本书是一本针对设计充分利用云灵活性的现代可伸缩数据平台的实践指南。你将了解云数据平台设计的核心组件，以及Spark和Kafka流等关键技术的作用。你还将探索如何设置流程来管理基于云的数据，确保数据的安全，并使用高级分析和BI工具对数据进行分析。本书旨在帮助企业通过现代云数据平台使用所有数据的业务集成视图，并利用先进的分析实践来驱动预测和迄今无法想象的数据服务。

《AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。 随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务（医疗、法律和金融等等）。虽然智能体的设计原则已被理解，但目前的大多数深度学习模型对人类理解而言是“不透明的”。《AI可解释性（Python语言版）》从理论和实践的角度填补了这个新兴主题文献方面的空白，使读者能够快速地使用可解释性AI的工具和代码。

本书主要介绍MATLAB软件在数学分析、高等数学中的应用，每章都提供大量的使用MATLAB计算高等数学问题的实例。本书共7章，第1章介绍 MATLAB基础知识介绍，第2章介绍数组和矩阵的运算，第3章介绍一元函数微积分，第4章介绍多元函数微积分，第5章介绍无穷级数，第6章介绍解常微分方程，第7章介绍积分变换。 本书既适合初学者，也适合有一定MATLAB基础的爱好者及专业技术人员。即可作为大中专及高职、中职院校的MATLAB或数学课程的教材，也可以供科研人员、工程技术人员作为参考书。

本书从基础知识着手，通过实战案例全方面系统地讲解HarmonyOS开发，集前瞻性、应用性、趣味性于一体，阅读群体是对HarmonyOS应用感兴趣的学生、开发人员或者相关从业人员，旨在让更多的人了解并使用HarmonyOS。 本书以实战为主，以案例驱动学习，通过丰富的实战案例由浅入深，以基础知识和案例相结合的方式系统地讲解HarmonyOS应用程序开发的常用技术。全书共10个章节，第1章节为基础阶段，讲解HarmonyOS 开发基础，从环境搭建、工程创建与运行讲起；2-9章节为进阶阶段共39个案例，分别讲解UI框架、Ability框架、媒体、安全、AI、设备管理、数据库、分布式等；最后章节是综合实战案例实战阶段，实战案例从服务器端API开发部署到手机端开发测试等来提升读者HarmonyOS综合开发能力。

本书系统讲解了音视频和编解码的基础理论知识，包括H.264、H.265、AAC等常用编解码的入门知识。本书为FFmpeg音视频流媒体系列丛书的第一部。 全书共分为11章：系统讲解了声频基础知识、视频基础知识、音视频常用工具的使用、编解码基础知识、H.264、H.265、AAC等基础知识。 书中包含大量的示例，图文并茂，争取让一个纯读者读者真正入门，从此开启音视频编程的大门。本书知识体系比较完整，非常适合没有任何音视频基础的读者。讲解过程由浅入深，让你在不知不觉中学到了音视频和编解码的知识。 本书可作为音视频和编解码初学者的入门书籍，也可作为高年级本科生和研究生的学习参考书籍。

本书主要讲解开源的Web自动化测试工具WebDriver的原理、API接口实例、pytest、五大框架实战（行为驱动、分布式测试框架、数据驱动测试框架、关键词驱动测试框架和混合模式测试框架）、常见自动化测试的问题及处理方法。 本书既可让初学者从入门到精通，循序渐进； 也可帮助中高级测试工程师夯实技能，从形象到抽象，提供测试思想中更多的可能性。

《FLL WRO乐高机器人竞赛教程——机械、巡线与PID》以乐高 spike 机器人和 EV3 机器人为载体进行编写，围绕 FLL 和 WRO 机器人竞赛， 通过 180 多个搭建示例，详细讲解机械原理、机械传动设计、机械臂系统设计，以及竞赛机器 人主机设计与机械平台设计。结合 200 多个程序示例，详细讲解竞赛机器人的运动、巡线、定位、 路径规划、PID 拓展与优化等程序的设计。书中还给出了竞赛机器人的“我的模块”程序设计， 让各年龄段的学生都能够学会简洁高效的程序编写。 《FLL WRO乐高机器人竞赛教程——机械、巡线与PID》可作为小学生和中学生学习机器人和竞赛的教材或参考书，同时也适合科技爱好者在 自学时选用。

这是一本从实战角度解读如何进行智能数据分析及搭建智能数据分析平台的工具书，目的是帮助读者全面认识并在实际工作中灵活使用智能数据分析方法和工具，同时构建可用的智能数据分析环境。本书不仅包含关于智能数据分析的基础知识，还包含进行智能数据分析必备的方法、工具、案例，以及平台的搭建方案。书中融入了作者多年的一线实践经验，而且在体系化、可视化、易学性等方面下了很大功夫。本书面向初级、中级数据分析人员及数据分析平台产品经理。为了帮助读者理解，书中不仅采用通俗易懂的语言，而且提供了百余幅作者专门绘制的示意图，更为难能可贵的是，书中包含了大量一线实践案例。全书共分为8章。第1、2章在全面剖析智能数据分析及其发展历程的基础上，从痛、悟、层、法角度深入解读了做好智能数据分析必备的四大基础知识。这四类基础知识分别回答了“为什么”“是什么”“有什么”“怎么办”四个方面的问题。第3~5章从数据资产管理、数据统计与数据挖掘、数据可视化三个方面分享了做好智能数据分析的思路、方法与技巧。其中，从管、存、算、规、治五个方面展开介绍数据资产管理；基于算法模型介绍了描述、诊断、预测、指导四个方面的分析方法；从多个维度介绍如何构建好的可视化图表、报告以及可视化案例，帮助广大读者讲好数据故事。第6~8章介绍如何量身定制自己的智能数据分析平台。这部分不仅分析了智能数据分析平台的构建方法和相应的行业实践，还从架构角度介绍了一个功能完善的智能数据分析平台需要具备哪些要素、模块。

提取API与网页的数据。统计分析和机器学习的文本数据预处理。机器学习分类、主题建模与摘要。解释AI模型与分类的结果。利用单词嵌入，探索及可视化语义相似性。分析产品评论中的客户情感。根据命名实体及其关系创建知识图。

本书沿着HTTP/1.0、HTTP/1.1、HTTP/2和HTTP/3的发展历史，从方法和路径、首部、主体、状态码这4个HTTP的基本元素讲起，详细介绍了浏览器内部的动作、浏览器与服务器进行交互的方法等。针对各个版本的HTTP，分别从语法和语义两个角度，通俗易懂地讲解了HTTP的协议规范，并结合用Go语言实现的具体的客户端代码示例，为读者阐明了HTTP是如何通过功能设计和扩展来实现高速化和安全性目标的。 本书内容丰富，网罗了与HTTP相关的各种技术，包括简单的HTTP访问、表单的发送、缓存和Cookie的控制、Keep-Alive、SSL/TLS、协议升级、服务器推送、Server-Sent Events、WebSocket、DNS、CDN、RESTful API、Web应用程序和安全方面的内容等。本书适合Web开发工程师，以及对HTTP协议感兴趣的各层次读者阅读。