机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书基于Python语言，实现了12个典型的实战案例，其内容涵盖了机器学习的基础算法，主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。 本书深入浅出，以实际应用的项目作为案例，实践性强，注重提升读者的动手操作能力，适合作为高等院校本科生及研究生机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验教材，也可作为对机器学习和深度学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

本书详细讲解HarmonyOS ArkUI（方舟开发框架）的两大UI框架：ArkUI JS（类Web范式框架）和ArkUI ETS（声明式UI范式框架）。通过大量案例带领开发者深入掌握HarmonyOS轻应用（ArkUI JS）、富应用（ArkUI ETS）、和智能家居（OpenHarmony 3.0 LTS）方向应用开发。 本书共6篇20个章节。篇为开发准备篇，共2章，介绍HarmonyOS的系统特性，架构和应用开发环境搭建；第二篇为类Web范式框架篇，共4章，深入浅出介绍ArkUI JS框架、内置组件、服务接口等，第5章通过一个分布式游戏案例深入讲解鸿蒙分布式应用开发的技巧，第6章深入讲解原子化服务和服务卡片的开发；第三篇为接口篇，共5章，深入讲解ArkUI JavaScript API；第四篇为声明式UI范式篇，共3章，深入讲解ArkUI声明式UI框架（ArkUI ETS），本篇第12章系统讲解ArkUI声明式框架的开发语言TypeScript，本篇第14章通过深入介绍ArkUI ETS实战：华为商城APP开发；第五篇为OpenHarmony篇，共3章，分别介绍OpenHarmony 3.0LTS的源码下载、编译、烧录和北向和南向应用开发；第六篇为提高篇，共3章，分别介绍轻鸿蒙端JavaScript框架和富鸿蒙端JavaScript框架的原理，后一章详细介绍如何给开发一个类Web范式的组件，并提交给Gitee OpenHarmony仓库。 学习本书内容，需要具备一定的HTML、CSS、JS基础知识，希望本书能够对读者学习使用鸿蒙开发者框架构建美观，快速，跨终端的移动应用程序有所帮助。

《深入浅出设计模式》是一本通俗易懂的设计模式入门指导图书。本书用C#和Java两种语言，借助现实生活范例和图片演示，全面阐释GRASP及GoF23种设计模式的概念及其编程应用。作者帮助你领悟设计模式的思想及精华，并将其融会贯通、灵活应用到自己的开发过程中。全书用两章篇幅对设计模式和GRASP作了基本介绍，3种设计模式的讲解：对于每一种模式，先给出定义，接着通过类比方式用一个现实世界中的例子说明模式的应用，然后分别以C#和Java代码例述模式的架构实现。后一章给出了两个设计模式综合案例，为读者实践设计模式提供了很好的学习环境。附录部分精心安排了自测题及答案，供读者练习并检验学习效果。本书适合程序开发人员阅读，尤其适合作为大学计算机专业高年级学生和研究生的教学参考书。

数据结构与算法是数据处理与编程中的两个核心问题，《Python数据结构和算法实战（第2版）》 就以 动手实践的形式介绍了基本的 Python 数据结构、算法基础、算法设计、编程实现等相关内容。 《Python数据结构和算法实战（第2版）》共14章，涵盖Python编程基础、Python数据类型、算法设计、 链表、栈和队列、树、哈希表、图算法、搜索算法、排序算法、算法选择、字符串算法和模式匹配算法、分 类算法、数据预处理、机器学习算法和数据可视化等。全书实用性和可操作性较强，学完本书，读者将深入 了解所有重要数据结构和相关算法的 Python 实现方法。 《Python数据结构和算法实战（第2版）》旨在提供数据结构与算法的深入知识和Python编程实现经验， 适用于计算机相关专业学生学习Python数据结构与算法知识，想提高编程能力的开发人员也可参考学习。

企业数据的分析始于读取、过滤和合并来自多个数据源的文件和数据流。Spark数据处理引擎是这方面的佼佼者，可处理各种量级的数据，其传输速度比Hadoop系统快100倍。得益于SQL的支持、直观的界面和简单的多语言API，你可轻松使用Spark，而不必学习复杂的新型生态系统。《Spark实战（第2版）》将引导你创建端到端分析应用程序。在书中，你可学习基于Java的有趣示例，包括用于处理NASA卫星数据的完整数据管道。你还可查看托管在GitHub上的有关Java、Python和Scala的代码示例，并探索、修改此代码。此外，《Spark实战（第2版）》的附录为你提供速查表，帮助你安装工具和理解特定的Spark术语。主要内容用Java编写的Spark应用程序Spark应用架构提取文件、数据库、数据流和Elasticsearch的数据使用Spark SQL查询分布式数据集阅读门槛《Spark实战（第2版）》读者不需要具备有关Spark、Scala或Hadoop的经验。

《跟着悟空学编程》通过跟着悟空学编程的主线，介绍了图形化编程的各种知识。在每个章节贯穿了动脑（“想一想”）、动手（“做一做”）、动口（“秀一秀”）的三维教学理念，既有故事的创作，也融入了语文、数学、科学和艺术等方面的知识，体现了现在全球流行的跨学科教育和STEAM教育理念。《跟着悟空学编程》主要针对三年级至八年级的中小学生（8-14岁），也可供开设相关课程的老师参考阅读。

虚拟化技术是云计算的底层支撑技术之一。作为已经纳入到Linux内核的虚拟化解决方案，KVM虚拟化近年来发展迅猛，是很多云供应商默认的虚拟机管理程序。对于IT从业者来讲，掌握一些KVM虚拟化知识是很有必要的。 本书是《虚拟化KVM极速入门》的进阶篇，共有7章。针对有一定KVM虚拟化基础读者，通过全动手的实验学习虚拟机的迁移、高可用集群、嵌套虚拟化、性能监视与优化、P2V、V2V、备份与恢复、oVirt（RHV）等企业级虚拟化技术。 本书内容源自多个产业项目的实践，也是作者多年讲授KVM虚拟化实战课程经验的结晶，可以帮助学习者构建企业级虚拟化平台。

本书是为那些立志成为数据科学家的读者准备的，深入浅出地讲解了R语言的安装、RStudio的操作和基础知识，以及数据分析方法等工作中需要用到的重点内容。从R数据结构的基础开始介绍语法技术，包括对数据有作用的代码和函数群，向量、矩阵、排列、数据帧等内容，350个统计分析的实际运用方法。

《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用 TensorFlow Lite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow Lite 的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、个 TensorFlow Lite程序、转换模型、推断、使用元数据进行推断、优化处理、手写数字识别器、鲜花识别系统、情感文本识别系统、物体检测识别系统、智能客服系统。 《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，适用于已经了解了Python语言基础语法的读者，以及想进一步学习机器学习和深度学习技术的读者，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。

《Flutter2开发实例精解》详细阐述了与Flutter 2相关的基本解决方案，主要包括Dart编程语言、微件简介、布局和微件树、向应用程序中添加交互性和导航、基本的状态管理、异步编程、基于互联网的数据持久化和通信、基于流的高级状态管理、使用Flutter包、向应用程序中添加动画、使用Firebase、基于Firebase ML Kit的机器学习、发布移动应用程序、Flutter Web和桌面应用程序等内容。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。