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。

软件架构是指可以简化软件开发过程并提高应用程序质量的实现架构和系统。本书在第1版的基础上进行了全面修订和扩展，面向.NET 5和C# 9，介绍了一些能够助你成为一名卓越的软件架构师所需的关键技能、知识和**实践。　第2版增加了对软件架构原则的额外讲述、Azure服务结构、Kubernetes和Blazor等新章节。另外，还增加了关于安全性、微服务和DevOps的讨论，以及软件开发周期的GitHub部署。　首先，介绍如何将用户需求转换为软件架构需求，并探讨功能性需求和非功能性需求之间的差异。然后，探讨如何为基础设施选择云解决方案，以及如何在基于云的环境中管理应用程序。最后，讲解软件设计模式和各种软件方法，从而帮助你解决开发过程中遇到的常见问题。　学习完本书，你将能够构建并交付可满足组织业务需求的高度可扩展的企业应用程序。 主要内容 ● 使用多种技术克服现实工作中的架构挑战，并从设计层面解决问题 ● 应用分层架构、面向服务架构和微服务架构 ● 利用容器、Docker、Kubernetes和Blazor等工具高效管理微服务 ● 快速使用Azure工具和功能提供全局解决方案 ● 使用C# 9及其新功能编程和维护Azure功能 ● 了解什么情况下最适合使用测试驱动开发方法 ● 编写自动化功能测试用例 ● 充分利用DevOps原则实现CI/CD环境

《精通区块链开发技术（第2版）》详细阐述了与区块链开发技术相关的基本解决方案，主要包括区块链入门、去中心化、对称密码学、公钥密码学、比特币详解、比特币网络和支付、比特币客户端和API、山寨币、智能合约、以太坊、开发工具和框架、Web3详解、超级账本、替代区块链、区块链—代币之外的应用、可伸缩性和其他挑战、当前发展和未来展望等内容。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。

《SQL数据分析实战（第2版）》详细阐述了与SQL数据分析相关的基本解决方案，主要包括SQL数据分析导论、SQL和数据准备、聚合和窗口函数、导入和导出数据、使用复合数据类型进行分析、高性能SQL、科学方法和应用问题求解等内容。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。

ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》适合数据工程师使用和参考。

本书作为《基于 Python 的金融分析与风险管理（第2版）》一书的姊妹篇，整合了源于现实金融市场和日常实务的119个原创案例，涉及403项编程任务。本书囊括了丰富多样的金融场景，涵盖利率、汇率、债券、股票、基金、信托、资管、远期、互换、期货、期权等金融产品，还涉及商业银行、证券公司、期货公司、保险公司、信托公司、资产管理公司、基金管理公司、金融控股公司等不同业态的金融机构，尽可能覆盖金融实战中涉及Python编程的各种场景。 本书着眼于从业者可能涉及的金融实战案例，并结合具体的职场角色给出了基于Python的高性能解决方案。通过阅读本书，读者能够全方位地了解金融市场的运作，深刻洞察处理各类金融工作的实战技能。

本书以OpenGL和C作为工具，介绍计算机图形学编程的相关内容。全书从图形编程的基础和准备工作讲起，介绍了OpenGL图像管线、3D模型、纹理贴图、光照、阴影、天空和背景、增强表面细节、曲面细分、几何着色器、水面模拟、光线追踪等计算机图形学编程技术。本书各章配备了不同形式的习题，供读者巩固所学知识。本书适合作为高等院校计算机科学专业的计算机图形编程课程的教材或辅导书，也适合对计算机图形编程感兴趣的读者自学。

《开放环境下的度量学习研究》由南京大学人工智能学院副研究员叶翰嘉撰写，内容荣获2021年度CCF优秀博士学位论文奖。全书以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点，提出针对或利用度量学习特性的具体算法，从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。《开放环境下的度量学习研究》共七章：第1章 绪论，主要介绍了度量学习、开放环境的特点、开放环境的研究进展以及全书的概要。第2章 度量学习研究进展，首先介绍了监督学习和度量学习；然后讲解了三种度量学习的相关算法，包括全局度量学习方法、多度量学习方法、高效度量学习方法；*后介绍了开放环境下度量学习的研究思路。第3章 开放环境下度量学习的样本复杂度分析，首先展示了现有的度量学习理论结果，然后提出了基于函数性质的度量学习样本复杂度的改进方案，以及基于度量重用的度量学习样本复杂度的改进方案。第4章 基于度量学习和语义映射的异构模型修正，首先介绍了相关工作；其次介绍了基于度量语义映射的模型重用框架REFORM；然后介绍了实现模型重用框架REFORM的具体方法，包括自适应尺度的REFORM实现方法、学习变换的REFORM实现方法；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第5章 多语义环境下的多度量学习方法探究，首先介绍了多度量学习方法的相关工作；其次介绍了考虑多语义的多度量学习方法；然后介绍了多度量自适应选择框架；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第6章 考虑噪声影响的开放环境鲁棒度量学习，首先介绍了相关工作；然后介绍了考虑样本扰动的鲁棒度量学习DRIFT；*后展示了用于验证的实验流程和结果。第7章 总结与展望，总结了全书的研究内容，并对未来的研究方向和研究工作做出了展望。

《了不起的程序员2023》是以计算机、互联网、程序设计、人工智能发展大事件与相关领域内的先驱人物简介为线索组织的书，内容涵盖软硬件关键性突破、编程语言演进、先驱人物简单介绍、具有影响力的软件公司的成立、突破性产品的发布等，并辅以编程语言代码、好书推荐等信息。一句话，这本书描绘的是一个鲜活多姿的极客世界，有智者不朽的智慧，有时代背景下的百态人生，有大师和你我的代码。 本书面向程序员及其他互联网从业者、信息技术爱好者。

推移质运动规律是河流动力学研究的核心问题之一，也是解决诸多水利工程实际问题的关键。经典的推移质运动理论建立了时均意义上的输沙率与水流强度之间的关系，而在颗粒尺度上深入揭示水沙耦合运动的特性，则是目前泥沙运动力学中推移质研究的前沿和重点。《基于图像处理技术的推移质平衡输沙试验研究》基于图像处理技术的自主研发，建立了可以实现水沙同步测量的平台；进行多组次的水槽试验，获取了高时空分辨率下的推移质运动图像；通过图像处理和统计分析，深入研究了颗粒尺度下推移质运动的特征，初步揭示了瞬时的水流-泥沙运动之间的相关关系。