本书通过一个关于Scrum团队的故事介绍团队成员如何一起面对共同的挑战，从而交付有价值的产品增量。在叙述上，本书结合案例研究与相关讨论，首先介绍 Scrum 团队遇到的特定挑战，然后探索应对该挑战的替代方案。本书可以帮助读者将Scrum框架规则应用到日常工作中，优化团队和个人的表现，改进他们的工作方式和交付有价值的产品，创造更多的价值。本书适合所有在Scrum团队工作的人阅读，包括刚接触这个框架的人与经验丰富的Scrum实践者。

在数字化转型、软件吞噬世界的时代，研发效能已成为企业的核心竞争力。本书系统地阐述研发效能的框架，以及有关管理实践、工程实践、组织实践、技术实践、度量实践、规模化实践和工具落地等方面的内容。希望通过良好的框架设计和组织， 把前沿、有成效的研发效能改进和提升案例展现给读者。本书适合IT行业的各类从业人员阅读，无论是技术人员、项目经理、产品经理，还是团队管理人员、资深专家和高层管理者，都能从本书中得到启发。

本书是一本微信小程序开发入门级的教程，全书分为两部分，第一部分主要介绍微信小程序开发的基础知识； 第二部分重点介绍微信小程序开发实战项目。全书共分为6章，第1~4章为第一部分，第5章和第6章为第二部分，各章内容简介如下。 第1章简要介绍微信小程序的产生背景及其作用，如何准备开发者账号，如何下载、安装和使用微信开发者工具，如何创建一个微信小程序项目并进行调试和发布，并详细介绍小程序项目的目录结构； 第2章重点介绍小程序的框架，包括逻辑层和视图层两部分； 第3章重点介绍小程序的组件； 第4章重点介绍小程序的API； 第5章介绍资讯类微信小程序开发的全过程； 第6章介绍音乐类微信小程序开发的全过程。第5章和第6章的小程序实战项目开发不但综合使用了第1~4章的基础知识，同时还将软件开发时的需求分析、总体设计、编码和调试过程融合其中。 本书内容重点突出，语言精练易懂，可作为微信小程序开发人员的教材，也可作为普通高等院校计算机及相关专业微信小程序课程入门级教材，还可供计算机及相关专业的教学人员、前端工程师和微信小程序开发的爱好者使用。高职高专类学校也可以选用本教材，使用时可以根据学校和学生的实际情况略去某些章节。

本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以最小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K均值算法、主成分分析等热点研究领域。 本书可以作为机器学习初学者、研究人员或从业人员的参考书，也可以作为计算机科学、大数据、人工智能、统计学和社会科学等专业的大学生或研究生的教材。

《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。

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。

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。

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。

本书立足实践，以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识，不需要有数学基础或者AI基础，按照本书的内容循序渐进地学习，即可快速上手深度学习。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，主要内容包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系、深度学习的环境搭建、深度学习的原理、深度学习框架TensorFlow和Keras、卷积神经网络相关知识、图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等内容。本书从最简单的常识出发来切入AI领域，打造平滑和兴奋的学习体验。本书作为零基础入门书，既适合希望了解深度学习、使用深度学习框架快速上手的初学者和技术人员阅读，也适合作为高等院校和培训学校人工智能及相关专业的师生的实训教材。