Java 开发从入门到精通（第2版）

本书书分为以下几部分：第一部分：预备知识：介绍数据结构和算法的基本概念，并演示如何搭建开发环境、编写测试用例。第二部分：数据结构：介绍常见的数据结构，包括数组、链表、矩阵、栈、队列、跳表、散列、树、图等。第三部分：常用算法：介绍常用的算法，包括分而治之、动态规划、贪婪算法、回溯、分支界定、遗传算法等。第四部分：商业实战：介绍汉诺塔及五子棋两款游戏的实现。

本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完

本书共15章，第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用；第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建；第3-10章讲解了Python的语言基础，包括输入与输出、变量与类型、运算、控制流、函数、列表、字典、模块；第11-13章介绍了使用Python进行文件操作、网络爬虫的相关操作，以及面向对象程序设计；第14-15章介绍了ChatGPT工具在编程中的应用，包括利用它进行辅助开发和在

本书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，第10章讲解数据学术报告、论文和出版，第11章讲解实战训练营。

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他

本书从网络工程师的视角出发，详细讲解了Python在网络运维自动化中的应用，其中涉及Python网络运维自动化的相关技术、工具以及实践。本书共10章，先对Python网络运维自动化进行了全面的概述，然后讲解了网络工程师所需的Python基础、数据格式与数据建模语言的相关知识。接着，本书介绍了网络配置的结构化数据提取、网络配置的模块化管理、Netmiko详解与实践、模型驱动的新网络管理方式及实践、网

本书分别讲解了大模型基础，数据集的加载、基本处理和制作，数据集的预处理，卷积神经网络模型，循环神经网络模型，特征提取，注意力机制，模型训练与调优，模型推理和评估，大模型优化算法和技术，AI智能问答系统和AI人脸识别系统。

本书从初学者的角度出发，详细介绍了JavaWeb开发需要掌握的相关技术。全书分4个部分，共17章，由浅入深地介绍了HTTP、Tomcat、Servlet、Maven、数据库基础知识、JDBC、MyBatis、JSP、框架原理、如何设计自己的框架，以及在线购书商城、个人云文件系统、论坛、个人博客项目开发的完整过程。本书理论联系实际，不但能让读者全面掌握JavaWeb开发基本技术，而且能让读者开发

这是一套从Android性能优化本质入手，指导读者实现从硬件层到操作系统层再到应用层全面优化的实战方法论。本书由Android方向Google开发者专家撰写，融合了作者10年大厂实战经验，其中不仅包括作者实操过的监控、优化、防劣化等方向的各种典型案例，还包括多个实战小技巧，可以帮助读者解决工作中遇到的90%以上的能优化问题。本书内存、速度和流畅性、稳定性、包体积、耗电、磁盘占用、流量、降级这8个方