本书以图解的方式讲述数据结构及其算法, 力求简洁明了地阐述复杂的算法理论, 以C++作为描述语言解析算法的执行过程, 以大量的范例程序来展示数据结构的使用及其相关算法的具体实现。数据结构是计算机专业的核心课程之一, 也是编程爱好者程序设计的重要基础。本书内容包含这门必修课的全部知识体系: 数组、链表、堆栈、队列、树、图等数据结构, 以及基于这些数据结构的各类算法等。为了教学的需要, 每章都提供了丰富的课后习题及详细的参考答案。
本书按照需求规划、需求实现、可视化的流程进行编排，通过项目开发的主要流程，介绍数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，本书介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路，以及各种问题的解决方案等，并在其中穿插了许多与大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念、电商业务概述、数据仓库理论和数据仓库建模等。 本书共14章，其中，第1～3章是项目的前期准备阶段，主要介绍了数据仓库的概念和搭建需求，并初步搭建了本数据仓库项目所需的基本环境；第4～7章是项目的核心部分，详细介绍了数据仓库的建
《软件性能测试：LoadRunner性能监控与分析实例详解》在介绍软件性能测试概念的基础上，结合对实际测试案例的剖析，重点讲解性能测试实战技术、LoadRunner工具的使用技巧和应用于实际工作中能够解决的问题。全书共分为8章，系统地介绍了性能测试概述及流程、LoadRunner相关基础知识及基本概念、LoadRunner-Vugen模拟用户行为、为负载准备测试脚本、LoadRunner-Controller负载生成及运行场景、学习系统性能测试案例等内容。《软件性能测试：LoadRunn
作者根据自己多年的前后端开发经验，站在完全零基础读者的角度，详尽介绍了Python数据可视化的基础知识，以及大量的开发技巧。本书分为3篇，围绕Python的3个主要数据可视化库进行详细的讲解：Python中最基础的可视化库Matplotlib、在实际工作中首选的Seaborn、可以在网站后台中实现数据可视化的Pyecharts。读者将这3个数据可视化库掌握，就能够解决90%以上的开发需求。最后还有附录帮助读者快速查找3个数据可视化库中常用的绘图函数。 本书适合完全0基础的初学者、想要系统学习的P
这是一本真正从“人”（而非技术也非管理）的角度关注软件开发人员自身发展的书。书中论述的内容既涉及生活习惯，又包括思维方式，凸显技术中“人”的因素，全面讲解软件行业从业人员所需知道的各种“软技能”。 本书聚焦于软件开发人员生活的方方面面，从揭秘面试的流程，到精心做出一份杀手级简历，到制作脍炙人口的视频内容，到打造你的个人品牌，到提高自己工作效率，到与职业倦怠做斗争，甚至到投资房地产和关注自己的健康。本书共分为职业篇、自我营销篇、学习篇、生产力篇、理财篇、健身篇、心态篇等七篇，概括了软件行业从业人员
《Python超能学习手册》是作者5 年Python 编程教学成果的结晶，采用了布鲁姆教育目标来精心设计全书的结构和内容，同时还结合读者的认知水平和需求，在注重知识性的同时深度融入了趣味性，从做游戏的角度来激发读者学习编程的兴趣，聚焦于编程技能以及逻辑、计算和创新思维的培养与提升。《Python超能学习手册》共3 个部分24 章，从积极正面的游戏（比如文字冒险类和图形类游戏）入手，以快速、有趣和目标为导向，着眼于帮助读者通过学习Python 编程来掌握高效率的底层思维框架，从而懂得如何规
创建有趣且有用的树莓派程序不需要具备编程经验，本书就可以帮助读者在强大的树莓派上创建有新意的程序和有趣的游戏。《Python树莓派编程从零开始(第3版)》介绍了树莓派形式.上的一些变化和新的配置过程，以及对当前版本4的操作系统的更新。通过阅读本书，读者将了解如何配置硬件和软件，如何编写Python脚本，如何创建用户友好的GUI和控制外部电子设备。书中按步骤讲解了一个数字时钟原型项目和一个功能齐全的树莓派机器人项目。内容涵盖:●配置树莓派并探索其功能●开始编
主要内容？ 在机器学习生命周期的不同阶段规划和实施 XAI？ 评估目前流行的各种XAI开源工具的优缺点？ 介绍如何处理机器学习数据中的偏见问题？ 介绍处理机器学习数据中的道德伦理和法律问题的工具和相关知识？ 介绍XAI 设计和可视化方面的**实践？ 将XAI集成到Python模型中？ 在整个机器学习生命周期中使用对应的XAI工具来解决业务问题
本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观
作者根据自己多年的前后端开发经验，站在完全零基础读者的角度，详尽介绍了Python编程语言的基础知识，以及大量的开发技巧，包括Python语基本语法、运算符与表达式、流程控制语句、列表与元组、字符串、字典与集合、Python中使用正则表达式、函数、数值计算、时间日期等。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可轻松领会Python程序开发的精髓，快速提升开发技能。每章最后还提供了难度适中的习题，检验学习效果。
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