《Excel 2019在市场营销工作中的典型应用（视频教学版）》针对初、中级读者的学习特点，透彻讲解Excel 在市场营销领域的各项典型应用。通过剖析大量行业案例，让读者在“学”与“用”的两个层面上融会贯通，真正掌握Excel 精髓。系统学习本书可以帮助各行业的市场营销人员快速、高效地完成日常工作，提升个人及企业的竞争力。全书共13 章，内容包括常用销售表单、客户资料管理、销售任务管理、销售数据统计分析、销售收入统计分析、销售利润统计分析、销售成本统计分析、销售报表、往来账款管理、销售业绩考核与

《PHP入门很轻松：微课超值版》侧重实战，结合流行有趣的热点案例，详细地介绍了PHP开发中的各项技术。《PHP入门很轻松：微课超值版》分为16章，包括搭建PHP开发环境、成为大牛前的必备知识、PHP中的函数、PHP的数组、字符串和正则表达式、日期和时间、面向对象程序设计、操作文件和目录、PHP与Web交互、管理Cookie和Session、处理错误和异常、MySQL基本操作、PHP操作MySQL数据库、PDO数据库抽象层、图形图像处理技术。为了提高读者的项目开发能力，最后挑选热点项目网上商城管理

本书是基于作者多年的软硬件平台设计和教学经验撰写的Arduino Uno开发入门指导，指导初学者做出自己喜欢的实验，同时帮助有经验的工程师更有效率地开发应用专题。
本书的核心内容包括：引导读者使用Arduino Uno开发板轻松创建自己的创意实验平台；基于自己动手制作（DIY）的实验平台，解码和开发稳定的红外线遥控器、声音控制器，完成功能完备的项目专题制作和产品原型机的开发；利用Arduino基本I/O功能，实现包括七节显示器、按键扫描、串行通信接口、继电器及音乐控制等项目应用。
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本书基于MATLAB R2020b，重点介绍 MATLAB 的基础应用，包括利用MATLAB进行科学计算、编写程序、绘制图形等。本书以简洁的语言和富有代表性的示例向读者介绍MATLAB的功能和用法，为MATLAB初级用户提供指导。全书共分12章，对MATLAB的常用函数和功能进行了详细介绍，并通过示例及大量的图形进行了说明，包括MATLAB R2020b简介，MATLAB的基本用法，数组和向量，MATLAB的数学运算，字符串、单元数组和结构体，MATLAB编程，MATLAB的符号处理，MATLA

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。
本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。

Spring是Java开发必不可少的框架，是一个庞大的生态系统，Spring Boot正是在Spring这一片肥沃的土壤中生长出来的快速应用开发框架。本书从Spring Boot的工程化组件入手，采用一步一示例的方式引导读者入门，并通过两个完整案例帮助读者学会开发Spring Boot项目。本书配套源码、PPT课件、教学视频、思维导图、开发环境与答疑服务。
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《数据可视化原理与实战：基于Power BI》介绍 Power BI 可视化的基础知识与实践方法，分为两篇：“理论篇”介绍数据可视化基础与Power BI 可视化工具。基础部分包括数据可视化的价值、量性数据与质性数据的区别、探索性分析与解释性分析、国际商业沟通标准等；工具部分包括Power BI作为数据可视化工具的优势与局限性、Power BI的操作界面、可视化对象分类、DAX分析语言简介、Power BI Service在线应用等。“实践篇”介绍Power BI可视化实践准则（MACIE准则）

《人工智能全书：一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展》系统地讲解了AI 基础知识、商业应用与技术发展，可以帮助读者快速了解人工智能，掌握行业动态与技术。全书图文并茂，浅显易懂，其中基础篇介绍了AI 的基础知识，商业篇预测了AI 在各行各业的应用与发展，技术篇则讲解了AI 的各种专业技术知识。《人工智能全书：一本书读懂AI基础知识、商业应用与技术发展》还有关于AI 的常见问题解答，能够回答大众对于AI 的常见疑问。本书适合大众及对AI感兴趣的人阅读，专业人士也能获益匪浅。

本书共8章，内容主要包括Spark概述及入门实战，Spark的作业调度和资源分配算法，Spark SQL、DataFrame、Dataset的原理和实战，深入理解Spark数据源，流式计算的原理和实战，亿级数据处理平台Spark性能调优，Spark机器学习库，Spark 3.0的新特性和数据湖等。 本书适合Spark开发人员和Spark运维人员阅读。

《OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》详细阐述了机器学习与计算机视觉相关的基本解决方案，主要包括滤镜、深度传感器和手势识别、通过特征匹配和透视变换查找对象、使用运动恢复结构重建3D场景、在OpenCV中使用计算摄影、跟踪视觉上的显著对象、识别交通标志、识别面部表情、对象分类和定位、检测和跟踪对象等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和