本书包含16个有趣的编程项目，共分为12章。每章从一个明确的项目目标开始，引导读者像程序员一样思考解决问题的方法并完成任务。本书介绍用贝叶斯法则确定事件概率，用自然语言处理技术分析语料库，用collections和random等模块加密字符，用OpenCV和NumPy等库实现图像差异检测、图像属性测量、人脸检测、人脸识别等计算机视觉应用，用turtle模块模拟图像移动轨迹，用pandas库分析数据，用bokeh等库进行数据可视化。通过对本书的学习，读者将学会使用Python创建完整、实用的Python程序。本书能帮助Python初学者理解编程思想并培养Python编程技能，也能帮助有一定编程基础的Python程序员从项目实战中获得解决实际问题的启发。

本书将面向围绕数字化供应链构成的数据生态系统，介绍数据流转共享的新兴技术，同时结合其安全需求，介绍身份认证、信任管理、数据保护、访问控制、乃至区块链技术在智能制造中的应用，为智能制造领域的从业人员了解相关安全技术提供参考。

这是一本Python零基础入门的实战型教程图书，介绍的是当下计算机编程领域颇为流行的Python语言。全书内容包含快速掌握Python的必备基础、Python的交互模式、变量/内存地址与命名、数据类型与结构、字符串、列表元祖、字典、集合、控制语句、函数、文件与IO、面向对象/类、异常处理、并发编程、模块、数据库与网络编程、错误调试与单元测试和版本控制工具等内容。另外，为了让读者能学以致用，本书在最后一章安排了“项目开发实训”，主要包含爬虫和Web搜索系统的开发。书中穿插了“编程小知识”“笔者有话说”等内容，请读者不要略去这些内容，它们可以帮助大家了解和理解编程过程中的一些原理、技巧，甚至冷知识。本书适用于作为计算机编程专业的教材图书，也可以作为程序开发工程师的知识拓展图书。注意，本书的教学环境是基于Windows 10系统（64位）编写的，全书内容均采用Python 3.7编写。

《仿生智能优化凤仙花算法》系统地描述了一种新型群体智能算法——凤仙花优化算法，它的产生、算法实现、理论分析、算法改进及其应用，为读者勾勒出了凤仙花优化算法的全景图像。主要内容包括： 凤仙花优化算法的基本原理与实现及其性能分析、收敛性和时间复杂度分析、改进算法、多目标凤仙花优化算法的化实现，以及几种应用实例。书中重点介绍了凤仙花优化的参数设定，各种改进方法、多目标优化、与典型群体智能算法的性能对比分析等。书中还包括了凤仙花优化算法的资料和一些重要算法的流程图，以及源代码，供感兴趣的读者参阅和使用。《仿生智能优化凤仙花算法》可供人工智能、控制科学与工程、计算机算法等专业领域研究人员参考，也可供相关专业研究生教学使用。

《Java EE开源框架应用》共分7章，分别论述了Struts2、Hibernate敏捷框架在Web信息系统开发中的应用。各章节均选取了行业中核心的应用技术结合企业实际开发案例，作为分析、学习的方向与范围，力求读者能掌握企业级开发中所必需的核心技能，以能胜任相关的技术开发工作。第1~4章为Struts2框架的论述部分，讨论了Struts2的结构、基本语法、流程控制、拦截器、上下文环境、前端视图配置、校验框架、国际化、异常处理等方面的内容与实现。第5~6章为Hibernate框架的论述部分，讨论了Hibernate的结构、基本语法、ORM原理及思想、对象持久化机制、各级缓存、反向工程、HQL应用语言、批处理操作、实体关联映射等方面的内容与实现。第7章为一个综合应用，讨论了Struts2如何整合Hibernate框架、Web系统如何分层架构以及相关综合业务模块的编码开发。

网络爬虫技术的重点之一是网络爬虫框架，因此《Python网络爬虫技术与应用》结合网络爬虫框架的相关案例重点介绍网络爬虫的常见框架，包括PySpider网络爬虫框架的安装和使用，Scrapy网络爬虫框架的安装和使用，以及Scrapy网络爬虫管理与部署。另外，《Python网络爬虫技术与应用》对Python网络爬虫开发需要的reguests库、Scrapy解析库、存储库、XPath进行了介绍，并介绍了requests库、正则表达式、XPath等的使用方法，还重点讲解了这些库的实际应用。 《Python网络爬虫技术与应用》以Python网络爬虫开发为主线，兼顾理论与实战，全面介绍可操作的Python环境与系统开发相关知识，以及大数据算法、大数据分析、大数据系统互补的作用。另外，《Python网络爬虫技术与应用》还赠送课程大纲、教学课件PPT、实验手册、各章习题及答案、期末试卷及答案、教学和实验视频，方便教师授课。《Python网络爬虫技术与应用》可作为高等院校大数据、计算机、电子信息、软件技术相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为大数据及编程爱好者的参考用书。

R语言是公开的免费软件、执行效率高、功能强大，所以被大众广泛接受，而成为应用在大数据领域最重要的程序语言。R语言——迈向大数据之路【加强版】从零基础开始，一步一步教导读者轻松学习新版本的R语言，学习本书不需要有统计基础，本书在无形中已灌溉了统计知识给你。本书共19章，内容包含：认识R语言环境，R语言数据类型介绍， R语言函数的使用，程序流程控制，数据输入与输出，数据分析，R语言绘制统计图表等。

本书详细介绍了青少年编程语言Scratch3.0这个软件的技术和实际应用。用大量的实际案例手把手一步一步教会青少年编写有趣的游戏程序，你可以让球跳动，让气球爆炸，让螃蟹过马路，让甲虫穿过迷宫，让飞龙躲避立柱飞行。想做到这些事情吗？你只需要一台电脑，就可以马上开始！本书可以让青少年读者在自己实际操作中体验编写游戏程序的快乐，激发青少年学习程序语言的兴趣，拓展思维能力和实际操作能力。青少年通过本书的学习可以为将来学习Python这种更高级的语言程序打下坚实的基础。

了解准备数据时需要注意的事项。了解处理数据字段时要使用哪些Tableau Prep函数。分析数据集的形态和概貌。对输出数据进行分析，了解如何通过Tableau Prep实现工作流程自动化。学习如何使用Tableau Prep函数来清理数据。探索在实际场景中使用Tableau Prep相关技术的方法。通过管理和记录输出，使他人可以使用你的数据。

本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn，对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。 全书共10章，第1章介绍机器学习开发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等；第5章讲解K最近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索；第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理；第7章介绍几种常见的文本特征提取方法，包括词袋模型和TF-IDF等；第8章讲解决策树的基本原理，包括几种经典的决策树生成算法和集成模型；第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程；第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。 本书包含大量的代码示例及实际案例介绍，不仅可以作为计算机相关专业学生入门机器学习的读物，同时也适用于非计算机专业及培训机构的参考学习书籍。