本书详细介绍了Python3 编程从零基础到实战的相关知识，前面7 章为基础部分，主要介绍Python3 编程的基本知识；后面8 章从实战应用的角度分别介绍数据可视化、交互式可视化和数据处理、UI 界面设计与计算机桌面自动化、数据库（主要是MySQL 数据库的增删改查）、机器学习、Git 使用等内容。本书以简单、实用、易懂为原则，力求使读者在学会Python基础知识的同时，掌握实战与应用技能。本书适合刚入门的Python 学习人员以及利用开源工具进行开发与应用的爱好者、研究人员参考阅读。
作者根据自己多年的数据分析和数据挖掘经验，从零基础读者的角度，详尽地介绍了Python数据分析和数据挖掘的基础知识及大量的实战案例。全书分为四篇，第一篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第二篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第三篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第四篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例，让读者了解如何系统地应用前面学到的各种方法解决真实问题。对于书中的每一章，作者还结合实际工作及面试经验，精心
本书以PySide6/PyQt6的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习PySide6/PyQt6的编程基础和实际应用。本书共12章，可分为5部分。第一部分介绍基于项的控件、基于模型/视图的控件（第1章和第2章），第二部分介绍处理数据库、文件、路径、缓存相关的类和应用方法（第3章和第4章）、第三部分介绍使用Graphics/View框架绘图、绘制二维图表和三维图表的相关类和应用方法（第5~7章）、第四部分介绍处理网络、多媒体、打印机、QML相关的类和应用方法（第8~11章）
《Python数据分析》为新手打开了数据处理的大门。作者是一位经验丰富的数据科学家和Python程序员，他将自身的实践经验和专业知识倾注于笔端，帮助读者理解并掌握Python这一强大的编程语言。全书共20章，结构清晰，逻辑严密，使读者在学习的过程中能够有条不紊地逐步深入。书中首先介绍了Python程序设计的基础知识，包括变量、等式、列表、元组、字典、集合等基本概念，以及循环、条件语句等编程基础，帮助读者建立起编程思维，为后续的数据分析工作打下坚实基础。随后，本书进一步展示了如何利用Pyt
LangChain为开发者提供了一套强大而灵活的工具，使其能够轻松构建和优化大模型应用。本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发，涵盖LangChain的核心概念、原理和高级特性，并为读者提供了在实际项目中应用LangChain的指导。 本书从实际的例子出发，细致解读LangChain框架的核心模块和源码，使抽象的概念变得具体。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，能够将LangChain的独特之处融入自己的编程实践中。阅读本书，一起探索LangChain编程的奇妙世界吧！
"本书由三大部分共10章组成。第一部分为基础篇，主要讲解了Hyperledger Fabric的基础知识与环境搭建方法、Hyperledger Fabric架构体系、创建Hyperledger Fabric应用网络的方法； 第二部分为核心篇，主要讲解了Fabric中的排序服务实现、成员服务提供者与策略、Hyperledger Fabric智能合约，以及Hyperledger Fabric账本实现； 第三部分为实践篇，主要讲解了FabricSDK应用开发实践，详细说明了通过Fabric
本书提出和论述了智能合约工程的概念、主要内容和技术体系，在介绍相关思想、理念，以及现有主要智能合约系统基本原理的基础上，主要论述了智能合约的工程化开发方法、智能合约法律化、智能合约形式化设计与验证方法、智能合约即服务、智能合约并行化等新理论和方法。本书适合从事区块链和智能合约研究开发的科研人员参考，以及大学相关专业的本科生和研究生使用。
本书旨在为初学者提供数据库技术的基础知识，并通过引导读者动手实操获得运用数据库技术的基本能力。本书有两个主要特点： 一是内容体系比较完整，既涵盖经典的关系数据库，又涵盖新型的非关系数据库； 二是以比较生动的实例教学法来穿插讲解数据库的原理和使用方法，每章都包含大量的动手实操内容。全书共7章，内容分别为数据库技术概论、关系数据库技术基础、关系数据库的管理和查询、关系数据库技术应用、文档数据库MongoDB的原理与应用、图数据库Neo4j的原理与应用、键值数据库Redis的原理与应用。书中的每个知识
数据库技术自从上世纪60年代诞生以来，经历了网状数据库、层次数据库等发展阶段，zui终在80年代确立了关系数据库技术的主导地位。关系数据库技术经过几十年的发展，在各行各业都取得了巨大的成功。但是，进入21世纪后，随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，传统的关系数据库技术由于在可扩展性、灵活性等方面存在的不足，难以支持层出不穷的新型应用。在此背景下，键值数据库、文档数据库、列存储数据库、图数据库等新型数据库技术因运而生。本书与现有的介绍关系数据库技术为主的书籍不同，重点介绍当前数据库领域中出
本书完整讲解了电商行业数据仓库项目的构建过程，并提供了详尽的思路分析。在整个项目构建过程中，介绍了关键技术框架的安装部署流程和经典数据指标的解决方案，并在其中穿插了大数据和数据仓库的经典理论知识。本书从逻辑上可以分为两大部分：第一部分是第1～3章，重点讲解数据仓库的相关概念和项目需求分析，并初步介绍了数据仓库项目所需的基本环境；第二部分是第4～8章，这一部分是数据仓库项目构建的关键部分，讲解了如何对海量数据进行采集、存储和分层计算，以及如何计算得到所有的项目需求指标。本书适合具有一定编程基础且对
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