本书旨在引导孩子们通过解决日常生活中的问题，学习Python的基础知识，了解数据、信息之间的相互关系。本书主要分为两大部分，部分介绍 Python 的基础知识，第二部分是Python 竞赛题精讲与练习。本书通过通俗易懂的语言和形象生动的插图，帮助孩子快速掌握和理解Python的基础知识，逐步培养编程思维。本书适合想要学习Python的孩子们，也适合老师、家长与孩子一起阅读学习。

《Effective软件测试》将帮助你交付优质软件。在软件开发过程中，测试是最关键的部分。为编写良好测试以及防止bug进入生产环节，你必须精通掌握基于需求规格的测试、边界测试、结构化测试以及其他核心策略。 这本实用指南将引导开发者了解不同类型的单元测试和集成测试。开发者将学会如何使代码便于测试，以及如何编写易于维护的测试代码，从而创建无缺陷的软件。本书的讲解全面、系统且透彻，富有清晰注释的示例代码，呈现紧贴现实的场景，并对此做了深刻的阐述。 主要内容 ？设计严格的测试套件来查找bug。 ？适时地使用单元测试、集成测试和系统测试 ？前置条件、后置条件、不变式、契约测试和基于属性的测试 ？设计测试友好的系统 ？测试**实践和测试坏味道 ？利用基于Java的示例来阐释概念，这些概念也适用于其他面向对象的语言

本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分：部分主要介绍数据分析的概念和Python基础；第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点，包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库，以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库；第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例，通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。本书适合Python零基础且需要处理大量Excel数据的办公人员阅读，也可以作为学习Python数据分析的入门教程。

本书共分为11章，将从源码角度入手，由浅入深分析Vue3框架的核心逻辑。首先通过极简demo引出Vue3框架核心思想，其次结合源码分析Vue3框架核心逻辑的实现原理，后介绍Vue3框架常用命令、组件等底层实现逻辑。帮助读者深入理解Vue3框架的内部实现原理与运行逻辑，理解Vue3框架语法，揭开藏在表面的内容，让开发者能知其然还能知其所以然。 本书面向有Vue开发经验和熟悉框架开发的前端开发者，也可以作为对Vue框架源码感兴趣的编程爱好者的参考用书。

全书分为 8 章， 主要内容如下：第1章介绍学术论文插图绘制的规范性和基本原则以及学术论文插图的配色基础；第2章介绍绘制学术论文插图的主要工具，并重点介绍 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的语法及其重要特征；第3章介绍学术论文中常见的单变量图及其绘制方法，包括直方图、密度图、Q-Q 图等；第4章介绍学术论文中常见的双变量图及其绘制方法， 具体包括误差线、柱形图、箱线图、相关性散 点图以及矩阵热力图等；第5 章介绍学术论文中常见的多变量图及其绘制方法，包括等高线图、点图系列、 三元相图、 3D 图系列以及 RadViz 图等；第 6 章介绍学术论文中常见的空间数据型图及其绘制方法，包括分 级统计地图、连接线地图、等值线地图以及子地图等；第 7 章介绍学术论文中常见的可视化图及其绘制方法，包括配对图系列、韦恩图、泰勒图以及漏斗图等；第 8 章通过案例介绍学术论文插图的绘制技术。本书结构清晰，兼具美观性与实用性，既适合各大研究机构和高校等单位的工作者阅读，也适合各行业工作人员以及在读的研究生和准备考研的大学生阅读，还适合需要进一步掌握科研论文插图的设计思路和绘制技巧的群体学习。

大多数的AI书籍主要聚焦于AI背后的理论方法，却很少关注AI应用程序的工程化。目前存在哪些AI库、框架和服务？在哪种情况下应该选择哪种库、框架和服务？如何将它们整合到一个具有良好用户体验、易于维护的AI应用程序中？如何满足功能性要求和非功能性要求，特别是高性能要求？针对上述问题，本书结合当前的新兴技术和具体实例给出了很好的答案。本书首先介绍AI的定义以及AI的简要发展史，接着介绍主要的AI方法，包括机器学习和知识表示，之后给出AI应用程序架构设计的指导原则，最后聚焦于AI的各个分领域，包括信息检索、自然语言处理及计算机视觉。书中涵盖大量应用实例，其中，虚拟博物馆实例贯穿全书。此外，本书还提供相关AI产品列表及源代码样例，方便读者快速开发自己的应用。

本书主要阐述确定性和不确定性生产调度问题的模型及其智能求解方法，重点阐述确定性和不确定条件下混杂工业生产过程的调度模型、基于进化算法和群智能优化的确定性生产调度方法、复杂生产过程调度问题、不确定环境下的生产调度方法、不确定条件下多目的间歇过程的短期调度、基于智能优化的多目标生产调度等。本书可供相关科研和开发人员参考，也可作为控制科学与工程、自动化、工业工程、机械工程、计算机科学与技术、管理科学与工程等学科的本科生、研究生和教师的参考书。

本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。

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R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计绘图的优秀工具，已经成为数据科学家和人工智能工程师们最需要掌握的编程语言之一，越来越多的国内医学高等院校医学统计学课程也逐渐采用R语言作为实践教学软件。本书内容主要包括R语言的基础知识、数据文件导入和导出、数据文件整理和编辑、缺失值填补、统计描述分析、随机抽样与随机分组、常见概率分布可视化、单因素统计分析、相关与一致性分析、常见的回归模型以及政策评价定量方法等。本书适合医学及公共卫生类专业学生使用，可作为医学统计学实验课教材，也可作为临床科研人员的统计工具书。