《Java Web项目开发案例实战—Spring Boot+MyBatis+Hibernate+Spring Cloud（微课视频版）》一书提供了大量的实战项目案例，这些实战案例业务上涵盖了多个行业应用，技术上结合Spring Boot、Hibernate、MyBatis、MyBatis-Plus、Shiro和Swagger等框架的特点来实现不同的功能，内容上全面阐述了实际项目开发中的各个步骤，包括项目功能设计、数据库设计、框架搭建、具体代码编写和测试，从而帮助广大读者充分了解一个项目如何从零开始，一步步实现一个以Spring Boot为基础框架的完整系统。有一定Java Web开发经验的读者，可以通过本书学习到Spring Boot如何集成各种不同的框架以及每种框架的用法。企业用户可以找到与自己业务相近的实战案例，吸收对自己项目有用的功能，甚至可以直接在案例源码的基础上进行二次开发。 《Java Web项目开发案例实战—Spring Boot+MyBatis+Hibernate+Spring Cloud（微课视频版）》实用性强，既是开发者的实战学习手册，又为企业开发提供了丰富的源代码库。

这是一本指导读者如何在实践中让RocketMQ实现高性能、高可用、高吞吐量和低延迟的著作。作者是RocketMQ官方认定的“优秀布道师”和技术专家，持续在RocketMQ领域深耕。本书从源码的角度分析了RocketMQ的技术架构和实现原理，第1版获得了良好的口碑，是RocketMQ领域的标志性作品，第2版做了较大幅度的更新。Apache RocketMQ创始人/Linux OpenMessaging创始人兼主席/阿里 Messaging开放技术负责人冯嘉高度评价并作序推荐。【全书一共11章，分为3个部分】 第1部分（第1章）： 简单介绍了RocketMQ的设计理念与目标，以及阅读RocketMQ源码的方法与技巧； 第二部分（第2~9章）： 从源码角度对RocketMQ的技术架构以及消息发送、消息存储、消息消费、消息过滤、顺序消息、主从同步、事务消息等主要功能模块的实现原理进行了深入分析。 第三部分（第10～11章）： 首先从实战的角度讲了RocketMQ监控的原理、实现和应用，然后通过各种类型的大量示例展示了RocketMQ的使用技巧。

本书从日常办公工作中的实用角度出发，全面、系统地讲解Python中提供的常用的、用于处理Excel办公工作的核心模块。 全书分为三部分共8章。第 部分为第1章，主要介绍Python处理系统和文件的模块，即pathlib模块。第二部分为第2~6章，主要介绍Python处理Excel办公操作的模块，如xlwings模块、openpyxl模块、xlrd模块。第三部分为第7章和第8章，主要介绍整理数据的模块，即pandas模块。为了帮助读者透彻理解模块中各个属性和函数，本书在介绍办公的核心模块时，详细讲解了各个模块常用属性和函数的语法格式、参数说明及其应用，具有很强的实用性和可操作性。 本书适合使用Python处理Excel办公的工作人员在日常工作中进行查询使用，又可以作为Python初学者学习和提升Python编程技能的参考工具书。

本书前5版好评如潮，作为第6版，本书首次使用了Python语言。本书除了介绍用于统计和机器学习等领域的预测、分类、可视化、降维、推荐系统、聚类、文本挖掘、网络分析等方法之外，内容还包括： ● 新加入的合著者Peter Gedeck拥有使用Python讲解商业分析课程的丰富经验以及将机器学习应用于新药发现过程的专业技能。在本书中，他十分乐于将这些经验和技能与读者分享。 ● 讨论数据挖掘中的伦理问题。 ● 根据教师和学生的反馈意见对内容做了更新。 ● 通过多个案例展示数据挖掘技术的实际应用。 ● 每章后面的习题有助于读者评估和加深对该章内容的理解。 ● 在线支持网站提供了数据集、教学资料、习题答案、PPT教案和案例解决方案。

本书以通俗易懂的写作风格和大量的数据去帮助读者理解STATA统计软件里的高级分析方法。主要介绍了面板数据的基础统计分析、Pooled OLS/GLS模型的概念和应用、面板数据当中应用广泛的固定效果模型和概率效果模型，PCSE模型、同质面板数据模型、GEE模型、DD模型、HLM模型，以及回归分析、生存分析、方差分析等内容。为高校和研究机构及企业的各种数据分析提供工具。本书强调理论知识与实践相结合，不仅对每种统计方法的概念和定义进行了详细的说明，还通过统计软件STATA的实际操作对每种统计方法都进行了详细的介绍，尽量做到让读者通俗易懂。本研究成果对于营销类专业、经济学和物流以及管理等专业的教学是一个极大的促进。

本书分为炫彩生活、无线通信、智能感应、创意无限4 个单元，每个单元围绕一个主题进行内容设计，通过不同的项目推进开源硬件知识和Python 编程知识的习。本书遵循项目学习的基本流程，内容包括学习目标、项目背景、项目分析、项目计划、项目实施、项目拓展、学习评价7 个方面。学习目标明确了每节课要掌握的开源硬件及Python 编程的核心知识和技能；通过项目背景引入真实的问题情景，建立学习需求；通过项目分析将项目分解为几个具体的任务；通过项目计划引导学生做好项目任务分析和人员分工，确保项目的实施；项目实施包括3 个任务：硬件搭建、设计解决问题思路、编写程序实现项目功能；项目拓展是在本项目的基础上给学生提供拓展学习的思路；后通过学习评价用思维导图的方式对本课的学习内容进行梳理归纳，通过自我评价表对学习过程进行评价。 本书适合学习开源硬件与Python 编程的普通中小学和中等职业学校的学生使用，也可作为一线教师开展编程教育教学的指导用书。

Python 因其拥有强大的第三方软件库，广泛应用在人工智能开发、科学计算和数据分析 中。而 pandas 就是一款基于 NumPy 的解决 Python 数据分析任务的软件库。在机器学习和数 据科学中，因为很少有数据可以直接使用，所以对数据进行预处理就成为必不可少的工作。 《Pandas 数据预处理详解》就利用数据处理必需的 pandas 库，从 pandas 基本操作、数据结构， 到 pandas 将执行的各种任务，如汇总统计信息、检查缺失值 / 异常值 / 重复数据以及合并和分 组数据等，通过简单易懂的示例，对预处理的基础知识和各种预处理方法进行了透彻讲解。学 完本书，读者将能够顺利执行各种机器学习和数据分析任务。特别适合作为机器学习工程师、 数据科学及科研工作者初学数据预处理的参考书，也适合作为案头手册，随时翻阅查看。

Node.js 因为使用了 Google 的 V8 引擎，所以具有高性能、高并发的特点，尤其适合聊天等即时应用的处理。Node.js 使用 JavaScript 编程语言，所以对初学者极其友好，有利于快速入门学习。 本书分为 10 章，从逻辑上分为四个部分。第一部分为基础篇（第 1~7 章）。该部分介绍了 Node.js 及 JavaScript 语言的基础知识、Node.js 的文件管理模块、网络开发模块、访问 MongoDB数据库模块、分布式模块。第二部分Express.js 框架篇（第 8 章）。该部分介绍了 Node.js 的 Express.js 框架，包括框架的路由、中间件、模板引擎、错误处理、调试、静态文件等模块。第三部分为 Koa.js 框架篇（第 9 章）。该部分介绍了 Node.js 的 Koa.js 框架，框架的级联、设置、错误处理、上下文、中间件、路由等模块。第四部分为实践篇（第 10 章）。该部分介绍了前端 Vue.js 框架，并使用前端 Vue.js 框架和后端 Express.js 框架，数据库为 MongoDB 的前后端分离项目。该项目还具有基本的 MVC 三层架构。 本书适合有一定 Web 开发基础的 Node.js 初学者学习，同样也适合高等院校和培训机构相关专业的师生作为教学参考用书。

本书以一个完整的学生信息管理系统项目为载体，按照项目开发流程和读者的认知规律，由浅入深、循序渐进地将Python程序设计的理论知识和关键技术融入各个工作任务中。通过完成一个个具体任务到最终实现整个项目，读者能够快速掌握Python程序设计开发的相关理论知识和职业技能，能够独立开发各种小型信息管理系统。本书涉及的主要知识点和技能点包括：开发环境的搭建、各种运算符与表达式的使用方法、三种基本控制结构的使用方法、常用序列的使用方法、函数的使用方法、文件及目录操作、异常处理、SQLite数据库操作等。本书既可作为应用型本科和高职院校相关专业Python程序设计课程的教材或教学参考书，也可作为考取“1+X数据采集职业技能等级证书”的辅助用书，还可供广大计算机从业者和爱好者学习和参考。

本书针对Spring Boot 2x以上版本，采用“知识点+实例”的形式编写。本书共17章，重点讲解Spring Boot企业应用开发所涉及的知识点，同时针对某些常见的应用场景提供了完整的解决方案，带领读者从零开始构建一个完整的Spring Boot项目。 本书内容紧扣互联网企业的实际需求，从Sping知识讲到Spring Boot的企业级开发，对于Java开发人员，尤其是初学Spring Boot的人员，以及从传统Spring转向Spring Boot开发的技术人员具有很高的参考价值。