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本书采用开源智能硬件micro：bit，使用Python进行程序编写，通过内置LED、按钮、传感器、无线和蓝牙，实现了游戏开发、POS机、石头剪刀布等实践案例；通过Arm公司安芯教育设计的扩展板，实现了声控风扇、智能抢答器、红绿灯系统、遥控LED灯、大棚管理系统、电子门铃、限位雨刷器、遥控小车等项目。本书还介绍了如何实现树莓派与micro：bit之间进行信息读写的方法，如何通过图形界面进行程序编写以及对应的静态Python程序，如何使用Arm公司的物联网免费开源操作系统mbed OS对micro：bit进行编程。本书可作为各类高校、高职、中小学开设开源硬件课程或Python编程相关课程的教材，也可供想进行编程学习的青少年、家长、教育工作者、创客等各类读者参考。

《你好，C 》主要介绍C 开发环境的搭建、基础语法知识、面向对象编程思想以及标准模板库的应用，特别针对初学者在学习C 过程中可能遇到的难点提供了解决方案。全书共分13章，以一个工资程序的不断优化和完善为线索，展示了如何利用C 进行设计和解决实际问题。《你好，C 》遵循最新的C 23标准，更新了所有代码和讲解，并增加了新标准引入的特性，如智能指针、std：：thread等，使读者能够掌握最新的C 知识。每章末尾都配有“本章练习”，帮助读者通过实际编写代码来加深对知识的理解。《你好，C 》语言风格轻松幽默，还收录了一些公司的典型笔试题，无论是C 初学者还是中级程序员提升技能，都是极佳的选择。同时，《你好，C 》也适合作为应用型本科及高职高专相关专业的教材使用。

《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块 （ 实践板块 ） 中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。 这 7 个板块 （ 共 25 章内容 ） 都紧紧围绕一个主题—数据！《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程 可视化 数学”工具进行探索。《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》将 会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变成如数家珍；同时，我们还会掌握更 多工具，用来扩展大家的知识网络。依照惯例，《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》提供代码和视频教学。《数据有道 ： 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》读者群包括数据科学从业者、大数据从业者、高级数据分析师、机器学习开发者、计算机图形学 研究者等。

本书主要介绍了如何构建、管理和运行容器，解释如何将人们在Docker中学到的技能轻松地转移到Podman上，以及如果你以前从未使用过容器引擎，你该如何轻松地学习使用Podman。本书还教你使用像pod这样的高级功能，并指导你构建准备在Kubernetes边缘或内部运行的应用程序。最后，本书解释了Linux内核中用于将容器与系统和其他容器进行隔离的所有安全功能。本书适用于希望了解、开发和使用容器的软件开发人员，以及需要在生产环境中运行容器的系统管理员。Docker用户也能通过本书了解一些Docker没有提供的Podman高级功能，并会对Docker的工作原理有更深入的理解。

如果你的数据处理或服务器应用程序已经超出了单台计算机的处理能力，那么这本书就是为你准备的。你将探索分布式处理（纯Python的无服务器实现），并学习如何：使用Ray Actor实现有状态应用程序。在Ray中构建工作流管理。将Ray用作批处理和流处理的统一系统。使用Ray进行高级数据处理。使用Ray构建微服务。实现可靠的Ray应用程序。

本书为读者提供一本全面、系统的Python教材，从基础知识讲起，逐步深入，让读者逐步掌握Python编程的基本概念和核心技术。全书共10章，包括认识Python、Python基本语法、Python流程控制、Python组合数据类型、Python函数、Python模块、Python错误和异常、Python数据分析及数据可视化、量化交易基础、Python编写量化交易策略。本书提供大量的案例，每一个案例，都已上机调试、运行通过，让读者在实践中学习和掌握Python编程技能。每一章都有综合案例，更有利于读者融会贯通知识要点。同时，也关注Python的最z新发展和应用趋势，为读者提供前沿的知识和技术。读者可扫描书中二维码观看教学视频。

深度学习正日益深刻地渗入我们的生活，从建议内容到在任务关键型和安全关键型应用中发挥核心作用，其影响无所不在。然而，随着这些算法影响力的逐渐扩大，人们对于依赖这些算法的系统安全性和鲁棒性的担忧也日益加剧。简言之，传统的深度学习方法往往难以察觉自身的知识边界，即它们“不知其所不知”。贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning，BDL）领域包含一系列利用深度网络进行近似贝叶斯推理的方法。这些方法通过揭示模型对其预测结果的置信度，增强了深度学习系统的鲁棒性，使我们能够更谨慎地将模型预测融入实际应用中。《Python贝叶斯深度学习》将引领你踏入迅速发展的不确定性感知深度学习领域，助你深入理解不确定性估计在构建鲁棒性的机器学习系统中的重要价值。你将学习多种流行的BDL方法，并通过涵盖多种应用场景的Python实用示例来掌握这些方法的实现技巧。读完本书后，你将深刻理解BDL及其优势，并能够为更安全、更鲁棒的深度学习系统开发贝叶斯深度学习模型。主要内容：● 了解贝叶斯推理和深度学习的优缺点● 了解贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN）的基本原理● 了解主要贝叶斯神经网络实现/近似之间的差异● 了解生产环境中概率深度神经网络的优势● 在Python代码中实现各种贝叶斯深度学习方法● 运用贝叶斯深度学习方法解决实际问题● 学习如何评估贝叶斯深度学习方法并为特定任务选择最佳方法● 在实际深度学习应用中处理“分布外”数据

现代语言支持的函数式和并发编程语言特性可能富有挑战性，即使是经验丰富的开发人员，当面对函数式与并发编程时，也可能心生畏惧。面向对象编程的程序员之所以畏惧这些特性，很可能是因为他们对这些特性的工作方式有所误解。为了消除误解，程序员应首先熟悉这些强大的特性背后的抽象概念。《函数式与并发编程》介绍了一系列核心的编程语言结构，可让你的编程工作变得高效起来，无论你使用的是哪种编程语言，你都能从中获益——在当下的工作中，以及在未来的职业发展中。Charpentier用大量重点突出的小型Scala代码示例阐释了函数式与并发编程的关键概念，并通过完整的案例研究对前述技术和技巧进行深入的探究和阐释。这些技术和技巧将从一种语言传递到另一种语言——包括Java的最新版本。利用函数式和并发编程语言特性，开发人员和程序员将能编写出易于理解、调试、优化和改进的优质代码。另外，本书还讨论了现代编程语言中常用的类型策略，包括类型推断、子类型、多态性、类型类、类型边界和变型。核心主题● 递归和尾递归● 模式匹配和代数数据类型● 可持久化结构和不可变性● 高阶函数和lambda表达式● 延迟求值和流● 线程和线程池● 原子性和锁● 同步和线程安全对象● 无锁、非阻塞模式● Future、Promise和函数并发编程《函数式与并发编程》中的大部分代码示例都是使用Scala编写的，其中包含函数式与并发编程的许多标准特性；然而，读者不必事先了解Scala，而只需要熟悉一些基本概念，如类、方法、对象、类型、变量、循环和条件语句等。此外，读者在编程方面应有足够的经验，以免因为简单的语法问题而分心。

本书的主要内容包括：创建一个简单的集群，了解Kubernetes的基本工作原理。深入了解使用Kubernetes部署应用程序的细节。学习Kubernetes的专属对象，如守护进程集、作业、ConfigMap以及机密等。探索如何通过部署组织应用程序的整个生命周期。学习如何保护应用程序部署的安全。学习部署多集群应用程序，以及通过编程语言访问Kubernetes。