"当今更流行的JavaScript库的实操指南
　　在《ReactJS实践入门》一书中，全栈开发者Chris Minnick使用广受欢迎的前端工具ReactJS为读者讲解基本的编程概念，教会读者如何理解React，并通过示例说明了如何应用所学知识来构建应用程序。
　　《ReactJS实践入门》将帮助读者学习ReactJS开发人员使用的专业术语，以及实践对于React编程新手和老手都有帮助的现代示例。《ReactJS实践入门》假定读者没有软件工程知识基础或相关经验，因此在介绍相关术语时

《AutoCAD 2024中文版电气设计从入门到精通》主要介绍AutoCAD 2024在电气设计中的应用方法与技巧。全书分2篇共14章，其中基础知识篇（第1～8章）分别介绍电气图制图规则和表示方法，AutoCAD 2024入门，二维绘图命令，基本绘图工具，文本、表格与尺寸标注，编辑命令，图块及其属性，设计中心与工具选项板等知识；设计实例篇（第9～14章）分别介绍了电力电气工程图设计、电子线路图设计、控制电气工程图设计、机械电气设计、建筑电气设计及龙门刨床电气设计方面的实例。在介绍的过程中由浅入深

本书系统地介绍了JavaScript编程基础、编程思想、浏览器应用开发、服务器端应用开发、类型约束器、工程化开发、网络完全及简单的数据结构和算法。
全书共10章：第1章为JavaScript入门介绍，第2章为JavaScript面向对象编程，第3章为JavaScript的DOM和BOM，第4章为ECMAScript规范，第5章为JavaScript异步编程，第6章为JavaScript模块化编程，第7章为NPM包管理器攻略，第8章为基于类型约束器的JavaScript，第9章为网络安全与协

本书围绕联合稀疏信号的检测和恢复，主要研究了联合稀疏信号的检测方法及其检测性能界限、联合稀疏信号的恢复方法及其在雷达成像问题中的应用；介绍了基于局部**势检验的联合稀疏信号检测方法，分析了该方法在模拟数据、低比特量化数据、高斯和广义高斯噪声情形下的理论检测性能。同时，介绍了一种基于前瞻基信号选择和双块稀疏性的联合稀疏信号恢复方法，并以多极化雷达成像为应用实例，介绍了联合稀疏信号的恢复方法；通过改善雷达图像中非零像素点的聚集程度和抑制目标区域外的能量泄露，提升了雷达的成像质量。
本书可供从事

《Copilot和ChatGPT编程体验：挑战24个正则表达式难题》呈现了两方竞争的格局。一方是专业程序员David Q. Mertz，是网络上****的正则表达式教程的作者。另一方则是强大的AI编程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。
比赛规则如下：David编写了24个正则表达式难题，并展示如何解决每个难题。David解题后，会让AI工具重解一遍。AI工具给出的结果令David大为惊叹。哪方的结果更正确？哪方编写的代码更简洁优雅？哪方更机智地利用了鲜为人知的

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视表、处理日期与时间、Scikit-Learn机器学习模块、Matplotlib模块入门、Matplo

《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》全面、系统、深入地介绍Apache Spark性能优化的相关技术和策略，涵盖从Spark性能优化的基础知识到核心技术，再到应用实践的方方面面。本书不但系统地介绍各种监控工具的使用，而且还结合实战案例，详细介绍Spark性能优化的各种经验和技巧，提升读者的实际应用技能。
《Spark性能优化实战：突破性能瓶颈，遨游数据重洋》共8章。第1章从性能优化的基本概念出发，介绍Spark的基础知识，并介绍如何进行性能优化；第2章介绍Spark性能优

本项目在现有教材的基础上，引入在人工智能广泛采用的动态进化算法，满足广大学生的需要。另外本项目将现有算法进行分类，学习内容逐章加深，并增加问题与思考部分，引导学生深入领悟算法的本质，这是本项目的一个显著创新点。其次，本项目将在申请人大量阅读现有**文献的基础之上，设计**颖的内容结构，给出最前沿的理论方法。最后，人工智能的蓬勃发展，也迫切需要全面**的智能计算方法，作为高年级本科生教材，亦可供相关专业的研究人员和工程技术人员参考。

本书系统地介绍了广义机器人系统的几种先进控制方法，是著者科研团队（包括国内外同行）近年来从事科研工作的**成果。本书分别以悬架、轮式移动机器人、单摆等广义机器人系统为例，阐述了基于高增益观测器的输出反馈控制器的设计方法、理论和仿真实验。本书共8章，介绍了控制器设计方法的研究背景、存在的问题，并介绍了广义机器人系统的动力学模型和状态空间表达式的建立，以及具有状态时滞、驱动器时滞、传感器时滞的非线性系统关于输出反馈控制等多种控制技术的设计方法，每种方法都给出了理论推导和仿真实验。 本书内

本书以统计/数学为出发点, 介绍深度学习必备的数理基础, 讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能, 包括常见算法与相关套件的使用方法, 例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。