机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。 《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、目标检测和语音处理等知识，通过各种实例，读者能了解、掌握深度学习的整个流程和典型应用。 《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》可作为深度学习相关从业人员的参考指南，也可作为大中专院校人工智能相关专业的教材，还可作为广大人工智能爱好者的拓展学习手册。

《C语言程序设计基础》以c语言为工具，介绍计算思维方法和程序设计的基本方法，不拘泥于c语言的基本语法知识，面向实际应用，把计算思维方法和程序设计中基本、新、有价值的思想和方法渗透到c语言的介绍中。目的是使读者在学习了c语言以后，无论使用什么语言编程，都具有灵活应用这些思想和方法的能力。《C语言程序设计基础》共分8章，内容包括：c语言基础知识，c数据类型，简单的算术运算和表达式，键盘输入和屏幕输出，选择控制结构，循环控制结构，函数，数组，指针，字符串，指针和数组，结构体和共用体，文件操作等。《C语言程序设计基础》内容注重教材的易用性。《C语言程序设计基础》既适合于程序设计的初学者，也适合于想更深入了解c语言的人。书中设计了很多思考题，并在每章的扩充内容中增加了一些有一定深度和开放性的内容，供希望深入学习程序设计的读者选学和参考，力求做到内容有宽度、有深度、有高度。

《超高层建筑关键施工技术应用与方案比选》通过对国内外大量知名的超高层建筑案例的横向对比分析，研究各类超高层建筑施工技术的特点和适用对象。为各类超高层建筑根据各自的工程特点与工期要求等选择合理的施工方案。通过技术方案的比较选择，衡量技术方案执行结果的经济状况．确保技术方案与经济因素相协调，用小的成本、方案支撑超高层建筑项目的施工，达到确保工程质量和安全、加快施工进度的目标，同时节省工程资源，提高工程科技含量，减少施工对环境的干扰，为各类超高层建筑的施工提供技术支撑。《超高层建筑关键施工技术应用与方案比选》适合从事超高层建筑施工技术理论研究和工程实践的工程技术人员学习参考。也可供高等院校相关专业师生阅读学习。

《建筑空间体验设计》部分论述了当代体验经济影响下的建筑空间的多元化特征。在当代体验经济影响下，使用者需要通过体验获得商品所具有的物质以外的心理和精神享受，强调商品的体验特征。作为特殊商品的建筑空间，势必从传统几何建筑空间向体验建筑空间转变，通过空间形式体现使用者的体验需求。第二部分论述了建筑空间的主体要素——使用者对建筑空间体验设计的影响。通过人的五感，将建筑空间体验设计提升到新的意境。第三部分论述了建筑空间的客体要素——建筑造型、材料、色彩、自然要素、空间组织等对建筑空间体验设计的影响，不同空间形式语言具有不同的设计手法、满足不同的使用需求、获得不同的空间体验效果。

传统平面设计的表达方式往往不能给人们带来新的视觉刺激和趣味体验，也不能充分吸引人们的目光与兴趣，正因此，平面设计才需要寻找新出路，拓宽新渠道，发展新形式，这就必然推动平面设计向多元化、多维度的方向发展。平面设计作品不再满足于传统的平面二维表现，而是将三维空间、四维时间等多维概念加入进来。平面设计师们正在把作品的表达方式向多维度转化。一件当代平面设计作品不单单靠视觉去体验，更是融合了人们除视觉以外的其他感知系统，如听觉、嗅觉、味觉、触觉等，设计者们正是将人们不同的感知系统引入设计，从而推动了平面设计更好地传播与发展。随着时代的进步，人们更加注重不同学科、不同领域的交互和融合。时至今日，交互式的媒介传达已经成为平面设计发展的新趋势。利用此方式，作品可以与受众之间发生交互关系，同时也打破了受众只能观赏设计作品的传统方式，并将受众带入设计作品之中。这样设计师的设计理念会更容易被受众理解和接受，这也意味着加快了信息的传播。设计作品传播方式和展示形式的变化，又使设计师展示的不只是设计作品本身，设计师的设计和创作过程也变成了作品的一部分。此外，受众的参与也变成了一件完整作品有机部分，让作品和受众之间形成一种交互性的界面，受众得以更好地理解作者的意图和作品所传达的设计信息。这种多维化的表现形式使平面设计作品更加直观、更加人性化，从而高速、高效地服务于受众群体。

Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它用于构建高速、可伸缩的网络应用程序，为前端开发提供了新的机遇。为了让前端开发者更有效地使用Node.js进行开发，作者结合自己的开发经验编著了本书，全书提供了丰富的示例代码，详细讲述和演示了如何将所学的知识应用于实际的开发中。 本书分为三部分共21章，第一部分Node.js基础：Node.js概述，搭建Node.js开发环境，Node.js编程基础；第二部分后端的Node.js：Express框架，Koa框架，MongoDB数据库，MySQL数据库，ORM框架Sequelize，微博系统实战项目，高性能内存型数据库Redis，前端的发展现状；第三部分前端的Node.js：前端发展状况，Webpack基础，Webpack常用配置，Webpack构建Vue应用，Webpack构建React应用，服务端渲染技术和同构应用的开发，Webpack构建传统多页面Web应用，Webpack性能优化，Webpack自定义Loader的编写，Webpack自定义Plugin的编写。 本书适合Node.js+Webpack前端开发工程师作为自学参考书，也适合高等院校和培训学校相关专业的师生作为教学参考书。

《案例式Scratch3.0少儿编程中级35课》是丛书《案例式少儿编程100课》的第三册。Scratch是多学科整合的教育平台，学生在创作作品时需调动多方知识。Scratch成本低、远程推广容易。 本书35课案例来自于现实生活的方方面面，内容丰富，视野广阔。案例式教学方法和形式非常适合教学，通过提问与想象、讨论与计划、测评与提升、分享与展示、反思与总结和举一反三等教学环节，将STEAM教育理念与PBL教学法贯穿于教学过程中，突出了跨学科、趣味性、协作性、艺术性等特征，着重培养学生的创新能力，到达了寓教于乐的目的。更重要的是，本书部分案例将社会主义核心价值观以及中华民族优秀传统文化融入其中，贯彻了国家的教育方针，突出了教书育人和道德优先。 由于每一课案例的教学步骤和操作方法讲解详细，所以本书既适合老师教学，也适合家长陪伴孩子自学。本书可以作为中小学、教培机构的教材，也适合老师、家长、学生自学和参考。

数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的必备数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括概率论与数理统计、微积分（主要是与最*化内容相关的部分）、凸优化及拉格朗日乘数法、数值计算、泛函分析基础（例如核方法赖以建立的希尔伯特空间理论），以及蒙特卡洛采样（拒绝与自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛）等内容。此外，为了帮助读者强化所学，本书还从上述数学基础出发介绍了回归、分类（感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等）、聚类、降维与流形学习、集成学习，以及概率图模型等机器学习中的重要话题。

本书从Python 3.8的安装开始，详细讲解从网页基础到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的网络爬虫，并有针对性地讲解几种Python网络爬虫。 本书共12章，涵盖的内容有网络爬虫的技术基础、Python常用IDE的使用、Python数据的存储、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、BeautifulSoup爬虫、PyQuery模块、Selenium模拟浏览器、PySpider框架图片验证识别、爬取App、爬虫与反爬虫等。 本书内容丰富，实例典型，实用性强，适合Python网络爬虫初学者、Python数据分析与挖掘技术初学者以及高等院校和培训学校相关专业的师生阅读。

《机器学习算法与应用（微课视频版）》涵盖经典的有监督机器学习算法、无监督机器学习算法、强化学习算法和深度机器学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。书中每个章节均遵循先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，最后设计源码实现，从理论到实践的讲解原则。每个章节可独立阅读，也可从前向后、从简到难、循序渐进地学习。本书的z大特色在于对机器学习算法的嵌入式应用，特别是对难以并行化的深度学习算法及其在ARM处理器和FPGA硬件平台的实现步骤的介绍。 《机器学习算法与应用（微课视频版）》适合作为高等院校人工智能、物联网工程、计算机、软件工程专业高年级本科生、研究生的教材，同时可供对机器学习算法理论有所了解的广大开发人员、科技工作者和研究人员参考。