图像差异检测、图像属性测量、人脸检测、人脸识别等计算机视觉应用，用turtle模块模拟图像移动轨迹，用pandas库分析数据，用bokeh等库进行数据可视化。通过对本书的学习，读者将学会使用Python创建完整、实用的Python程序。本书能帮助Python初学者理解编程思想并培养Python编程技能，也能帮助有一定编程基础的Python程序员从项目实战中获得解决实际问题的启发。