深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版）

《SQL语言从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了在开发中使用SQL语言必须掌握的技术。全书分为3篇共18章，内容包括SQL语言基础、SQL查询基础、复杂查询、数据排序、SQL函数的使用、分组统计、子查询、多表查询、添加数据、修改和删除数据、视图、存储过程、触发器、游标、索引、事务、管理数据库与数据表、数据库安全。所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代

本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演进式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演进式架构机制的章节——介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演进软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演进；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉点。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下最新的基于Python3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。全书共分为4部分，分别如下。入门篇：包括对全书核心概念的指南性介绍，

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7

本书将从零开始教读者如何通过Python实现办公自动化。全书共10章，分为3部分：第一部分（第1~5章）包括从零基础入门Python的基础知识（数据类型、函数、类与对象、捕获异常、文件操作、管理模块等）；第二部分（第6~9章）以操作办公文档为主，介绍如何使用Python代码处理Word、Excel、PPT、PDF文档，实现文档办公自动化；第三部分（第10章）为进阶部分，内容涉及桌面自动化、发送邮件

《SpringBoot从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细讲解了使用SpringBoot进行程序开发需要掌握的知识。全书分为18章，内容包括SpringBoot概述及其环境搭建，第一个SpringBoot程序，SpringBoot基础，配置SpringBoot项目，处理HTTP请求，过滤器、拦截器与监听器，Service层，日志的操作，JUnit单元

本书系统地讲解了现代商业银行的基本原理和知识框架，特别注重通过中外银行网站、年报、典型案例、相关法律法规、重大事件等，来介绍当前国内外银行业务的基本状况、重要改革和未来发展方向，教材图文并茂，内容翔实生动。本书可作为金融学专业本科生或金融专业硕士研究生的课程教学用书，也可作为从业人员了解银行业基础知识的参考书。

本书从需求规划、需求实现到可视化展示等，遵循项目开发的主要流程，全景介绍了金融租赁行业离线数据仓库的搭建过程。在整个数据仓库的搭建过程中，介绍了主要组件的安装部署、需求实现的具体思路、问题的解决方案等，并在其中穿插了许多大数据和数据仓库相关的理论知识，包括数据仓库的概念介绍、金融租赁业务概述、数据仓库理论介绍和数据仓库建模等。本书的第1章至第3章是项目前期准备阶段，主要为读者介绍了数据仓库的概念、

本书以Python3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概述+算法+经典应用的形式，深入浅出地介绍Python数据分析的相关知识。全书共9章，主要内容包括Python概述、科学计算库、开源科学集、数据分析利器、数据分析的可视化、基于回归的数据分析、基于分类的数据分析、基于聚类的数据分析、数据特征分析等。通过学习本书，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时也可感受到利用