PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包，是Python编程语言和Qt库的成功融合。本书旨在通过深入浅出的讲解和简明的程序示例教读者掌握PyQt的开发技巧。本书分为10章，从PyQt的安装和基础知识讲起，陆续介绍了基础控件（如标签控件、消息框、文本框、按钮及控件等）、高级控件（如组合框、滚动条、容器控件及各类视图等）、窗口（如属性、坐标、事件等）、Qt Designer（如安装与配置、编辑模式等）、PyQt高级应用（如数据库、多线程、动画、音视频、网页交互等）、图形视图框架（如图元、场景、视图、事件传递等）、打包（如PyInstaller、Nuitka等）等内容。此外，本书还通过两个开发实例（可视化爬虫软件和《经典贪吃蛇》游戏）带领读者巩固了书中介绍的相关知识点。本书内容简洁实用、实操性强，适合对Python编程及GUI开发感兴趣的读者阅读。

《Django Web开发实例精解》详细阐述了与Django相关的基本解决方案，主要包括模型和数据库结构、表单和视图、模板和JavaScript、自定义模板过滤器和标签、模型管理、安全和性能、层次结构、导入和导出数据、测试、部署、维护等内容。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。

本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章：第1 章介绍生物启发式计算的研究背景， 对传统生物启发式计算方法进行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引入人工蜂群觅食模型中的内容， 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同进化优化算 法， 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级进化， 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的“ 早熟收敛” 问题， 并进一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果， 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型， 进一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改进的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题， 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同进化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值 图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行 为进行深入研究， 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。 本书从生物建模机理、 算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法进行 研究， 取得了具有创新性和应用价值的成果， 所提出的改进策略和优化方法对于拓展相关领域的研 究、 指导实际应用都将具有一定的借鉴意义， 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可 借鉴的理论指导。

本书以作者与虚拟女友（小璐）在生活中遇到的各种问题作为主线，引出设计模式的各种功能、用途，以及解决方法，系统介绍了23种设计模式，根据具体的实例形象化、具体化地进行了代码的编写和详细讲解，让那些本来对设计模式不太了解、一知半解、只有概念的读者，彻底了解和掌握常用的设计模式使用场景及使用方式，并掌握每个设计模式的UML结构和描绘方式。本书共23章，包括认识设计模式、单例模式、工厂模式、建造者模式、原型模式、适配器模式、装饰器模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式、代理模式、策略模式、命令模式、状态模式、模板方法模式、备忘录模式、中介者模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、访问者模式、解释器模式。通过以上的知识，让你从模式小白直接升级为模式大神！本书所需源代码，均可通过本书配套下载链接获得。本书适合编程初学者或希望在面向对象编程上有所提高的开发人员阅读。

React（React.js）作为三大前端开发框架之一，有着广泛的应用。本书由浅入深、循序渐进地介绍React的应用开发。本书共分三部分，共15章。部分基础篇，包括第1～7章，内容涉及React简介与开发基础，React组件，React事件处理，React条件渲染、列表和key，React状态管理，React表单，React组件的组合和继承。第二部分高阶篇，包括第8～10章，内容涉及React使用Hook增强组件，React基础原理和高级指引，React应用开发的工具。第三部分实战篇，包括第11～15章，内容涉及React与Redux的整合开发，React与Spring Boot的整合开发，React与Python框架的整合开发，React与Go的整合开发，案例。　本书适合作为全国高等院校前端开发类课程的教材，也可供从事React应用开发和Web前端开发人员参考。

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本书面向工程和科学专业的学生，介绍编程工具和数值方法，旨在帮助学生掌握计算问题求解技巧。书中第 一部分介绍基本的Python编程概念，使用简单的例子快速将新的概念付诸实践；第二部分涵盖算法和数值分析的基础知识，帮助学生在实际设置中快速应用结果。

使用Python进行数据分析与可视化十分便利且高效，因此Python被认为是***的数据分析工具之一。本书以22个案例，由浅入深地介绍不同数据分析与可视化的应用和实现。仅通过这些案例并不能展示数据分析与可视化的全部精髓，而更多的应用也值得读者在学到一定的基础技能后进一步探索。 本书面向高等院校计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生，以及Python语言初学者和数据分析从业人士。

本书按照一般线性代数教程的方式介绍线性代数问题的求解。首先介绍矩阵的输入方法，然后介绍矩阵基本分析方法、矩阵基本变换与分解方法，并介绍矩阵方程的求解方法与矩阵任意函数的计算方法等。本书还介绍了线性代数的诸多应用问题的建模与求解方法。本书可作为一般读者学习线性代数与矩阵分析的辅助教材。通过本书，读者可从另一个角度认识线性代数问题，从而更好地学习线性代数相关问题的求解方法。本书也可以作为高等学校理工科专业的本科生和研究生学习计算机数学语言（MATLAB）的教材或参考书。本书还适合作为工程技术人员的参考用书，是查询相关数学问题求解方法的工具书。

《Python游戏超详细实战攻略（微课视频版）》以Python 3.7为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步开展Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类图书。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等知识，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务；实战篇和提高篇综合应用基础篇讲解的知识，开发经典的、大家耳熟能详的游戏，如连连看、推箱子、两人麻将、扫雷、中国象棋、飞机大战和Flappy Bird等。本书**的特色在于以游戏开发案例为导向，使枯燥的Python语言学习充满乐趣。通过本书，读者将学会Python编程技术和技巧，学会面向对象的设计技术，了解程序设计的相关内容。书中不仅列出了完整的代码，同时对所有的源代码进行了非常详细的解释，通俗易懂，图文并茂。 本书适用于Python语言学习者、程序设计人员和游戏编程爱好者。