《Spring Cloud开发从入门到实战》以Spring Cloud微服务架构为中心，全面系统地介绍了Spring Cloud常用组件的应用，以及微服务涉及的相关技术。本书内容包括：微服务介绍、微框架Spring Boot、服务注册与发现、服务的提供者与消 费者、模板引擎、服务的雪崩与熔断、分布式配置中心、API网关、Cloud Foundry、消息驱动、单点登录、Activity工作流、ElasticSearch、ELK Stack、多线程、Redis缓存技术、微服务监控、API文档、持续集成和金丝雀部署，最后以Spring Cloud实战案例来进一步演练Spring Cloud的微服务解决方案。 《Spring Cloud开发从入门到实战》语言简练，内容通俗易懂，实用性强，结构清晰，层层剥茧式分析、全流程实例讲解Spring Cloud核心组件应用与微服务开发。实战案例可以拿来就用，帮助初学者快速上手。本书内容全面，读者不但可以系统地学习Spring Cloud的相关知识，而且还可以全面掌握微服务架构应用的设计、开发、部署和运维等知识。 《Spring Cloud开发从入门到实战》适合Spring Cloud的入门读者阅读，也适合致力于互联网开发和Java编程开发的进阶读者阅读。对微服务架构有兴趣的运维人员及数据库管理人员亦可选择此书阅读。本书也可以作为相关培训机构的教材使用。

本书从Spring和Spring MVC的基础知识讲起，让读者无难度地学习Spring Boot 2。为更好地帮助读者学习，本书以大量实例介绍了Spring Boot 2的基本思想、方法和技术。 全书共12章，内容涵盖Spring基础、Spring MVC基础、Spring Boot核心知识、Web开发、数据访问、安全控制、异步消息、部署与测试、应用监控、电子商务平台的设计与实现（Thymeleaf+MyBatis）、名片管理系统的设计与实现（Vue.js+JPA）等。书中实例侧重实用性、通俗易懂，使读者能够快速掌握Spring Boot 2的基础知识、编程技巧以及完整的开发体系，为项目开发打下坚实的基础。 本书提供1000分钟的教学视频，还提供教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、习题答案等配套资源。本书可以作为大学计算机及相关专业的教材或教学参考书，也可以作为Java技术的培训教材，适合具有Java和Java Web编程基础的读者，尤其适合广大Java EE应用开发人员阅读与使用。

《Python数据整理》是一本实用的Python数据整理入门教程。书中全面、系统地阐释数据整理和提炼过程背后的所有核心思想，通过大量的练习和实例，帮助你全方位理解并掌握相关概念、工具和技术。《Python数据整理》内容共分为9章，第1章详细介绍数据整理的重要性及工作重点，并介绍Python的基本数据结构及其实现；第2章是《Python数据整理》的基础，阐述Python中的高级数据结构和操作系统的文件操作功能；第3章着重描述Python中NumPy、pandas和Matplotlib三个基本库的基础知识；第4章深入分析pandasDataFrames的相关知识；第5章介绍应用于现实生活的网页抓取的数据整理技术；第6章提出现实生活中发生的数据问题，并学习如何解决这些问题；第7章学习如何从网页、XML文件和API中收集数据；第8章解释数据库的概念，包括数据库的创建、操作和控制，以及如何将表格转换为pandasDataFrame；第9章将前面所学的知识应用到实际数据集中，并对其不同方面进行研究。为了使数据有用且有意义，必须对其进行整理和提炼。《Python数据整理》将向你揭示这些过程背后的核心思想，并让你掌握该领域中流行的工具和技术的相关知识。《Python数据整理》以Python为基础，重点关注数据结构，然后深入到数据整理的基本工具，如Numpy和pandas库。你将深入了解为什么应该远离基于其他语言实现的传统数据清理方式，而利用Python中特定的预建例程。Python提示和技巧的组合将演示如何使用相同的Python后端从各种数据源（包括互联网、大型数据库和Excel财务表）提取和转换数据。为了帮你应对更具挑战性的场景，《Python数据整理》将向你介绍如何处理缺失数据或错误数据，并根据下游分析工具要求重新格式化数据。《Python数据整理》将通过现实世界的例子和数据集进一步帮助你掌握相关概念。通过《Python数据整理》的学习，你将有信心对各种不同的数据源进行高效的提取、清理、转换并格式化数据。，通过阅读《Python数据整理》，你将学到：使用与操作复杂和简单的数据结构。在运行时充分利用DataFrame和Numpy数组。使用BeautifuISoup4和htm151ib执行网络抓取。使用正则表达式（RegEX）执行高级字符串搜索和操作。通过pandas处理异常值与执行数据填充。描述性统计和绘图技术的使用。基于数据生成技术的数据整理和建模。

本书作者手把手带领读者进入Flutter开发世界，方法简单，效果明显，凝聚了作者多年的实际项目经验。书中包含大量精选案例，代码都可以下载使用。作者在个人网站（老孟Flutter）收录了上百个组件的详细用法和动画效果，更加方便读者学习和查阅。 本书共12章，主要内容包括： ●第1章介绍Flutter的环境搭建； ●第2章介绍Flutter项目的概况，包括目录结构、调试及App构建发布流程； ●第3章介绍Flutter组件的分类和使用细节； ●第4章介绍Dart语言的基础知识及常用语法； ●第5章介绍事件及手势处理的技术和案例； ●第6章介绍Flutter动画原理及动画组件； ●第7章介绍文件读写与网络请求方法； ●第8章介绍路由相关知识及数据存储技术； ●第9章介绍Flutter与Android和iOS的混合开发； ●第10章介绍国际化开发的相关知识； ●第11章通过案例分析一个项目的开发过程； ●第12章通过案例介绍App的升级功能的应用。

《Python入门 第2版》内容简单易懂、生动有趣，是面向Python初学者的佳作。本书升级版涵盖了Python的基础知识的大量高级主题，以攻略式风格的代码示例来阐述Python 3的重要知识。每章结尾的练习可以帮你巩固所学的知识。

《趣学Python游戏编程》是高校教师多年开发经验的结晶之作，深入浅出地讲解使用Python语言进行游戏开发，帮助读者快速掌握游戏设计的基本原理和方法，同时提高应用Python语言的编程能力。《趣学Python游戏编程》精选十个游戏案例，涵盖不同的游戏类型，每一章围绕一个经典游戏案例展开，并突出一个游戏编程的主题。《趣学Python游戏编程》涉及的主要知识点有游戏循环的原理、鼠标及键盘事件处理、碰撞检测及处理、随机数的运用、定时器的使用、游戏场景的滚动、角色动画的播放、音效及音乐的播放、缓动效果、游戏关卡设计、游戏人工智能的原理及运用等。《趣学Python游戏编程》将Python语法知识及常用的编程技巧糅合在各个游戏案例中介绍，为读者展示Python语言的实际运用场景。《趣学Python游戏编程》内容安排合理，架构清晰，注重理论与实践相结合，适合作为零基础学习Python开发初学者的教程，也可作为本科院校及大专院校的教材，还可供职业技术学校和各类游戏培训机构使用。《趣学Python游戏编程》特点：内容丰富实用。不仅包括Python语言的基础知识，完整展示在各种游戏类型中高效地综合应用开发技术和方法，而且注重知识的实用性。真正从零基础开始。分任务、分步骤地介绍各个游戏案例，展示游戏从无到有的完整设计过程。理论与实践相结合。不仅介绍各种技术的基本应用和实现，而且讨论多种实际应用场景，帮助读者真正理解并应用到实际开发中。

何为民宿？民宿绝非仅仅是一个名称和符号，而是一种生活方式。她传递给客人的不只是功能性利益，还包括情感与生活态度。她像一段旅程，一段基于生活方式于亲密接触而不断发展的情亲关系。《民宿从设计开始》力求对大量有关民宿的知识内容融会贯通，以便读者全面了解民宿。并以美学的设计、逻辑结构的思维与简明扼要的文字诠释整个民宿行业与民宿设计，让现代人通过阅读体验到民宿生活的乐趣。

《随动系统原理与设计》系统地介绍了随动系统的组成和原理，并从工程设计和计算机辅助设计的角度出发，详细地介绍了随动系统的设计方法。内容包括：随动系统的发展及应用，随动系统设计内容及总体设计要求等基本概念，随动系统各部分的组成、原理，随动系统的误差分析、性能分析、非线性分析、稳态设计、动态设计，最后给出了随动系统设计的应用案例。《随动系统原理与设计》注重系统构成的完整性和应用性，内容丰富，理论性和实用性强，既可作为高校武器发射工程专业、自动控制及自动化专业、机电专业的本科教材，也可作为有关专业和工程技术人员的参考书。

向深度学习勇敢迈出下一步吧，这种机器学习方法正在改变我们周围的世界。通过这本实用的参考书，你将学会使用Facebook的开源PyTorch框架快速了解深度学习的关键思想，掌握创建你自己的神经网络所需的新技能。Ian Pointer首先为你展示如何在基于云的环境中设置PyTorch，然后通过深入了解每个元素，带领你创建有助于对图像、声音、文本等进行操作的神经网络架构。他还介绍了将迁移学习应用于图像、调试模型以及生产环境中的PyTorch的关键概念。

随着人工智能的发展以及TensorFlow在人工智能方面的火热应用，越来越多的大学逐步开设深度学习和人工智能课程。《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》既是一本为读者量身定制的TensorFlow 2.0入门教材，也是针对需要学习TensorFlow 2.0新内容的读者提供的基础与进阶知识的深入型教材。该书分为10章，主要内容包括TensorFlow 2.0开发环境、TensorFlow 2.0新特性、TensorFlow与Keras的使用、TensorFlow 2.0语法基础、卷积层详解与MNIST实战、Dataset使用详解、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet及其实战、注意力机制、卷积神经网络实战。该书内容详尽、示例丰富，是广大对TensorFlow 2.0感兴趣的读者必备的参考书，同时也非常适合大中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校计算机及相关专业的教材使用。