对于刚刚成为软件工程师的新手来说，知道如何编写代码只是成功了一半。你可能很快就会发现，学校并没有教授在现实世界中至关重要的技能和工作中必要的流程。本书恰恰填补了这一环节，它是作者十多年来在大型公司指导初级工程师工作的教程，涵盖软件工程的基础知识和best实践。 本书第1～2 章讲解当你在公司开启你的职业生涯时会发生什么；第3～11 章会扩展你的工作技能，教你如何使用现有代码库、解决和防止技术债、编写生产级软件、管理依赖关系、有效地测试、评审代码、交付软件、处理On-Call 时的事故和构建可演

本书以MySQL 8.0为主要应用环境，以学生管理系统为典型案例，由浅入深、循序渐进地介绍数据库的应用基础、应用开发、管理和系统设计这4个方面的相关技术。全书共10个项目，分别是数据库入门，创建和管理数据库，创建和管理数据表，数据处理，数据查询，视图，存储过程、存储函数与事务，触发器，数据库的高级管理，以及数据库设计。前9个项目均安排多项任务，各项任务均配有应用实例、执行结果图、微课视频和任务实施过程，项目十则讲解一个综合案例图书管理系统的完整设计过程。

本书可以作为

RPA 全称为Robotic Process Automation（机器人流程自动化），是一种将重复流程进行自动化处理，高效、低代码连接不同业务系统和行业，实现办公流程自动化的解决方案。本书主要围绕使用RPA 设计器——Power Automate Desktop 创建桌面流的基础操作展开，从而帮助职场人士提升办公效率。 全书共8 章，包括Power Automate Desktop，菜单、变量、条件与循环操作，Excel、文件与文件夹、Outlook 与电子邮件核心操作，PDF、文本与压缩核

本书以应用为导向，基于CentOS Stream 9/RHEL 9，侧重讲解Linux操作系统不同发行版的共性技术。本书共12章，分为4篇：快速入门篇、系统管理篇、基础应用篇、前沿应用篇。第1篇主要包括：Linux操作系统概述、命令行基础。第2篇主要包括：文件和目录管理、用户和组管理、磁盘存储管理、进程管理。第3篇主要包括：软件包与网络服务管理、Shell编程、Linux C编程。第4篇主要通过综合案例介绍Linux操作系统在人工智能、大数据、Docker容器等场景中的应用。
本

本书共10个项目, 前8个项目对Office三大组件进行详细讲解, 包括Word文档的编辑与制作、Word对象的添加与使用、Word文档的编排和高级处理、Excel电子表格的制作、Excel表格数据的计算与管理、Excel表格数据的分析、PowerPoint演示文稿的制作与设计、PowerPoint动画及放映设置等知识; 项目九介绍 Office移动办公与协同办公知识; 项目十通过制作产品营销推广的综合案例, 进一步提高读者对办公自动化技术的应用能力。

本书共12课，每一课先介绍重要的知识点，然后借助具体的示例进行讲解，步骤详细，重点明确，能帮助读者尽快学会实际操作。本书主要包含定制工作区，HTML基础，CSS基础，编写代码，网页设计基础，创建页面布局，使用模板，使用文本、列表与表格，使用图像，创建链接，发布站点，移动网页设计等内容。

这是一本After Effects动态图形制作教程。全书共5章：第1章介绍了动态图形的分类、起源与发展、应用范围及表现形式，以及制作MG的必要性；第2章是本书的重点，讲解了制作动态图形所用到的After Effects软件知识，并通过几个案例进行应用演示；第3章讲解动态图形设计的理论、思维及创作流程；第4章是动态图形设计案例的制作讲解；第5章介绍了动态图形设计的创意提升与未来发展。本书提供案例作品的动态效果展示视频及制作过程的讲解视频，扫描书中的二维码即可在线观看；制作案例所需的素材文件及

本书介绍了数据结构的基本概念和基本算法。全书共分为10章，包括概论，线性表及其顺序存储，线性表的链式存储，字符串、集合和特殊数组，递归，树型结构，二叉树，图，检索，排序等内容。
　　本书内容丰富，逻辑性强，文字清晰流畅，既注重理论知识，又强调工程实用。书中既体现了抽象数据类型的观点，又对每个算法的具体实现给出了完整的C语言源代码描述。本书配套资源丰富，包含代码、PPT课件、教案、教学大纲、实验详细指导、习题答案及解析等教学资源，同时重点内容录制了微课视频，支持线上线下混合教学。<

我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的质量。

《秒懂AI提问：让人工智能成为你的效率神器》系统地介绍了20种向AI提问的有效方法，用这些方法可以让AI给出高质量的回答。在介绍提问方法时，本书紧扣日常工作和生活，并通过对比让读者直观感受不同提问方法的效果，最后引出更多场景下的应用，让读者真正学以致用。

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本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。 本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和实践的结合。每个项目案例都提供配套的数据源文件和源代码文件，使读者可以直接感受案例效果。读者也可以