本书以实战化训练为宗旨，用详尽的案例讲述 Spring Cloud 的项目搭建方法和常用技术。每个案例都配有详细讲解和代码，可以帮助读者快速掌握书中的各个知识点。本书首先介绍系统架构的发展历史、常见的微服务架构、Spring Boot 和 Spring Cloud 的关系；然后介绍Spring Cloud 开发环境的搭建，如 JDK、IntelliJ IDEA、Maven 的安装和配置；继而介绍微服务环境的创建、微服务项目案例的搭建和微服务的调用；最后介绍常用的微服务技术，如 Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Spring Cloud Gateway、Spring Cloud Stream 和 Spring Cloud Config。本书适合具备 Java 基础的开发人员、对微服务架构和 Spring Cloud 感兴趣的读者、想要了解 Spring 或Spring Cloud 的开发人员阅读。对尝试选择或实施微服务架构的团队来说，本书具有较高的参考价值。

Qt是一个跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架，既可以开发GUI程序，也可以开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器等，在软件工业界有广泛的应用。Qt目前已经是桌面编程工具的霸主！ 本书分为15章，内容包括Qt 6概述、开发环境、编程基础、对话框程序设计、控件设计、数据库编程、调用Windows动态链接库、使用Linux静态库和共享库、文件编程、菜单栏/工具栏和状态栏、图形编程、多线程编程、多媒体编程、网络编程、应用程序发布。Qt 6相对以前的版本，进行重新设计，舍去了很多旧类、旧函数，也引入了很多新类、新函数。 本书适合Qt编程初学者、Qt跨平台应用开发人员、Qt界面设计人员，也适合作为高等院校和培训机构计算机软件相关专业的教材。

针对每个想要了解深度学习概念的数据科学爱好者，本书通过通俗易懂地解释R代码，让读者可以很容易起步。在深度学习算法和应用的理论和实践方面做到了平衡，在讲述基础理论的同时，通过45个基于R语言的编程实例让读者循序渐进地掌握深度学习技术。 读者将通过实战案例实现卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、序列到序列模型、生成对抗网络（GAN）和强化学习，还将学习使用GPU进行大型数据集的高性能计算，以及R语言中的并行计算编程。 各个部分内容安排合理，按照“准备工作→操作步骤→原理解析→内容拓展→参考阅读”的流程组织内容，清楚地讲解实战案例的实现过程。

《TensorFlow2.x高级计算机视觉》详细阐述了与TensorFlow高级计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括计算机视觉和TensorFlow基础知识，局部二值模式和内容识别，使用OpenCV和CNN进行面部检测，图像深度学习，神经网络架构和模型，迁移学习和视觉搜索，YOLO和对象检测，语义分割和神经风格迁移，使用多任务深度学习进行动作识别，使用R-CNN、SSD和R-FCN进行对象检测，通过CPU/GPU优化在边缘设备上进行深度学习，用于计算机视觉的云计算平台等内容。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用书和参考手册。

使用机器学习进行数据可视化分析是近年来研究的热点内容之一。本书使用z新的Python作为机器学习的基本语言和工具，从搭建环境开始，逐步深入到理论、代码、应用实践中去，从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码、PPT课件和答疑服务。 本书分为10章，内容包括：机器学习与Python开发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策树算法与可视化实战、基于深度学习的酒店评论情感分类实战、基于深度学习的手写体图像识别实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard训练可视化。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习初学者的入门书和必备的参考书，也可作为高等院校计算机及大数据相关专业的教材使用。

《数据视觉艺术——从Excel数据可视化到Python数据可视化》主要通过Excel和Python在数据可视化方面的对比，介绍使用Excel和Python实现数据可视化的相关内容和方法。书中按照学习递进层次将内容组织为数据可视化理论基础、Excel数据可视化基础、Python数据可视化基础、Python编程基础和数据可视化实战案例等几部分内容。在Excel和Python数据可视化基础部分介绍了多个案例的可视化实现，在实战部分选择了电商、房产和疫情等多个场景任务进行练习。最后介绍了更多的Python可视化第三方库及其应用。数据之美需要通过可视化应用表现出来。本书主题明确、内容翔实、通俗易懂、结构紧凑、案例丰富，适合对数据应用感兴趣的读者阅读。同时对于从事数据科学、大数据相关工作的技术人员来说，本书也具有一定的参考价值。

大数据正逐步渗透到我们生活的方方面面，在生产、经营、流通等各个领域大放异彩，大数据分析技术在销售领域的应用非常亮眼。基于大数据技术进行用户信息采集，生成用户画像，针对消费者的个性化需求进行商品广告推送，因其较高的客户转换率成为电商主要的营销策略。大数据的处理流程分为采集、清洗、存储、分析4个阶段，真实的电商大数据平台推送系统也是一样。客户在电商平台购物或浏览商品后，电商会根据客户的购物历史或浏览历史推送相似商品，这个过程其实就是电商大数据推送。本书基于Java语言，学习敏捷开发流程，实践企业项目开发。将项目“开卷有益——大数据精准营销”贯穿始终，结合高职教学实际和敏捷开发实践路线，采用任务驱动、技术探索式教学模式。教学内容分为4个迭代项目，每个迭代分为用户故事、任务看板、技术探索、实施交付4个部分。

《Excel VBA 编程开发（下册）》立足于中高级 VBA 编程人员，详细讲述了利用 Excel VBA 语言实施自动 化程序开发需要的知识，以及 Office、VBE 外接程序的封装和打包方法。 全书分为五篇，共 20 章，第一篇介绍 VBA 窗体中添加和使用的第三方控件，第二篇介绍 API 函数的理 论基础和分类应用，第三篇介绍微软用于 RPA 自动化方面的 MSAA 和 UI Automation 自动化技术，第四篇介 绍 VBA 调用其他编程语言、VBA 中处理 JSON、WMI 系统管理技术、类型库反射技术、Selenium 网页自动 化技术，第五篇介绍面向 Office 组件 COM 加载项的制作和打包技术。 为了让不同层次的读者更好地理解和消化本书内容，本书配备了 20 集视频教程和教学 PPT 课件。 本书内容丰富、难点突出、论点独特、佐证充分，适合具备 VBA 中级水平以上的开发人员学习和参考使 用。从事各种程序自动化、VBE 外接程序插件、游戏外挂等方面的开发人员，以及应用型高校计算机相关专 业、培训机构的讲师和学员，均可选择本书学习。

本书主要对典型应用电路进行工作原理分析、参数计算、仿真验证和实际电路板测试。本书所用电路主要为典型应用电路，为刚开始学习电路设计的工程师提供学习空间。电路理论计算、仿真分析、实际测试相结合，以便读者对电路更加全面、透彻地理解——理论与实践相结合！

《Excel VBA编程开发（上册）》从初学者角度出发，通过简洁的语言、丰富的实例详细介绍了利用Excel VBA语言进行程序开发需要的思维方式、知识技能等内容。 本书共15章，第一部分介绍VBA编程环境、语法基础和内置函数；第二部分介绍Excel对象的读/写方式、事件编程、程序调试和错误处理；第三部分偏重界面设计，主要介绍自定义功能区、窗体和控件设计、加载宏的做法和用法；第四部分进入中级难度，介绍了VBA通过ADO技术、SQL查询语言访问数据库，通过操作VBE实现自动编程，以及类模块的基本概念和用法。每一章都设计了3道课后习题，习题答案在本书附录中展示。 为了让读者更好地理解本书内容，本书配备了视频教程和教学PPT课件，并赠送读者15集视频课程。 本书适合具有Excel办公软件基础知识，想快速掌握VBA编程的各类人士阅读，也适合从事Office开发、RPA自动化开发、VSTO开发的人员作为参考书使用。应用型高校计算机相关专业、培训机构的讲师和学员也可选择本书作为教材或参考书。