越来越多的高校在录取研究生时开始采用上机考试的形式来考查学生的动手编程能力，很多知名互联网公司在校招时也采用在线笔试的形式，然而，在以应试为主的大学教学模式下，动手能力往往是学生的薄弱环节。为此，本书以C语言为工具，由浅入深、由易到难地讲解了C语言，深入解析了程序执行的原理及数据结构和算法，为读者后续学习Linux系统编程和C++语言编程打下坚实的基础；同时，书中精选了各大知名互联网公司的校招面试题和社招面试题，以及部分知名高校考研的机试真题，可为读者提供可靠、实际的练习指导。全书强调程序的编写与调试，内容精练，可操作性强。每章均提供教学视频、实例代码和课后习题代码，读者可按书中的建议下载并练习。本书不仅可以作为读者提升C语言编程能力的图书，而且可以作为研究生初试的复习用书，还可作为C语言初学者的参考用书。

本书通过数学和自然科学中的计算例子来讲授计算机程序设计。选择语法简单紧凑且功能强大的Python语言作为编程语言。本书关注于问题的计算求解过程，而不是程序语言细节，书中使用了大量的案例，并专注问题定义、分析和程序求解以及程序正确性验证。通过本书的学习，读者将能使用程序员的方式进行思考，并能写出正确优质的程序。

本书详细阐述了与Flutter框架相关的基本解决方案，主要包括Dart语言概述，Dart中级编程，Flutter简介，微件—在Flutter构建布局，处理用户手势和输入，主题和样式，路由机制—屏幕间的导航，Firebase插件，构建自己的Flutter插件，从Flutter应用程序访问设备功能、平台视图和地图集成，测试、调试和开发，改进用户体验，微件图形控制，插件的动画效果等内容。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教材和参考手册。

本书的内容是国内外生物群智计算与机器学习方向的z新系统性研究成果。本书紧跟国际计算智能领域z新的研究动态，系统、深入地介绍了生物群智计算与机器学习的起源、模型、理论及其应用领域。本书的出版能够为人工智能领域的智能算法研究和应用提供新的思路和方法，也可供智能科学、自动化、计算科学、电子信息等相关领域的研究生、教师和科研人员以及工程技术人员参考使用。

本书重点向大家展示了区块链在金融和国际贸易两个领域的落地案例，是一本实际业务落地案例与区块链技术相结合的实战型图书。本书从区块链技术的背景和发展现状出发，分析了当前金融领域和国际贸易领域的一些业务痛点，以及如何使用区块链技术来解决这些问题，并说明了其优势。本书着重介绍了区块链上的数据隐私、身份隐私及其技术原理，同时进一步讲解了零知识证明的概念和原理，以及当前的零知识证明技术，包括ZK-SNARK、ZK-STARK、Bulletproofs等，并对超级账本的核心技术架构进行了详细的解释。本书最后介绍了区块链在保理业务中的实践案例，并且挑选出几个***应用区块链的国际贸易子领域，针对其对应的区块链解决方案及区块链在该子领域中的应用现状进行了详细的介绍。

本书一共分为19章，1~7章是编程基础，为了让那些没有编程经验的但是又想从事数据分析工作的学员有个入门的基础。8~19章则介绍了机器学习领域中常用的算法，他们分别是线性回归，逻辑回归，神经网络，线性判别，最近邻算法，决策树与随机森林，朴素贝叶斯，支持向量机，主成分分析，奇异值分解，k-means聚类。在第19章中则着重介绍了现在比较流行的深度学习框架。

本书从实战入手，通过大量示例介绍了Spring+SpringMVC+MyBatis整合开发的相关内容，提升读者对框架的掌握度和理解度，从而实现对框架会用、用对及精用的目标。本书共18章，分为5篇。第1篇Spring核心框架，涵盖Spring概述、Spring IoC容器初探、Web项目环境搭建与项目创建、Spring IoC容器进阶、基于注解和代码的配置、Spring测试；第2篇Spring MVC框架，涵盖Spring Web MVC概述、数据类型转换、验证与异常处理，以及Spring MVC进阶和测试框架；第3篇数据技术，涵盖数据库与Java数据访问技术、MyBatis基本使用、MyBatis进阶、Spring数据访问与事务管理；第4篇SSM整合开发，涵盖SSM整合概述与SSM整合实例；第5篇高级开发技术，涵盖Spring AOP与MVC拦截器，以及Spring Security框架与多线程。本书适合具备Java基础的SSM初学者和进阶开发人员阅读，也适合Java Web开发工程师阅读；对于探究Spring及Spring Boot框架机制与原理的工程师也具有参考意义。

探索计算图和监督学习范式。掌握PyTorch优化张量库的基础。概述传统的NLP概念和方法。学习构建神经网络的基本思想。检查前馈神经网络，例如多层感知器。使用嵌入方式来表示单词、句子、文档等。了解如何使用递归神经网络对序列数据建模。探索序列预测并生成sequence-to-sequence模型。学习用于构建NLP系统的设计模式。

本书是为学习C程序设计语言的读者编写的一部实验教程，较全面地覆盖了C语言的语法要点，并由浅入深、图文并茂地对各语法点给出了相应的例程及解析。全书共包括9章内容，每章包括基本知识、例程分析、实验内容三部分；实验内容部分又分为基本实验、问题与思考、综合与拓展；最后在附录中列出了实验的参考程序。本书既可作为C语言程序设计的实验教材与理论课配套使用，又可作为学习C语言的独立教材。

本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的，然后探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后，读者将开始对不同的输入和任务执行NLP，例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP，以及其他内容。在本书的*后，读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。