《Java系统分析与架构设计》面向软件工程项目实战，内容按照软件项目的生命周期展开，分别为软件项目需求分析、软件项目架构设计（开发架构模式为主）、软件项目模块设计、软件项目的持久层设计（关系型物理表设计、Redis设计、MongoDB设计）、软件项目的部署等。　《Java系统分析与架构设计》共7章，第1章以大型企业项目“中国石油物资采购管理信息系统”为例，详细讲解需求分析技术，如流程图分解、UML用例图设计、UML状态图设计、概念模型分析等；第2章为“软件架构设计”，讲解架构设计五视图、Java EE架构模式、微服务架构模式、Dubbo 3架构模式、MOM架构模式等内容，同时结合大型分布式项目“电影院综合票务管理平台”进行详细的架构设计示范；第3章为“项目模块设计”，讲解UML类图、UML时序图设计方法，同时结合项目“新闻系统”与“物流管理系统”进行模块设计的项目实战示范；第4章为“持久层物理表设计”，讲解“三范式与反范式”设计方法，并总结13个真实企业级软件项目，进行物理表设计示范；第5章为“持久层Redis数据库设计”，结合“当当书城”项目进行Redis项目实战示范；第6章为“持久层MongoDB数据库设计”，结合“新浪微博”系统，进行MongoDB项目实战示范；第7章为“项目部署”，讲解了Nginx反向代理、Docker虚拟化部署以及Web服务器集群、MySQL集群部署、Redis集群部署、MongoDB集群部署。　《Java系统分析与架构设计》提供大量项目实战代码示例，具体程序代码见本书配套资源，获取方式见前言。　《Java系统分析与架构设计》适合作为高等院校计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的教材，也可供有一定编程经验的软件开发人员、广大科技工作者和研究人员参考使用。

9787115554512 深度学习：从基础到实践（上、下册） 199.80 9787115598721 图神经网络：基础、前沿与应用 178.80《深度学习：从基础到实践（上、下册）》 本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两种库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。 《图神经网络：基础、前沿与应用》 本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：第一部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的进展情况。本书适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。

本书是以卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用为线索进行编写。全书内容分为7章：第1章介绍了高光谱影像分类的国内外研究现状，以及高光谱影像数据特点和评价指标；第2章介绍了卷积神经网络的原理，总结了卷积神经网络的发展现状，分析了卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用情况；第3章至第6章分别介绍了结合纹理特征的双通道卷积神经网络、宽残差网络、残差密集网络、残差注意力网络等用于高光谱影像分类的卷积神经网络模型；第7章对本书所介绍的内容进行了总结，并就卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用情况进行了展望。

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本书在内容设计上具有明显的创新行为，主要为了更好地满足12岁到20岁青少年朋友的学习需求，由浅入深，快乐学习Python语言。从基础知识角度，考虑读者中学数学、英语等背景知识的要求，使所编程的内容既有助于加深对中学知识的理解，又有助于更好地领会代码的作用，能达到一举多得的学习效果；从趣味角度，还引入了可爱的三酷猫，融入各种故事与读者一起体会编程的作用；从知识层次角度，本书从基本的Python语法、函数、数组，到制作二维图、动画、游戏，再到传统算法、图像算法、国内外竞赛知识，既能逐步提高读者通过编程解决问题的能力，又能让读者触碰智能编程在竞赛、科学研究、实际应用等方面的诱人前景；从教学角度，每章安排了练习和实验，并提供教学PPT等资料，方便教师的教学使用要求。另外，本书对大数据、人工智能的基础知识做了启蒙式的潜移默化式的安排，如对数学、数据、算法的画龙点睛式安排。

本书全面介绍Vue.js Node.js全栈开发所使用的新技术，包括MongoDB、Express、Vue.js 3、Node.js、Naive UI、md-editor-v3、Nginx、basic-auth、JavaScript、TypeScript等开源技术栈，知识点涉及数据存储、模块、测试、缓冲区、事件处理、文件处理、HTTP编程、组件、模板、指令、监听器、表达式、事件、表单、HTTP客户端等内容。本书内容丰富，案例新颖，学习难度由浅入深，层层推进，理论联系实际，具有较强的实操性。这些知识点既能满足当前企业级应用的开发需求，又可以**限度地减轻开发者的负担。本书所介绍的知识较为前瞻，辅以大量的案例，令读者知其然并知其所以然。通过本书的学习，可以令读者拓展视野，提升职场竞争能力。 本书适合Vue.js Node.js全栈开发初学者和进阶读者作为自学教程，也适合培训学校作为培训教材，还适合大、中专院校的相关专业作为教学参考书。

本书全面而深入介绍了Python编程的相关内容，全书内容大致可分为四个部分，一部分系统讲解了Python的基本语法结构、函数编程、类和对象、模块和包、异常处理等；第二部分主要介绍Python常用的内置模块和包，这部分包括正则表达式支持IO编程、数据库编程、并发编程、网络通信编程等内容；第三部分主要介绍Python开发工程化方面的内容；第四部分则属于"Python项目实战”，这部分通过项目介绍了Python游戏开发、大数据展示、网络爬虫等热门技能，进一步贴近就业岗位需求。

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BibExcel是国际知名的科学计量学软件包，其独特的Step-by-Step设计理念，不仅使用户能很好地得到各类科学计量结果，且其透明的数据处理过程促进了用户与数据之间的互动。这种独特的设计，无论是对科研人员学习科学计量学，还是对未来开发科学计量可视化工具，都具有很高的参考价值。鉴于BibExcel在科学计量学分析中的特殊性，第1版《科学计量与知识网络分析——基于BibExcel等软件的实践》于2017年首次出版；第2版《科学计量与知识网络分析： 方法与实践》在第1版的基础上进行了大幅度扩展，于2018年出版。第3版《BibExcel：科学计量与知识网络分析》是前两版中BibExcel内容的更新和延续。

本书以**推出的MATLAB2020a软件为基础，详细介绍了各科学计算求解方法及其MATLAB在科学计算中的应用，是一本掌握MATLAB科学计算方法的综合性参考书。全书以科学计算在MATLAB中的应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解了科学计算的MATLAB实现方法。 全书分为MATLAB基础应用、科学计算和工具箱等3部分，共17章。基础应用部分详细讲解了MATLAB的计算入门知识、基本运算方法、图形的可视化以及编程方法等，这些都是掌握科学计算的知识。科学计算部分详细讲解了MATLAB的插值拟合、数值拟合、微分方程求解、级数、微分方程（组）求解、线性方程（组）求解、非线性方程（组）求解、常微分方程（组）求解、概率统计计算、偏小二乘应用分析、人工智能算法等相关知识。工具箱部分介绍了模糊逻辑工具箱、优化工具箱和偏微分方程工具箱。本书按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本具有较高参考价值的MATLAB科学计算参考书。