本书介绍如何使用各种工具、模式和方法将可读性、可维护性与可扩展性均不尽人意的代码重构为整洁的代码。首先介绍C#的编码标准和原则，然后详细讨论代码评审的过程并说明其重要性。接着介绍类、对象与数据结构以及函数式编程的基础知识。之后介绍异常处理、单元测试、端到端系统测试、线程与并发、API的设计与开发、API密钥与API安全、处理切面关注点等C#相关知识。结尾介绍一系列工具来提升代码质量，并介绍重构C#代码的方法。

●大数据技术基础理论知识：大数据的特征、分类、框架结构等。 ●Python编程基础知识：各种模块的讲解，并配以实操案例。 ●机器学习模式识别：机器学习的类型、机器学习的基础数学知识、树和随机森林算法、KNN算法、贝叶斯理论、支持向量机等模型和原理以及具体的Python代码实现。 ●深度学习基础知识及应用：深度学习的微积分基础、线性代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。 ●深度学习的交通流预测研究：交通流理论基础、交通流统计分布特性的基本理论知识、交通流数据预处理、深度学习的交通流预测等。

数字化转型实战指南以数字化转型为基础，介绍与其相关的诸多方面，如数字经济、数字化转型技术基础、数字化转型行动路线图，并罗列其对企业战略、行政管理、采购、财务、运营、供应链、C端等商业环节的赋能情况，循序渐进地揭示了数字化转型的知识、方法和技巧。此外，数字化转型实战指南深入分析了华为、中石化、爱驰汽车、宝洁、7FRESH等典型案例，希望可以帮助企业在新时代获得爆发式成长。数字化转型实战指南融合了笔者的知识积累和实践经验，适合企业管理者、创业者等关注数字化转型的读者阅读。

本书主要包括两部分内容，部分重点介绍Python 的基础知识，让读者可以从零开始入门Python Web 开发测试；第二部分重点介绍Python Web 项目的开发实践，让读者可以一步一步地了解开发一个Python Web 项目的过程。本书是一本介绍Python Web 测试开发的基础书，从基础的Python 概念、Python 语法，到后的Python Web 的项目实践，囊括Python Web 测试开发所需的基础知识和实践方法，非常适合准备转型PythonWeb 测试开发的人员。同时，本书也介绍了Python 语言的一些高级特性，如语法糖、内置表达式、魔法属性等。因此本书也是一本Python 进阶教程，适合那些已经掌握一定的Python 基础知识、希望提升Python 编程能力的读者。后，本书一以贯之地以实践为主旨，除了介绍Python 语法知识之外，更多地关注Python 语言的实践。例如，部分会提供一些练习题，还会有专门的章节来介绍如何学习和使用Python 的类库；而第二部分则重点介绍实践项目。所以本书也很适合那些掌握了Python 知识却没有Python Web 项目实践经验的读者。

本书系统介绍用于电子、光电子和MEMS器件的2.5D、3D以及3D IC集成和封装技术的前沿进展和演变趋势，讨论3D IC集成和封装关键技术的主要工艺问题和解决方案。主要内容包括半导体工业中的集成电路发展，摩尔定律的起源和演变历史，三维集成和封装的优势和挑战，TSV制程与模型、晶圆减薄与薄晶圆在封装组装过程中的拿持晶圆键合技术、三维堆叠的微凸点制作与组装技术、3D硅集成、2.5D/3D IC和无源转接板的3D IC集成、三维器件集成的热管理技术、封装基板技术，以及存储器、LED、MEMS、CIS 3D IC集成等关键技术问题，后讨论PoP、Fanin WLP、eWLP、ePLP等技术。本书主要读者对象为微电子领域的研究生和从事相关领域的科学研究和工程技术人员。

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本书是算法入门指南，基于Python语言讲述算法实现。具体内容包括：搜索、排序和化算法；以人为本的算法，帮助人们决定如何接棒球或自助餐吃多少；先进的高级算法，比如机器学习和人工智能相关算法；古代文明时期的算法，如古埃及和俄罗斯农夫如何使用算法来实现乘法，古希腊人如何使用算法来找到公约数，以及江户时代的日本学者如何设计幻方生成算法。

本书是专门为中小学生编写的Scratch算法入门教材，通过设计学生学习与生活中的常见情景，以角色对话的形式带领学生学习40个程序案例。本书内容包括利用编程制作一些生活中的常见实用软件（如倒计时器）和利用编程解决很多经典数学问题（如辗转相除法求两数的**公约数）等。通过讲解程序设计的原理，引导学生以编程的方式解决数学问题及生活中常见的问题，在问题解决的过程中培养学生的计算思维。 本书适合小学三年级及以上学生阅读，也可作为亲子共读、共学，培养计算思维的书籍。

随着大数据、人工智能的进一步发展，特别是开源数据的不断积累，使得如何快速将开源数据转换为可理解的态势，形成可预判的决策，并产生精准的行动已成为数据智能化运用需要解决的重要问题。本书引入OODA决策循环理论，以观察（Observe），判断（Orient），决策（Decide）和行动（Act）循环理论来贯穿整个开源数据分析过程，为数据到行动提供整套开源情报分析框架与理论技术。不同于传统的仅从大数据分析技术视角来阐述开源数据分析的专著，本书更加全面地阐述从数据到决策、从决策到行动的全环节开源数据分析技术，使得读者能够更加清晰地了解开源数据分析环节流程、以及各环节对应的典型关键技术，能够为数据产生真正决策与行动提供理论与技术支撑，为数据智能化运用提供理论支撑。本书的内容包括近几年开源数据挖掘的前沿技术，内容新颖，时效性强。本书适用于计算机科学与技术专业、管理科学与工程专业以及相关学科本科生、研究生、博士生等；同时也可以作为工业界大数据、人工智能等方向的业务指导书。

市场营销工作对企业新产品上市、扩大市场份额、解决产品积压库存等等问题具有非常重要的意义，如何获取分析数据，为企业决策提供依据，也是很多市场营销从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了Python在市场营销工作中的具体操作过程，帮助营销人员快速、高效地完成各项营销工作。全书共分12章，内容涉及获取市场热点、收集和管理客户资料、采集和处理产品销售数据、分析销售数据、用户消费行为分析、营销决策分析、出货与回款分析、公司竞争对手分析和市场营销推广分析。本书充分考虑了日常市场营销工作的需要，设计了完善、实用的实例，力求从易到难、循序渐进地讲解Python编程知识和Python在市场营销中的应用，为广大市场营销人员实现办公自动化，解决重复工作和批处理工作的相关问题。本书适合市场营销行业的从业人员，对于具备一定计算机编程基础，又希望投身市场营销行业的读者，本书也是不错的参考读物。