《图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案，主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。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。

本书详细阐述了与Pandas相关的基本解决方案, 主要包括Pandas基础, DataFrame基本操作, 创建和保留DataFrame, 开始数据分析, 探索性数据分析, 选择数据子集, 过滤行, 对齐索引, 分组以进行聚合、过滤和转换, 将数据重组为规整形式, 组合Pandas对象, 时间序列分析, 使用Matplotlib、Pandas和Seaborn进行可视化, 调试和测试等内容。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。

《人机交互之道 : 研究方法与实例》详细解读了人机交互领域中的一些研究方法，其中既有偏社会学和定性研究的，也有偏技术与工程的。此外，本书还介绍了一些用于记录和获取新型数据的技术和设备，如各
种传感器系统、眼动追踪设备和各种日志系统等。最后，本书介绍了人机交互中三种较新的数据分析方法：回溯分析法、智能体建模法和社会网络分析法。
《人机交互之道 : 研究方法与实例》适合人机交互相关专业的学生、教师及从业者阅读。

这本书从零基础开始, 一步一步教导读者轻松学习最新版的R语言, 学习本书不需要有统计基础, 在无形中本书已灌溉了统计知识给你。整本书共有19个章节, 从最简单的认识R语言环境开始, 内容包含, 数据分析, R语言函数的使用, 程序流程控制, 数据输入与输出, 数据分析, R语言绘制统计图表。为了增进学习效率以及验证学习成果, 这本书在每一章节末尾有判断题、选择题和多选题, 以及实践题, 书籍附录则有习题解答。这些题目有许多是来自美国著名Silicon Stone Education公司

本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派入门所需要的基础知识；涵盖了树莓派GPIO 的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM脉宽调制等偏硬件操作的内容； 同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法， 常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建 配置等。此外，还加入了一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制

本书是一本来自一线开发者的Go语言编程入门书，深入浅出地讲述了Go语言的语法特性和编程实践，全书分为基础和项目两部分，基础部分主要介绍Go语言开发环境的搭建、基础语法、数据类型、指针、内置容器、函数、结构体、接口、反射、并发编程、包的应用与管理、目录与文件管理、时间管理、数据库编程等，项目部分主要介绍网页自动化测试程序、网络爬虫程序、网络信息反馈网站的开发实践，此外，还介绍了Go语言程序的编译方法。本书各章还提供了近20个动手练习小项目，便于读者边学边练，迅速提升编程技能。 本书通俗易懂，体系完

《Spring Cloud 微服务快速上手》介绍了当下最主流的属于Spring生态的微服务框架，它继承了Spring Boot的优点，开发部署都非常简单。本书内容全面，介绍了微服务架构的发展历程，包含Spring Cloud Netflix 和 Spring Cloud Alibaba的组件，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。在解读核心组件的实现原理的同时，配以案例进行实践。本书内容包含微服务架构和云原生架构，读者在掌握微服务之后，可以进一步掌握云原生知识。

《服装设计必修课（CorelDRAW版）》是实用性很强的服装设计书籍，注重讲解服装设计的理论及项目应用。全书循序渐进地阐述了与服装设计相关的理论知识和软件操作。 《服装设计必修课（CorelDRAW版）》共分为12章，内容包括服装设计基础知识、服装设计中的面料与图案、服装设计中的色彩搭配、常见服装风格、T恤衫款式图设计、衬衫款式图设计、针织服装款式图设计、外套款式图设计、裙装款式图设计、裤装款式图设计、 婚纱礼服款式图设计、童装款式图设计，并对第5～12章中的项目应用进行了细致的理论解析和

《微信小程序开发从入门到项目实践》采取“基础知识→核心应用→高级应用→项目实践”的结构和“由浅入深，由深到精”的学习模式进行讲解。全书共13章。首先讲解微信小程序的发展历程、小程序账号注册以及项目的创建；然后通过对原生组件、视图容器组件、表单组件等小程序组件的讲解，使读者对小程序组件的使用方法等有一个初步的认识；接下来进行小程序API的讲解，通过对网络API、文件API、数据缓存API、媒体API等内容的介绍，使读者更加深入地了解小程序，并借助这些API方便快速地实现小程序的功能；最后通过实战项

本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、