Statistics for Machine Learning

本书是一份旨在帮助Java求职者在面试中脱颖而出的重要指南。本书涵盖Java并发编程的多个关键主题，如并发原理和线程安全、并发关键字原理、并发锁和死锁、并发容器和工具、并发线程池以及并发设计与实战等。本书的特色在于将“大厂”“名企”的面试问题和实践经验相结合，不仅对面试问题和面试官心理进行深度剖析，还对面试问题解答和相关技术点进行详细介绍，这样更有利于读者全面理解相关知识点和技术，并能够在实际工作

本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。本

本书在《C语言程序设计案例式教程》的基础上进行了完善、补充和修订，内容更加丰富、翔实，结构层次更加清晰、合理。本书共11章，第1章主要介绍C语言概述、C语言开发环境的搭建和C语言程序的编译机制等；第2章和第3章主要介绍C语言的基础知识，包括关键字、标识符、常量、变量、数据类型、类型转换、运算符与表达式等；第4～9章主要介绍C语言的核心知识，包括结构化程序设计、数组、函数、指针、字符串、结构体等；第

本书采用常用技术与真实案例相结合的讲解方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

本书分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（独家专利技术解密）。

本书书分为以下几部分：第一部分：预备知识：介绍数据结构和算法的基本概念，并演示如何搭建开发环境、编写测试用例。第二部分：数据结构：介绍常见的数据结构，包括数组、链表、矩阵、栈、队列、跳表、散列、树、图等。第三部分：常用算法：介绍常用的算法，包括分而治之、动态规划、贪婪算法、回溯、分支界定、遗传算法等。第四部分：商业实战：介绍汉诺塔及五子棋两款游戏的实现。

本书从零开始，介绍了Python编程语言的基础知识。全书共17章，第1-9章介绍了Python的语言基础；第10-13章介绍了与Python编程相关的拓展知识；第14-16章介绍了3个实战项目；第17章介绍了初学者如何利用当下最热门的AI工具ChatGPT学习Python编程。

本书系统地阐述了区块链技术的理论体系结构，辅以典型工程案例，为读者展示成熟的分析方法和解决方案。全书内容包括区块链概述、区块链开发基础、区块链核心技术解析、区块链数据存储、区块链网络构建、以太坊技术解析、区块链技术改进、区块链安全性分析、区块链项目实战案例。本书难易适中，内容充实，层次清晰，可作为普通高等学校信息安全、网络空间安全、软件工程、计算机科学与技术等专业本科生和研究生教材，也可以作为区块

本书从初学者的角度出发，由浅入深地讲解了Java语言的相关内容。全书共11章，主要介绍了Java开发环境的搭建及其运行机制、基本语法、面向对象编程思想、多线程、常用API、集合、I/O、网络编程等内容，采用通俗易懂的语言阐述抽象的概念，选用生活中密切相关的例子演示知识的运用，通过剖析案例、分析代码含义、解决常见问题等方式进行讲解。书中还添加了许多阶段性任务来模拟程序开发过程，帮助初学者培养良好的编