《多人在线游戏架构实战：基于C++的分布式游戏编程》主要讲述大型多人在线游戏开发的框架与编程实践，以实际例子来介绍从无到有地制作网络游戏框架的完整过程，让读者了解网络游戏制作中的所有细节。全书共12章，从网络游戏的底层网络编程开始，逐步引导读者学习网络游戏开发的各个步骤。《多人在线游戏架构实战：基于C++的分布式游戏编程》通过近50个真实示例、近80个流程图，以直观的方式阐述和还原游戏制作的全过程，涵盖了网络游戏设计的核心概念和实现，包括游戏主循环、线程、Actor模式、定时器、对象池、组件编码、架构层的解耦等。《多人在线游戏架构实战：基于C++的分布式游戏编程》既可以作为大学计算机相关专业网络游戏开发课程的参考书，叉可以作为网络游戏行业从业人员的编程指南。

本书是指导零基础人员学习并运用 Python 进行编程的实用工具书，在编写过程中充分考虑了读者的理解能力和程序在生活中的应用场景，以基础语法与应用相结合作为一条主线来进行讲解，讲叙内容循序渐进，案例丰富翔实，并且全部来源于实际工作开发中。 本书分为入门篇、进阶篇和高级篇。入门篇注重基础知识的夯实，全方面说明语法的使用规则和实例，并进行系统性的分析，从而激发读者对编程语言的思考，拓展其编写能力。进阶篇概述了面向对象的编程思想，并详细说明了面向对象具有封装、继承、多态的特点。通过基础语法的集成实现队列（Queue）、栈（Stack）的数据结构，它们在程序运行中占据着非常重要位置。然后通过一定的逻辑处理关系集成语法实现冒泡、选择等多种排序算法来满足读者对于算法的好奇心。最后涉及的进程和线程等内容，可以作为高并发优化方案。高级篇通过网络编程实现本地与网络的连接通道，以及网络间的通信，再结合数据库对持久化数据的处理达到实现网络间数据共享的目的。然后，通过使用国人编写的框架pyspider 进行爬虫，以及使用 Django 和 Vue 框架创建 Web 项目。通过 wxpy 库实现 Python 操作微信发送消息等基础功能的开发，最后通过案例讲解当今热门应用微信小程序的开发。 本书适合零基础或基础薄弱，但又想快速掌握 Python 基础技能的读者学习和实践，也可作为编程开发人员提升 Python 技能水平和丰富实战经验的指导用书，同时还可作为广大职业院校、计算机培训班相关专业与技能的教学参考用书。

本书以设计思维方法为核心，详细介绍基于计算思维开展科技创新实践的过程，具有很强的系统性和可操作性。本书兼顾计算思维与程序设计的基础知识，介绍计算思维培养过程、算法、计算机编程等基本概念，通过基于问题驱动的教学案例，讲述如何应用计算思维解决实际问题，并通过使用程序设计出解决方案。本书旨在帮助读者初步具备运用计算思维解决实际问题以及提高在中小学开展计算思维教学培训的能力，为培养学生计算思维核心素养奠定基础。 本书可作为中小学校、校外培训机构、科技馆所等科技教师和科技辅导员的培训用书，也可作为教师提升科学素养，提高专业能力，开展教学活动的参考用书。

本书是你了解计算机视觉的一站式指南。利用Python、TensorFlow、Keras和OpenCV的功能执行图像处理、对象检测、特征检测等项目。通过对卷积神经网络的介绍，你将学习如何使用Keras构建深度神经网络，以及如何使用它对Fashion-MNIST数据集进行分类。关于对象检测，你将学习到使用TensorFlow实现简单的面部检测器，以及复杂的基于深度学习的对象检测器（例如Faster R-CNN和SSD）的工作原理。你也将学会使用FCN模型进行语义分割，并使用DeepSORT跟踪对象。不仅如此，你还将学习到在标准数据集上使用视觉SLAM（vSLAM）技术，例如ORB-SLAM。 本书适合希望以*实际的方式理解和实现与计算机视觉和图像处理相关的各种任务的机器学习从业人员和深度学习学习者阅读。

《Java程序设计》是一部Java程序设计基础教程，同时融入了大量的高级开发技术，重点展示了面向对象的设计思想和编程方法，内容包括Java语法基础、数组、对象和类、继承和多态、抽象类和接口、Java常用类库、Java泛型与集合、Java图形程序设计、Java异常处理、Java多线程、输入/输出、Java网络编程、Java数据库编程等。书中所选实例具有广泛的实用性和代表性，广大读者能够从中受益和得到启发。《Java程序设计》配套资源包括教案、教学大纲、课件、习题答案、实验指南、期末考试题及答案（20套）。《Java程序设计》结构清晰、内容精练、语句简明、实例丰富、技术全面，程序的框架和组成真正展示了面向对象的设计思想和设计方法，非常适合作为高等院校计算机专业及相关专业的教材，也可以作为计算机培训机构的培训教材。

全书内容分为三篇。第1篇为基础篇，主要介绍量化投资与数据挖掘的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具和MATLAB的快速入门操作技巧等。第2篇为技术篇，系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第3篇为实践篇，主要介绍数据挖掘技术在量化投资中的综合应用实例，包括统计套利策略的挖掘与优化、配对交易策略的挖掘与实现、基于Wind数据的程序化交易、基于Quantrader平台的量化投资、趋势跟踪策略及实现过程，以及基于数据挖掘技术的量化交易系统的构建。本书的读者对象为从事投资、数据挖掘、数据分析、数据管理工作的专业人士；金融、经济、管理、统计等专业的教师和学生；希望学习MATLAB的广大科研人员、学者和工程技术人员。

本书由直接参与 Scala 开发的一线人员编写，因而对原理的解读和对应用的把握更加值得信赖。本书面向具有一定编程经验的开发者，目标是让读者能够全面了解和掌握 Scala 编程语言的核心特性，并能够深入理解 Scala 这门语言在设计取舍背后的动因。即便是不直接使用Scala 的读者或非一线编程从业者，也能从本书中学到大量关于函数式和面向对象的编程概念和技巧。

本书共10章，主要内容包括自动化测试概述，Robot Framework自动化测试框架，Robot Framework测试数据，执行Robot Framework测试用例，Robot Framework自带的测试库，常见的被测系统，如何利用Jenkins和Robot Framework来执行测试用例，如何从零开始编写自动化测试用例，如何使用Robot Framework的高级功能，如何写一个好的Robot Framework测试用例等。本书适合测试人员阅读，也可供相关专业人士参考。

本书内容来自作者多年从事接口测试的经验总结，贴近实际，能帮助读者解决实际工作中的难题。本书的主要内容有HTTP的基础知识；如何使用Fiddler来抓HTTP包；如何分析HTTP包；如何通过JMeter和Postman等发送HTTP包，从而实现软件自动化测试和接口的自动化测试；如何使用抓包工具来实现安全测试和性能测试等；几个日常生活中应用比较广泛的综合实例。本书图文并茂、实例丰富，方便读者参考并动手实践，适合前端开发工程师、测试工程师、线上故障技术人员、接口开发人员和Web开发人员阅读。

本书涵盖了流利阅读NLP中贝叶斯学习方向的论文以及从事该领域的研究所需的方法和算法。这些方法和算法部分来自于机器学习和统计学，部分是针对NLP开发的。我们涵盖推理技术，如马尔科夫链、蒙特卡罗抽样和变分推理、贝叶斯估计和非参数建模。为了应对该领域的快速变化，本书新版增加了一个新的章节，关于贝叶斯背景下的表现学习和神经网络。我们还将介绍贝叶斯统计的基本概念，如先验分布、共轭性和生成式建模。后，我们回顾了一些基本的NLP建模技术，如语法建模、神经网络和表示学习，以及它们在贝叶斯分析中的应用。