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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具体例子入手，由浅入深，帮助读者直观地理解基本思路，同时从理论角度出发，给出严格的数学推导，严谨详实，让读者更好地掌握基本原理和概念。目的是使读者能学会和使用这些机器学习的基本技术。为满足读者进一步学习的需要，书中还对各个方法的要点进行了总结，给出了一些习题，并列出了主要参考文献。《机器学习方法》是机器学习及相关课程的教学参考书，适合人工智能、数据挖掘等专业的本科生、研究生使用，也供计算机各个领域的专业研发人员参考。

本书全面地介绍国产信息技术软件与操作实战，首先概述国产计算机系统，包括国产操作系统、软硬件系统的历史与发展概况，以及国产计算机系统适配集成、云计算方面的内容，接着从使用层面介绍国产操作系统、办公软件、多媒体工具和网络工具的使用，从管理层面介绍硬盘、文件、网络、用户和文件权限等基本操作和管理方法，从系统监控和维护层面介绍计算机系统的监控与维护及安全管理等相关知识，随后介绍国产数据库的基础知识和使用，后简单介绍Shell命令的使用和编程的基本知识。

三位著名的软件架构师的新版著作，阐述了软件架构师如何管理和优化现有体系结构，转换它们以解决新问题，并构建可重用的体系结构，使之成为战略业务资产。更新了移动，云，能源管理，DevOps，量子计算等新内容

本书图文并茂、示例丰富，采用全彩印刷方式，通过299段代码和165幅图表，系统地讲解了Python的基础语法和编程知识，内容涉及分支/循环语句、对象、字符串、列表、集合、函数、类、模块、异常处理和文件处理等。针对初学人士难以理解和容易误解的地方，本书均采用平实的语言，辅以精心设计的版式，循序渐进、清晰直观地进行了讲解。跟随本书的讲解，读者可以扎实掌握Python的基础知识，并具备实际使用Python进行编程的能力。

本书是为计算机软件导论课程及程序设计课程编写的教材，主要介绍了基础和必需的理论概念和术语，以及软件开发的主流方法。全书共分6章，内容包括计算机与软件系统的发展，软件结构化开发技术，软件工程学开发技术，面向对象的软件开发技术，软件质量、软件标准与编程技巧，面向组件的软件开发技术，涵盖了程序与软件的主要开发方法。本书从广阔的视野出发，由浅入深，循序渐进，紧密结合软件新技术的发展，将软件技术的概貌呈现给读者。通过学习本书，读者能够理解和掌握现代软件技术与开发方法。本书适合作为普通高等院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术、物联网、网络工程等相关专业的教材，也可作为相关领域从业人员的参考用书。

本书系统介绍了软件测试的基本理论、工具的使用，以及前沿的软件测试理论和技术。全书共分为11章，内容包括：软件测试的基础、软件测试的策略、黑盒测试与白盒测试、软件测试过程管理、软件测试的度量方法、系统测试技术、软件测试工具及其应用、第三方测试、公有云测试质量评估与退出方法、企业测试实践、CMMI与软件测试、基于搜索的软件测试。本书所有知识都以结合具体实例的形式进行介绍，力求详略得当，使读者可以快速地理解软件测试的方法。章后附有习题，供读者实践练习。同时各章节主要内容配备了以二维码为载体的微课，并在学堂在线（http：www.xuetangx.com）平台上提供了在线慕课。

本书“重新定义”了持续交付，增补了组织管理和架构两个维度，辅助以真实案例，对持续交付的诸多原则和实践加以解读，并对持续交付过程中的取舍原则加以论述。本书分为3个部分：第一部分作者根据自己近十年的工作及咨询经历，通过不断总结、提炼和反思，对原有的持续交付进行修正，重新定义持续交付为实现组织战略目标的能力，并引入持续交付的能力模型；第二部分阐述组织打造持续交付能力模型所需遵循的原则，包括基础原则、组织原则和架构原则；第三部分通过对多个互联网公司案例的解读，阐述如何根据组织的当前状况应用相关原则对最佳实践进行取舍，并快速达到组织能力目标。本书适合大型互联网公司的技术VP、技术负责人，中小型互联网公司的CTO、技术VP、研发/测试/运维负责人、主管及骨干，以及组织变革者阅读。

《OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》详细阐述了机器学习与计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括滤镜、深度传感器和手势识别、通过特征匹配和透视变换查找对象、使用运动恢复结构重建3D场景、在OpenCV中使用计算摄影、跟踪视觉上的显著对象、识别交通标志、识别面部表情、对象分类和定位、检测和跟踪对象等内容。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。

如何即时、有效地应对不断变化的、复杂的需求和状况，是 VUCA 时代企业所面临的一项挑战。敏捷项目管理方法正在成为企业应对这个时代的有效工具，它不仅仅适用于软件和互联网行业，其他行业在产品开发中同样需要应用敏捷的思想和方法。《敏捷项目管理（第3版）》将 Scrum 作为基本框架，对精益和极限编程等方法加以整合，重点阐述了敏捷产品开发方法在制定产品愿景，创建产品路线图，管理范围、采购、时间、成本、质量、风险，预测进度，快速开发及发布产品，创造敏捷环境，以及领导敏捷转型过程中的实践应用。另外，本书反映了近年来业务敏捷与规模化敏捷领域的发展趋势，对 SAFe、 LeSS 和 DA 等规模化敏捷方法也做了特别介绍。《敏捷项目管理（第3版）》在前两版的基础上增加了大量敏捷落地应用的内容，能够帮助读者澄清其在敏捷产品开发过程中所遇到的困惑、修正谬误。本书不仅可作为企业应用敏捷方法的实践指南，还可作为 PMP（项目管理专业人士资格认证）、 PMI-ACP（敏捷项目管理专业人士资格认证）备考用书。无论是敏捷方法的初学人士、项目团队成员、项目经理，还是在组织中推进敏捷转型的变革者，应该学习与参考本书。