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本书采用理论与实践相结合的原则，在各章的开篇会采用图解方式，将所有知识点先贯穿起来，然后对每个知识点配套案例讲解。“用读者易于理解且可随时直接套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能”是本书创作的初衷。
全书共分为6篇：第一篇为入门篇（第1章和第2章），第二篇为基础篇（第3章和第4章），第三篇为强化篇（第5~7章），第四篇为进阶篇（第8章和第9章）, 第五篇为高阶篇（第10章和第11章）, 第六篇为案例篇（第12章）。书中主要内容包括开启Python之旅、Python基础入门、

本书关注和讲解的是MariaDB数据库的相关技术和应用。MariaDB是当前开源数据库中的一员，应用面非常广，技术不断得到更新，版本升级快，性能不断提升和优化。本书详细介绍了MariaDB在多操作系统中的安装、连接方式、用户管理、数据库和数据表操作、数据查询、索引、外键、函数、视图和触发器，以及数据备份与恢复等重要内容，简要介绍了通过几种常用编程语言连接和操作MariaDB数据库的方法。

本书内容丰富，基本覆盖MariaDB数据库各个方面的知识，包括用户管理（权限和角色管理等）、数

本书首先介绍深度强化学习的基础知识以及TensorFlow 2.x的**主要版本。随后介绍OpenAI Gym、基于模型的RL和无模型的RL，并学习如何开发基本代理。深入介绍发现如何实施高级深度强化学习算法，例如行动者批评、深度确定性策略梯度、深度Q网络、近端策略优化以及深度循环Q网络，以训练RL代理。同时，本书通过构建用于自动完成任务的加密货币交易代理，股票/股票交易代理和智能代理等实例，探索现实世界中的强化学习。最后，本书介绍如何使用TensorFlow 2.x将深度强化学习代理部署到云并构

本书面向不确定环境下离散制造企业的生产调度问题，系统阐述了不同类型鲁棒机器调度的概念、模型及其求解算法。书中用尽量通俗简洁的文字对大量概念给出了作者理解的定义，以方便读者快速了解相关领域。

《Python数据分析与可视化项目实战》由浅入深地讲解了使用Python语言实现大型商业案例项目数据分析的知识，几乎覆盖了当今主流的数据分析行业。全书共9章，分别讲解了电影产业市场数据分析和可视化系统，电商客户数据分析和可视化系统，房产信息数据分析和可视化系统，城市智能交通数据分析和可视化系统，NBA球星技术统计信息数据分析和可视化系统，股票数据分析和可视化系统，民宿信息数据分析和可视化系统，足球数据可视化分析和机器学习预测系统，网络舆情数据分析和可视化系统等。
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本书针对可逆信息隐藏技术存在的问题提出了解决信息隐藏过程中抗干扰的具体方法，建立了在信息隐藏过程中隐秘图像发生嵌入失真的数学模型，分析了信息隐藏过程中出现的上溢和下溢机理，提出了相应的解决方法，构造出更为陡峭的误差差分分布直方图模型。书中主要介绍以下5方面内容：基于有效位差分扩展的可逆信息隐藏算法、基于左右平移的大嵌入容量可逆信息隐藏算法、基于双向差分扩展的可逆信息隐藏算法、一种有效的无移位的多位可逆信息隐藏算法及基于二阶差分的新型大嵌入容量可逆信息隐藏算法。

反应式和并发系统指实时运行的计算系统，如操作系统、控制系统、交互系统和并发系统。这些系统很难规约、实现和验证，主要原因是系统与其环境之间及系统本身的并行进程之间交互的复杂性，在交互时间上的微小变化可能导致完全不同的行为。

时序逻辑是一种形式化规约语言，可用于刻画和分析反应式系统中有关时间和行为方面的属性。它提供了一种简单、自然但精确的方式来讨论交互发生的顺序，而无须采用绝对时间度量。

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本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的表征理论，深度学习的学习理论，深度学习的优化理论，深度学习的核心算法。

本课程系统地介绍了算法分析与算法设计的概念、方法和应用。课程共分12章，涵盖的内容包括数据结构、串与序列、动态规划、贪心算法、图算法、概率算法、查找与排序算法等内容。课程采用工程问题导引、反向设计的方式组织教学内容，基于经典算法问题案例完成对算法基本理论、采用的基本数据结构、算法的性能等内容的学习与分析，并完成算法的实践，突出对学生知识应用能力和工程实践能力的培养。在课程每章的每小节提供练习题和思考题供课后复习，针对每章提供实验和案例，供课后实践和扩展提高，提供全套课程资源辅助教师教学和学生学习