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本书通过500个实例,为读者提供较为详细的练习题目,以便读者举一反三,深度学习。本书实例涉及的算法包括搜索、回溯、递归、排序、迭代、贪心、分治和动态规划等;涉及的数据结构包括字符串、数组、指针、区间、队列、矩阵、堆栈、链表、哈希表、线段树、二叉树、二叉搜索树和图结构等。书中所有实例均以问题描述、问题示例、代码实现及运行结果的形式来编排。本书语言简洁,通俗易懂,适合作为Python编程人员的入门参考书,也适合作为高等院校相关专业“Python算法实现”课程的参考教材。

本书以线上用户体验为主题，包括6章，分别是如何设计行为、如何设计一个吸引人的提示、如何提高人们购买产品的动机、如何提高人们的行动能力、如何设计能影响访问者的选择、如何应用行为心理学。本书运用大量的前沿学术观点、应用场景、实践案例、基础方法论，向企业人员提供前瞻性的视野及工作、管理方面的策略，促使读者们设身处地的融入场景，更高效率解决线上用户运营的相关问题。本书适合用户体验、交互设计、线上设计运营、电商运营、产品经理等多个领域的从业者阅读学习，也适合企业管理者、创业者以及即将投身于这个领域的爱好者

本书涵盖了HTML5、CSS3、JavaScript、jQuery、Vue.js和Bootstrap等各种Web前端开发技术，在叙述有关原理时结合大量的相关实例。本书分为9章，内容包括Web前端开发概述，HTML5、CSS3语法基础、CSS盒子模型、CSS布局、表格与表单、响应式网页设计、JavaScript及其框架，Bootstrap响应式网页设计等。附录中安排了作为课程教学的实验。全书面向工程实际，强调原理性与实用性。本书适合作为高等院校各专业“Web前端开发”或“网页设计”等课程的教材，也

《零信任安全架构设计与实现》讲述如何集成零信任安全，涵盖企业环境的诸多复杂场景，提供实用的指导，列出安全团队应当精心规划的安全需求，探讨如何从现有企业安全架构中获取更多价值。通过阅读本书，安全专家将能设计一套可信、可防御的零信任安全架构，在循序渐进地实施零信任的旅程中，显著提高安全性并优化运营。零信任安全已成为主流的行业趋势，但零信任的含义仍不确定。零信任从根本上改变企业安全的基本理念和方法，从过时的、明显无效的、以边界为中心的方法转变为动态的、以身份为中心的、基于策略的方法。从以边界为中心的方

使用Python进行数据分析与可视化十分便利且高效，因此Python被认为是***的数据分析工具之一。本书以22个案例，由浅入深地介绍不同数据分析与可视化的应用和实现。仅通过这些案例并不能展示数据分析与可视化的全部精髓，而更多的应用也值得读者在学到一定的基础技能后进一步探索。本书面向高等院校计算机科学、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的师生，以及Python语言初学者和数据分析从业人士。

《MySQL？从入门到精通（第？3？版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢复，MySQL性能优化，权限管理及安全控制，Python+MySQL实现智慧校园考试系统和Ja

本书在《计算机网络技术及应用》的基础上进行全面修订。全书共9章，系统地介绍了计算机网络的基本原理、组网技术、网络硬件系统、网络操作系统、互联网及其应用、网络安全、局域网的设计与安全管理等内容，还设置了相关的实验。本书内容翔实，力求做到基本理论适度，注重基本理论与原理的综合应用，强调实践和应用环节。本书既可作为高等院校理工科工程型与应用型专业“计算机网络”课程的教材，又可作为管理科学与工程相关专业的“计算机网络”课程的教材，对从事计算机网络系统开发和维护的工程技术人员与企业管理人员也有参考价值。

《深度学习模式与实践》通过介绍**实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室走向应用。本书收集并阐明了近十年来真实世界中深度学习最紧密的洞察。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能，并建立信心。《深度学习模式与实践》深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单和有趣。在此过程中，读者将学会相关技巧来部署、测试和维护项目。本书的内容包括：现

量子计算与人工智能的交叉融合，促使量子人工智能的不断发展。本书旨在采用对深度学习爱好者友好的方式，构建量子人工智能应用。全书共13章，第1章和第2章系统介绍量子计算机发展脉络和量子计算编程的基础知识。第3~7章分别介绍不同的深度学习方法和在这些算法逻辑上构建量子启发算法的方式，用量子线路中的相位作为神经网络的可学习参数，重构为量子神经网络算子。这些算子可以在PyTorch环境中直接调用。第8章和第9章是量子人工智能的进阶知识，讲解不同量子算法的可行的评估方式和量子神经网络基于Torch.Scri