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本书的内容按当前理工院校同名课程体系展开，涵盖概率论和数理统计的主要课题。全书共分为8章：前4章系统介绍概率论的课题，内容包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、随机向量、随机变量的数字特征，为后4章讨论进行统计推断的数理统计方法构建一个明晰且严格的语境。后4章的数理统计内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析和线性回归，形成统计推断的基本结构。本书选择Python的科学计算应用包，包括用于快速数组处理的numpy、用于统计计算的scipy.stats、用于积分计算的scipy.integrate和用于绘制2D图形的matplotlib等作为计算工具，对书中每一节讨论的概率统计的计算问题，都给出详尽的Python解法。

这是一本关于Python编程的书。它并未覆盖Python的方方面面，其重点是呈现现代且精选的Python语言核心，即侧重于Python编程本身。本书包括抽象实现、程序结构、数据、函数、对象、模块等主题，这些主题能够有效帮助Python程序员应对各种项目规模的挑战。同时，本书通常会省略那些完全可以通过IDE轻松获取的参考内容（例如函数列表、命令名称、参数等），并特意不去描述Python编辑器工具、IDE、部署等快速变化的内容及相关问题。

《基于机器视觉的数字图像处理研究》属于数字图像处理方面的著作，由概述、图像变换、图像增强、图像分割、图像压缩编码、图像恢复与校正、数字图像处理的应用等内容组成，在阐述机器视觉基本内涵的基础上，引出其在数字图像处理领域的重要作用，阐释数字图像处理的基本理论，详细分析图像变换、增强、分割、压缩编码、恢复等图像处理的典型算法，最后从实际应用的角度出发，剖析数字图像处理技术在办公、交通、机械、医学等领域的具体应用。对相关领域研究者、学习者及爱好者有一定借鉴意义。

《调色师手册 色彩风格宝典》 本书介绍了多种主流的创意调色手法，并对这些色彩风格在不同软件平台下的实现方式进行了深入的介绍。 本书共有 23 章，内容涉及风格化调色，漂白旁路风格，蓝绿通道互换，模糊和带颜色的遮罩，模拟正片负冲，日调夜处理，双色调和三色调，模拟胶片，在调色以外营造“胶片感”的其他因素，平光风格和胶片灰化，扁平化的卡通（色彩）风格，辉光、柔光和朦胧的薄纱风格，颗粒、噪点和纹理，绿幕合成调色流程，镜头光晕与杂光，漏光效果和色彩溢出，监视器和屏幕反光，单色风格，锐化，着色与偏色，暗部色调，自然饱和度和目标饱和度，老胶片风格等。这些调色手法适用于 MV、商业广告和电影，从业者在熟练掌握之后，可以灵活地混搭，打造出属于自己的独特效果。 本书是对《调色师手册：电影和视频调色专业技法（第2版）》内容的进一步完善和补充，适合专业调色人员和影视相关专业人员阅读。《调色师手册 电影和视频调色专业技法 第2版》 本书内容涵盖了各类调色系统环境下专业调色师所广泛使用的技术，无论你是使用专业调色系统，还是视频编辑系统中内置的色彩校正插件，本书可以为你提供专业的指导——从基础的整体画面评估和校正，到复杂的针对性调色以及常见色彩风格的介绍，本书为调色师提供了一站式指南。同时，本书配套提供高质量的实例素材供读者实操练习，读者可以从异步社区下载。本书适合专业调色人员和影视相关专业人员进阶自学和资料备查，同时也适合作为调色入门夯实基础的教学参考书。

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本书从利用华为eNSP模拟一个企业网络出发设计实验内容。书中内容涵盖了组建企业网络所需的大部分知识，先设计面向单个知识点的实验内容，再综合应用各个知识点设计综合实验。实验内容包括：交换机实验、虚拟局域网实验、生成树实验、路由器配置实验、广域网配置实验、网络地址转换实验、无线局域网实验和综合实验。每个实验中详细介绍了技术原理、实验步骤和关键指令，便于读者独立地配置和调试实验，深入理解实验所涉及的计算机网络原理知识。本书实操性强，适合作为高等院校计算机及相关专业学生教材，也可作为网络工程技术人员和计算机爱好者的阅读参考书。

本书从复杂信息系统自适应逻辑建模与验证、自适应时间特性建模与分析、自适应行为不确定性建模与决策三个方面着手，系统全面地介绍了面向复杂信息系统的自适应软件建模与可靠性验证分析相关的技术、理论和方法。全书共6章，其中，第1章重点介绍了自适应软件建模与验证相关的基础知识，包括自适应软件基本概念、基本术语；第2章重点介绍了复杂信息系统自适应逻辑建模与验证技术，包括可视化建模、模型转换、形式化建模与验证等；第3章重点介绍了复杂信息系统自适应时间特性建模与分析，包括时间特性定义、建模与形式化验证分析等；第4章重点介绍了复杂信息系统自适应行为不确定性建模与决策，包括不确定性建模、基于不确定性的自适应决策等；第5章重点介绍自适应软件建模与验证支撑工具开发方法；第6章介绍了自适应软件建模与验证方法的案例应用。

本书系统讲解了数据分析工作流程中的核心问题，涉及数据探索、数据预处理、建模分析等内容。书中使用Python作为编程语言，全面介绍了Python编程基础及常用数据分析库的使用，在传统的数据统计分析方法的基础上，增加了分类、回归、聚类等机器学习建模分析方法，通过贴近日常生活和工作的实践案例，帮助读者建立数据分析思维，实现从基础理论到实践应用的过渡，提高综合运用数据分析方法和技术解决实际问题的能力。本书可作为高等院校数学、计算机等专业的数据分析相关课程的教材，也可作为数据分析等领域从业人员的参考用书。