《高效C/C++调试》是关于软件调试技术的深度探索，融合了作者的实践智慧。书中不仅指导读者如何使用专业的调试工具，还介绍了如何宏观和微观地分析问题，并**限度地发挥调试器功能。此外，书中还深入解读了调试背后的技术原理，如调试符号、内存管理及系统内核对内存的操作机制，以揭示内存管理的关键性和复杂性。
除了介绍基础概念外，本书还涵盖了许多增强调试能力的工具与插件。尽管焦点集中在C/C++，但其中的策略与技巧具有普适性，适用于多种编程语境。内容包括从内存泄漏预防调试、Linux下的eBP

本书是一本全面介绍C++模板技术的图书，主要内容涵盖C++模板的基础概念、语言细节、编程技巧、高级应用以及实用示例等。本书针对C++11、C++14、C++17标准进行了内容更新，并对很多新语言特性（包括变量模板、泛型lambda、类模板参数推导等）给出详细解释。通过阅读本书，读者可以深入理解C++模板技术，掌握开发有效、简洁且易维护的软件的原因、时机和方法。 本书内容丰富，架构清晰，讲解翔实，适合对C++模板技术感兴趣的开发人员或爱好者阅读。

Java是一个面向互联网的开源的计算机程序设计语言，拥有跨平台、面向对象、多线程的特点，经过20多年的发展，吸收了软件开发领域的最新技术，支持泛型编程、Lambda表达式、反射、注解等，形成了Spring、SpringMVC、Mybatis、springBoot等框架技术，先后使用了Git，Maven，Docker等各种项目管理、构建和配置工具，广泛应用于企业级Web应用开发和移动应用开发。对于大多数学生来说，Java的学习周期长，学习难度大，学习效率低。在众多的Java知识内容当中，合理选择知

内容简介： 《你好，Python》首先介绍各种计算机编程语言的特点、编程思维和程序开发的理念，分析Python语言的发展和选择Python语言的价值和意义；然后着重介绍Python开发工具的下载和安装，Python编程语言的语法、变量、运算、条件判断、循环、函数、输入输出、模块和标准库等知识；最后讲解编程开发方面的经典程序问题、经典算法，并通过Python编程实例，来讲解如何解决网络编程、数据库、电子邮件、数学计算、图形界面等真实问题。

《数据结构与算法入门到提高（Python语言实现）》面向零基础的读者，全面讲解了数据结构和算法的相关知识。全书共8章，首先介绍了相关概念和Python语言的基本情况，再讲解核心知识：线性表、栈、队列、树、图等数据结构，最后解读了查找、排序等算法及Python的相关库和模块实现多种数据结构的方法。全书内容通俗易懂、文字精练，搭配相关例题和案例，可快速理解重点、难点。同时，本书附有代码，且对代码均做了详尽的解析，可轻松上手实操，对初学者非常友好。
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《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》创新地以ChatGPT作为辅助学习工具，系统全面地讲解了零基础读者如何快速有效地学习Python编程技能。
全书共15章，第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用；第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建；第3~10章为基础内容，讲解了Python的语言基础，包括输入与输出、变量与类型、运算、控制流、函数、列表、字典、模块；第11~13章为进阶内容，介绍了使用Python进行文件操作、网络爬虫的相关

这本书专门为那些对自然语言处理技术感兴趣的读者提供了系统的LLM应用开发指南。全书分为11章，从LLM基础知识开始，通过LangChain这个开源框架为读者解读整个LLM应用开发流程。第1~2章概述LLM技术的发展背景和LangChain框架的设计理念。从第3章开始，分章深入介绍LangChain的6大模块，包括模型I/O、数据增强、链、记忆等，通过大量代码示例让读者了解其原理和用法。第9章通过构建PDF问答程序，帮助读者将之前学习的知识应用于实践。第10章则介绍集成，可拓宽LangChain的

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。

　　本书主要介绍Android自动化测试的相关内容：首先介绍自动化测试的市场情况和行业前景；接着介绍Android的相关知识，包括系统概览、环境搭建等，为读者学习后面的知识打下基础；最后介绍自动化测试的相关内容，包括元素识别与定位、等待机制、测试框架等，通过实战案例帮助读者快速掌握自动化测试技术。全书语言通俗易懂，讲解透彻，案例丰富。
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本书注重零基础读者实现Python从入门到精通，加强读者基于数据分析而常用的编程基础，并通过数据分析、机器学习和可视化的内容，增强了读者对数据进行分析和挖掘的能力。全书共8章，主要内容包括Python开发环境搭建与编码规范，数据类型、运算符与内置函数，列表、元组、字典、集合与字符串，选择结构、循环结构、函数定义与使用，文件操作，数据分析，机器学习，数据可视化。本书可作为高等院校统计学、数学、经济学、金融学、管理学等专业相关课程的教材，也可作为从事数据咨询、研究或分析等人士的参考书。