本书基于MATLAB 2020a软件，根据常用优化算法进行编写，包含多种优化算法的MATLAB实现方法，可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。全书分为4部分，包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展应用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容；第二部分介绍线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标优化方法的MATLAB实现；第三部分介绍遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、小波变换、神经网络等在MATLAB中的实现；第四部分介绍MATLAB在分形维数和经济金融优化中的应用。本书以MATLAB优化实现为主线，结合各种优化算法函数的说明、优化模型案例的讲解，使读者易看懂、会应用。本书讲解翔实，深入浅出，既可作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作为广大科研、工程技术人员的参考用书。

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基础，4个附录提供了Python基础知识、微积分与线性代数的必要基础，可满足不同层次的读者需求。本书的特色是将Python贯穿于内容之中，为读者提供实践练习，也便于读者学习用Python解决实际问题的能力。本书适用于大数据与人工智能专业的教师和学生，也适用于对数据科学感兴趣的人士和企业界的工程师。

《精通区块链开发技术（第2版）》详细阐述了与区块链开发技术相关的基本解决方案，主要包括区块链入门、去中心化、对称密码学、公钥密码学、比特币详解、比特币网络和支付、比特币客户端和API、山寨币、智能合约、以太坊、开发工具和框架、Web3详解、超级账本、替代区块链、区块链—代币之外的应用、可伸缩性和其他挑战、当前发展和未来展望等内容。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。

本书主要讲解Mugeda软件的功能与操作方法，配以大量的演示及课堂案例，讲练结合，符合院校的教学方式。书中通过解析典型案例，详细介绍软件的实际操作方法，从而达到培养读者设计思维、提高实际操作能力的目的。本书共分为8章，内容包括融媒体传播与H5概述，Mugeda软件的界面、操作流程、账户管理等基础内容，Mugeda软件中编辑素材的工具和属性设置等内容，Mugeda软件媒体工具的用法，Mugeda软件用于动画制作的相关知识点和方法，Mugeda软件中行为交互的相关内容，以及关联绑定、表单与逻辑判断的内容，后设置了3个综合案例，帮助读者巩固所学知识。 本书既适合新媒体，艺术设计等相关专业的师生，也可供设计师、程序员和艺术工作者等阅读参考。

本书以LabVIEW为讲解对象，系统介绍了LabVIEW程序设计的理念、关键技术和应用实例。全书分为三大部分：基础篇、实例应用篇和综合开发篇。基础篇（第1～10章）介绍了LabVIEW程序设计所需的基础知识，实例应用篇（第11～27章）介绍了实际应用中涉及的具体问题和应用实例，综合开发篇（第28～32章）则对实际工作中的具体系统进行详细的讲解和分析。本书共有100个实例，具有涵盖面广、内容丰富、结构清晰、实用性强的特点。本书通过大量实例阐述程序设计中的重要概念和设计步骤，突出了系统完整性和实用性相结合的优点。

本书基于Mathematica 12.3，全面介绍了Mathematica软件的高级编程技术，全书分为8章：第1章Mathematica基础，重点阐述Mathematica软件的入门操作；第2章Wolfram语言经典编程，讨论类似于C语言等高级语言的Mathematica编程方法；第3章Wolfram语言列表，叙述了Mathematica软件重要的数据类型列表的操作方法；第4章详细讨论了Wolfram语言内置函数和自定义函数的用法；第5章模块编程技术分析Mathematica软件四种主要的模块编程技巧；第6章讨论了Wolfram语言字符串和数据集；第7章展示了Mathematica软件强大的绘图和声音处理能力；第8章详细阐述了Mathematica程序包的设计方法。Mathematica软件是能体现计算机价值的科学计算软件，而运行于其上的Wolfram语言是**层次的科学计算语言。本书基于Mathematica 12.3，全面介绍了Mathematica软件的高级编程技术， 本书可作为高等院校工学、理学、艺术学和经济学等学科本科生和研究生学习Mathematica软件和Wolfram语言的入门教材，也可作为这些学科门类下设专业本科生和研究生及科研人员用于数据分析的参考书。

本书提供了相关工具和算法，能帮助读者实现分析和可视化图像处理。本书给出了60 余个具体实例的解决方法，采用“菜谱式”方式组织内容，以期指导读者快速实践图像的分析和可视化处理，应对图像处理中的常见挑战，并学习如何执行复杂的任务，如对象检测、图像分割和使用大型混合数据集的图像重建，以及各种图像增强和图像恢复技术，如卡通化、梯度混合和稀疏字典学习。？本书适合计算机视觉工程师、图像处理工程师、软件工程师和机器学习工程师等专业人士阅读，也适合具有一定Python编程基础并希望进一步了解图像处理的细节和复杂性的读者参考。

本书系统讲述Apache Spark大数据计算平台的原理，以及如果将Apache Spark应用于大数据的实时流处理、批处理、图计算等各个场景。通过原理深入学习和实践示例、案例的学习应用，使读者了解并掌握Apache Spark大数据计算平台的基本原理和技能，接近理论与实践的距离。 全书共分为13章，主要内容包括Spark架构原理与集群搭建、开发和部署Spark应用程序、Spark核心编程、Spark SQL、Spark SQL高级分析、Spark Streaming流处理、Spark结构化流、Spark结构化流高级处理、下一代Spark图处理库GraphFrames、下一代大数据技术（Delta Lake数据湖、Iceberg数据湖和Hudi数据湖）、Spark大数据处理综合案例。本书源码全部在Apache Spark 3.1.2上调试成功，所有示例和案例均基于Scala语言。 为降低读者学习大数据技术的门槛，本书除了提供了丰富的上机实践操作和范例程序详细讲解之外，本书作者还为购买和使用本书的读者提供了搭建好的Hadoop、Hive数仓和Spark大数据开发和学习环境。读者既可以参照本书的讲解自行搭建Hadoop和Spark环境，也可直接使用作者提供的开始和学习环境，快速开始大数据和Spark、数据湖的学习。 本书系统讲解了Apache Spark大数据计算平台的原理和流、批处理的开发实践，内容全面、实例丰富、可操作性强，做到了理论与实践相结合。本书适合大数据学习爱好者、想要入门Apache Spark的读者作为入门和提高的技术参考书，也适合用作大中专院校大数据专业相关的学生和老师的教材或教学参考书。

《快速上手Python：基础 进阶 实战》内容全面，以理论联系实际、能学到并做到为宗旨，以技术为核心，以案例为辅助，引领读者全面学习Python代码编写方法和具体应用项目，旨在为读者提供新而全的技术性内容及案例。本书是一本侧重Python基础、应用和实践的书，分为3篇，共22章。基础篇共17章，从Python安装和Python语言基础开始讲解，对使用Python进行开发工作需要具备的基本知识和方法进行了全面梳理；进阶篇共4章，解读了基于Python语言的重要开发方向——GUI、游戏、爬虫、Web等的相应框架，如pygame、Django等；实战篇为1个大型实战案例，保证所学知识得到巩固和应用。另外，本书配套资源丰富，包含本书所有程序的源代码、部分章节视频教程、拓展实战项目等网络配套学习资源。其中，源代码全部经过精心测试，能够在Windows 7、Windows 10环境下全部编译和运行。本书适用于Python的爱好者、初学者和中级开发人员，也可以作为大中专院校和培训机构的教材。

本书是《ERP——从内部集成起步》的后修订版，更名为《ERP——制造业信息化管理的基石》。本书从工业工程学的视角，将现代管理理念与信息技术应用结合起来，讲解ERP的基本原理、指导思想、运行机制、项目实施等基础知识，做到“知其然又知其所以然”，并体现“两化融合”的精神。为了厘清社会上对ERP的各种理解，本书根据首先提出ERP的美国Gartner公司历次研究报告介绍ERP，根据倡导MRP的美国生产与库存管理协会（APICS）出版的经典文献介绍内部集成应用，做到寻根溯源、公正务实，不涉及任何商务因素。本书分为“ERP原理与管理思想”“ERP内部集成的应用”和“项目管理与ERP实施”三部分，是一本深入浅出、通俗易懂、结合国情、重在实用的ERP普及读物。本书适合企业各级管理人员、项目实施人员、管理咨询公司、软件公司和大专院校相关专业的读者阅读。