本书介绍了ChatGPT的前世今生，重点聚焦普通人如何使用ChatGPT获得工作和生活效率的提升，各行各业如何通过ChatGPT来改变自己的赛道状态。使用ChatGPT的宝典以及普及ChatGPT背后的技术，普通人可以看懂而且也富有科普性。同时，把AIGC中的生成视频、图像和文本也做了介绍，并提供了大量的工具。最后本书认为通过ChatGPT到AIGC,千行百业都会发生革命性变革，应对新变化，只能拥抱新变化，掌握ChatGPT，快人一步。本书四色印刷，所有插图均为人工智能绘制，为本书增加了很多趣味

本书通过实例讲解，详细介绍了工业机器人电气控制设计方法。首先介绍了工业机器人电气控制设计概论，包括工业机器人的分类、桁架机器人典型控制系统及数控系统解决方案等概况；其次具体地讲解了工业机器人控制系统硬件设备与选型、硬件连接与设定；然后介绍了PMC程序编程基础；最后通过实际案例，详细讲解数控桁架机器人的电气控制设计。
本书内容贴近工程实际，选取实例典型，可供工业机器人、自动化、数控技术等方面的从业人员阅读，也可供大专院校机械、自动化、智能制造等专业师生学习参考。

《Web前端开发实战：HTML5+CSS3+JavaScript+Vue+Bootstrap：微视频版》以通俗易懂的语言、翔实生动的案例，全面介绍了使用HTML5、CSS3、JavaScript、Bootstrap、Vue等技术搭建Web前端的方法和技巧，全书共分20章，内容涵盖了HTML5基础、文本和图像、音频和视频、列表和超链接、CSS3基础、文本样式、图像和背景样式、表格、表单、CSS3盒子模型、CSS3移动布局、CSS3变形和动画、JavaScript基础、事件处理、BOM和DOM、Bo

本书侧重于实证维度的经济和金融问题，以及如何用机器学习方法求解这些问题，通过建立相关模型得出相应的结论。这包括各种区分深度学习模型(DNNs、cnn、lstm和DQNs)、生成机器学习模型(gan和VAEs)和基于树的模型。本书内容还涵盖了经济学和机器学习的经验方法的交叉，包括回归分析，自然语言处理，和降维。本书的读者对象为本专科学生以及研究生，在经济和金融领域工作的数据科学家，公共和私营部门的经济学家，以及社会科学研究者。

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的提取、转换、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并能提供SQL查询分析功能，将SQL语句转换成MapReduce任务来执行，从而实现对数据进行分析的目的。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲。本书可作为Hive数据仓库初学者的入门书，也可作为Hive大数据分析与大数据应用开发工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专计算机技术、人工智能、大数据技

《Java从入门到精通（第7版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细讲解了使用Java语言进行程序开发需要掌握的知识。全书分为4篇共24章，内容包括初识Java，开发工具（IDEA、Eclipse），Java语言基础，流程控制，数组，类和对象，继承、多态、抽象类与接口，包和内部类，异常处理，字符串，常用类库，集合类，枚举类型与泛型，lambda表达式与流处理，I/O（输入/输出），反射与注解，数据库操作，Swing程序设计，Java绘图，多线程，并发，网络通信，飞机

MicroPython本身使用GNU C进行开发，在微控制器上实现了Python 3的基本功能，拥有完备的解析器、编译器、虚拟机和类库等。在保留了Python语言主要特性的基础上，MicroPython还对微控制器的底层进行了封装，将常用功能都封装到库中，甚至为一些常用的传感器和硬件编写了专门的驱动。

全书共17章，在内容上可分为3部分： 搭建环境与基本方法(第1、2章)、移植和启用核心功能(第3~7章)、设计实现更多模块(第8~17章)，并配备了丰富的样例程序，用于验证Micro

TOIBE公布的近20年来的编程语言排行榜中，Java语言基本每年霸占TIOBE指数榜单的前3名，已经成为热门且主流的程序设计语言。同时，为贯彻落实2020年教育部印发的《高等学校课程思政建设指导纲要》中对工科类专业课程提出的课程思政要求，本书从实用性和思政性两方面设计了一些包含思政元素的编程案例，将思政元素有机融入程序的代码编写中，寓价值观引导于知识传授和程序设计能力培养之中。
本书共13章，主要讲解面向对象程序设计思想与特性、Java语言概述、变量与常量、运算符与表达式、选择结构与循环

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于“回归事物本质，规律性、系统性地思考问题”“理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务”的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。


全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的“到底是什么，为什么要这样做”的通俗理解。尽可能通过对应到日常生活中的现象来进行讲述。第2部分是机器学习模型、方

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用