本书共五篇：第一篇介绍常用工具VS Code、Git 和正则表达式；第二篇以C 语言代码为例介绍工程化编程的基本方法，涵盖代码的风格和规范、模块化、可复用、可重入函数与线程安全等；第三篇介绍从需求分析到软件设计的基本建模方法——从需求分析开始，以UML 为工具完成用例建模、业务领域建模、对象交互建模，最终形成设计方案；第四篇探讨软件的元素、结构、特性和描述方法，以及高质量软件的内涵等；第五篇回顾软件危机的前因后果，并将之与PSP、TSP、CMM/CMMI、敏捷开发、DevOps 等软件过程和生命周期管理衔接起来。本书以国家精品在线开放课程——“工程化编程实战”为核心内容，增加了常用工具、需求分析与建模方法、软件结构和软件过程等相关内容，内容全面、新颖，实践性强。本书主要针对在校学生编写，适合开设相关专业的普通高校和高职院校作为主要教材，也可供不同层次的自学者学习参考。

本书以San 为例，结合具体的实现，从框架设计、工程链路、跨端开发和全栈实现等方面说明了如何优化前端框架的性能。主要内容包括：San 的组件化设计、响应式的数据设计，以及数据流管理等知识；San SSR 的设计及其在业务中的具体运用；在“开发– 调试– 编译– 部署”工作流中用于提升效率的工具，专门为San 开发的命令行工具San CLI，以及对应的可视化界面实现；San 的跨端融合支持；San 的发展规划。本书适合所有前端开发人员阅读。

本书循序渐进地介绍了Vue框架的用法，主要内容包括前后端分离的基本原理、MVVM设计模式、Vue的基本用法、内置指令、自定义指令、计算属性和数据监听、绑定表单、绑定CSS样式、CSS过渡和动画、Vue组件的开发、Vue CLI脚手架工具、路由管理器、组合API、Axios和状态管理等。本书内容通俗易懂，案例丰富，理论和实践紧密结合。本书的范例采用Vue 3，最后一章提供了一个整合前端与后端的综合案例，帮助读者迅速掌握开发实用Web应用的技巧。 本书适合所有前端Web开发人员阅读，无论是初学者还是已经有开发经验的从业人员，都能从本书中受益。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材。

面向智能制造应用需求，以物联网技术与先进制造技术深度融合为主线，主要介绍：工业物联网概念和体系架构；工业现场智能感知技术；工业现场海量数据实时传输技术；工业大数据存储与处理技术；工业大数据集成与融合技术；工业物联网技术行业应用，包括汽车制造、3C制造、轨道交通装备、航空航天等。

本书分为数字化转型驱动因素、数字化转型实现要素、数字化转型关键技术和数字化转型解决方案四部分。第一部分阐述了什么是数字化转型、什么导致了数字化转型、什么推动了数字化转型，以及数字化转型的风险和挑战。第二部分探讨了数字化转型的实现要素，包括实现以客户为中心、数据智能、智能决策。第三部分简要介绍了数字化转型的关键技术，包括数字化转型的智能技术简介和数字化转型的数据科学技术简介。第四部分给出了数字化转型的解决方案，剖析了一个以客户为中心的数字化转型解决方案实例的业务场景，包括理解数字化转型解决方案和剖析以客户为中心的解决方案。

图神经网络是人工智能的一个热点方向，从图的视角解读大数据，可以灵活建模复杂的信息交互关 系，吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深，全面介绍图神经网络的基础知 识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识，还涵盖了图表示学习、 图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型，以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架，以及图神 经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教 材使用，也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。

本书讲解了Python程序设计的基础知识，包括Python语言基础、函数与模块、常见数据结构、迭代器与生成器等，可作为高等学校计算机类专业和会计、经济、金融、心理学、统计等专业Python程序设计课程的教材。

本书系统地讲解了如何把测试的思维和接口测试的技术结合到一起，从而使读者拥有接口测试能力，这种能力既包含工具的使用、代码的编写，也包含用例的设计。本书内容循序渐进、由浅入深，首先介绍接口和接口测试的概念以及接口测试都包含哪些测试活动，然后通过案例阐述如何从流水账式的接口测试脚本逐步抽象出属于自己的接口测试框架，接着从场景切入，系统地展示如何测试完全陌生的协议接口，以及如何在测试微服务接口时使用Mock技术梳理混乱的调用关系，最后讨论持续测试和智能化测试。本书适合测试人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

本书以深度学习框架TensorFlow为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。 全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架TensorFlow的基础知识、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。 本书适合Python深度学习初学者、机器学习算法分析从业人员以及高等院校计算机科学、软件工程等相关专业的师生阅读。

《HTML5+CSS3从入门到精通（微课精编版）（第2版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、大量的实例，系统讲解了HTML5和CSS3的基础理论和实际应用技术，并进行了深入浅出的分析。本书分为上下两册，共29章。上册为HTML5篇，内容包括HTML5基础、HTML5文档、 HTML5文本、HTML5多媒体、HTML5表单、HTML5绘图、HTML5 SVG矢量图、HTML5请求动画和异步处理、HTML5文件操作、HTML5通信、HTML5存储、HTML5异步请求、HTML5线程、HTML5缓存、HTML5 Web组件、HTML5历史记录、HTML5访问多媒体设备、HTML5访问传感器、HTML5访问位置、HTML5拖放操作、HTML5通知和显示；下册为CSS3篇，内容包括CSS3基础、CSS3文本、CSS3背景、CSS3用户接口、CSS3布局、CSS3动画、CSS3媒体查询和CSS3项目实战，其中CSS3项目实战为线上资源。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，代码注释详尽，读者可轻松掌握前端技术精髓，提升实际开发能力。