本书内容齐全，通过范例循序渐进地讲解了开发Python应用程序的知识。本书主要内容包括：Python图形图像开发、多线程开发、Python游戏开发、数据可视化、Flask Web开发、Django Web开发、Python算法等知识。
本书既适合零基础的人员学习，也适合已经了解了Python基础语法的、希望进一步提高Python开发水平的读者阅读，还可作为程序员的参考书。

本书包括几大板块，分别介绍ChatGPT的模型与关键技术，分析ChatGPT带来的商业模式和经济模式变革，探讨ChatGPT目前的不足和未来的可能性，并结合AI、元宇宙和Web3.0等热门概念展望ChatGPT陪伴下的生活图景。对智能对话系统的发展史和生成式智能对话的技术做了梳理，以教育、媒体、翻译、医疗、金融和计算机技术等行业为例，分析了从业者增强自身不可替代性的方法，站在宏观高度预测AI如何催生新的经济运行方式，为人们理性思考AI和自身关系、预测商业科技未来提供了多层次、多方位的前

本书先从整体上介绍云原生相关的生态圈和项目工具、涉及的领域和技术，点到即止地介绍知识点，同时给出学习链接。接下来重点介绍了Docker和K8s的架构原理和基于Go语言的二次开发，使读者对云原生有一个整体而深人的认识，对应聘云原生相关职位的人员也很有帮助。

本书主要通过代码案例帮助读者学习Java基础部分的相关知识，大部分内容都是以代码的形式呈现的，讲解部分也融入了代码注释中。通过阅读本书，读者可以更轻松、高效地掌握Java语言的语法结构与编程思维。本书首先介绍了Java语言中的基础语法结构，比如常量、变量、流程控制、数组、方法（函数）、面向对象、封装、继承、多态、抽象、接口、异常等，还介绍了日常开发中常见的一些工具类的相关使用方法。每个知识点都配备了相应的实操案例，包括具体的使用场景。本书内容以实操案例为主，对以实操为出发点的读者会更加友好。笔者

推荐系统作为近年来非常热门的AI技术落地场景，已广泛应用于各行业的互联网应用，从衣食住行到娱乐消费，以及无处不在的广告，背后都依赖推荐系统的决策。本书贴合工业级推荐系统，以推荐系统的整体技术框架为切入点，深入剖析推荐系统中的内容理解、用户画像、召回、排序、重排等核心模块，介绍每个模块的核心技术和业界应用，并展开介绍了推荐冷启动、推荐偏置与消偏等常见问题和解决方案。此外，还对当前推荐系统领域的热门前沿技术进行了介绍，包括强化学习、因果推断、端上智能等。

本书以STC 32位单片机产品系列中的STC32G12K128单片机为载体进行编写，其是以抗干扰能力强、价格低、工作速度快、功耗低为目标的32位8051单片机，在相同的工作频率下，其工作速度可达传统8051单片机的70倍。 本书基于STC大学推广计划实验箱（9.4）（主控单片机：STC32G12K128）介绍应用实例的开发，采用基于寄存器应用编程与基于库函数应用编程相结合、理论与实践相结合、侧重工程实践的编写思路，内容主要包括微型计算机基础、STC32G12K128单片机应用系统的开发工具、ST

本书用滚雪球的思维讲解 Python 的知识体系。 本书共 31 章，分为 3 个部分。 第 1 部分为基础篇，包括第 1~15 章，介绍 Python 语言核心知识点。 第 2 部分为进阶篇，包括第 16~28 章，是进阶内容，也是 Python 语言的魅力点所在。通过对这部分 内容的学习，读者会全方位地感受到 Python 的灵活、迅捷、禅意。 第 3 部分为实战篇，包括第 29~31 章，通过 3 个实战案例，介绍 Python 的数据处理能力，以及 Python 在网站方面的应用。

本书重点讨论了FreeRTOS的堆内存管理、任务管理、队列管理、软件定时器管理、中断管理、资源管理、事件组和任务通知等作为一款优秀的实时操作系统必须具备的功能和特性；为了有助于应用程序的开发和调试，本书也涉及开发者支持和故障排除等内容，总结提高设计开发效率的方法，介绍了多年来用户请求技术支持中排在前几位的问题及其解决方案。

从解决工作实际问题出发，提炼总结工作中SQL常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书大量融入漫画，力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的SQL编程、统计术语或模型公式。定位是带领PSQL数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。入门后如还需要进一步进阶学习，可自行扩展阅读相关书籍或资料，学习是永无止境的，正所谓"师傅领进门，修行在个人”。

在大数据和人工智能时代，大数据对科学研究的重要性日益显现。本书基于Python这一学习难度较小的编程语言，选取劳动科学这一视角，系统介绍了如何对大数据进行收集、处理及分析。
由浅入深是本书的一个特点。全书分为四个部分共 20 章，第一部分介绍了Python基础知识，第二部分介绍了Python数据处理，第三部分介绍了爬虫基础知识，第四部分介绍了爬虫技术应用的具体例子。
内容丰富、易于理解是本书的另一个特点。本书以应用为目的，每部分内容都给出了详细的代码，便于读者掌握数据挖