《UI设计技术与应用案例解析》以案例为指引，以理论做铺垫，全面系统地对UI设计的方法与技巧进行了讲解。书中用通俗易懂的语言、图文并茂的形式对Photoshop、Illustrator、MasterGo软件在UI设计中的应用进行了细致的剖析。全书共8章，遵循由浅入深、从基础知识到案例进阶的学习原则，对UI设计的基础知识、图像处理相关知识、图形元素的设计技能、产品设计交互工具、组件与图标设计、App界面设计、网页界面设计以及软件界面设计等内容进行了逐一讲解。《UI设计技术与应用案例解析》结构合理、内

本书借鉴PBL式教学模式，以案例Demo为主线，将基础知识、核心技能打造成小型案例，通过案例来学习LiteOS。LiteOS可以在Windows、Linux、macOS等平台进行开发，内核基础主要包含任务、中断、IPC通信等。在深层次的知识中，可以进行LiteOS组件开发、系统移植。最后在综合项目中穿插用到了基础内核及LiteOS支持的物联网协议开发、物联网平台使用，能够让读者快速进行大型项目开发。本书共13章，分别为快速入门篇（第1章和2章）、内核基础篇（第3~6章）、内核进阶篇（第7~9章）

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“数据科学应用”有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包括特征选择、特征处理和特征提取；第7章数据可视化应用；第8~13章介绍6种数据挖掘与建模的方

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLAB代码；第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系，选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析，并给出

《学习SpringBoot3.0》详细阐述了与SpringBoot3.0相关的基本解决方案，主要包括SpringBoot的核心功能、使用SpringBoot创建Web应用程序、使用SpringBoot查询数据、使用SpringBoot保护应用程序、使用SpringBoot进行测试、使用SpringBoot配置应用程序、使用SpringBoot发布应用程序、使用SpringBoot构建原生程序、编写响应式Web控制器、响应式处理数据等内容。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

这是一本面向RPA开发初学者的实战图书，囊括了RPA在金融、政务、制造、电商、医疗等十大行业的RPA开发实战案例，每个案例都有详细的步骤拆解，图文并茂，手把手教会大家完成自动化流程的开发。 《RPA开发：UiPath入门与实战》中的案例均源自企业真实项目，每个案例都从项目需求开始，一步步引导读者完成需求分析、流程设计和流程实现，帮助读者深入理解并熟悉UiPath工具的同时也锻炼了自动化流程设计的思维模式。这些案例涵盖了RPA开发的大部分应用场景，包括Excel/Word/PDF自动化、录制和数据

《SpringFramework6开发实战（SpringSpringWebMVCMyBatis）》基于框架Spring6.x，按照理论讲解贯穿案例的模式详细讲解了SSM框架的应用技术。本书共10章，第1章对Spring框架进行简单介绍；第2~4章结合员工系统分别讲解Spring框架的核心功能IoC、AOP、声明性事务等内容；第5章引入当当书城企业项目案例，结合具体项目讲解Spring整合JDBC；第6章讲解SpringMVC框架；第7章讲解使用SpringMVC实现当当书城项目；第8章讲解MyB

本书从企业信息系统建设和开发的角度，介绍了浏览器/服务器以及云计算架构中相关的Java编程技术和开发工具，主要包括JavaEE/JakartaEE规范、NetBeans的使用、HTML/XML基础知识、Web容器和Web应用程序、Servlet、JSP、JavaBean、MVC、数据库访问、JSTL、过滤器、监听器等内容;还介绍了JavaScript的基本语法和不同浏览器中的事件模型，以及JavaScript面向对象的设计封装，结合富界面互联网应用程序的概念，论述了AJAX技术以及JSON数据格

本书是一部系统论述Python编程语言和实际应用技术的图书,全书共分为13章。第1~8章讲解 Python基本语法;第9~13章讲解Python实际应用的技术。主要内容包括编写第一个Python程序、 Python基本语法、Python数据类型、函数、面向对象、日期和时间、异常处理、访问文件和目录、GUI编程、 网络编程、多线程、MySQL数据库编程和访问Excel文件。 本书每章后面安排了“动手练一练”实践环节,旨在帮助读者消化和吸收本章所讲解的知识点,在本书 附录A中提供了动手练一练参考答案

机器学习是数据科学不可或缺的重要组成部分，是数据科学人才培养的核心内容之一。本书以机器学习理论+Python编程+应用实践的“三位一体”讲解方式，引领读者进入Python机器学习领域。理论上，突出机器学习理论讲解的可读性并兼具知识的深度和广度，旨在指导Python编程调参和实践应用；Python编程上，突出以数据和问题为导向的Python学习路径，借助基于模拟数据的编程直观展示理论背后的朴素道理反刍理论理解，借助基于案例的编程完成机器学习的应用落地；应用实践上，突出案例选择的典型性、综合性和多样