Distributed Computing in Java 9

本书以Python的实际应用为主线，以理论基础为核心，引导读者渐进式学习Python的在生活和工作中的实际应用。本书共13章，可分为4部分。第一部分Python的办公自动化篇（第1~5章）、第二部分网络应用篇（第6~10章）、第三部分GUI编程篇（第11~12章）、第四部分其他应用篇（第13章）。本书示例代码丰富，实用性和系统性较强，并配有视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点、难点。精心设计的案例

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

本书是与朱鸣华、罗晓芳、董明等编著的《C语言程序设计教程》配套使用的习题解答与上机指导，根据教学要求设置了三部分内容，包括C语言编程环境简介、知识提要及习题解析、上机指导及实验。本书首先介绍计算机程序实验的一般方法以及在VisualC++2010下编写和调试C语言程序的具体步骤；然后对主教材各章后面的习题以及C语言程序设计课程学习中的疑难问题和常见问题进行了详细的解析，同时，还汇总了各章的知识

《C语言王者归来》详细讲解了C语言的相关知识，从基本概念开始，逐步讲解程序流程控制、循环、字符串、指针、函数、结构、文件输入与输出，以及完整的大型项目设计。同时本书还进一步讲解了数据结构的基础知识，如串行、堆栈、队列与二叉树，奠定读者未来学习算法的基础。本书最后一章则是介绍C++与C语言的差异，由此可以帮助读者学习面向对象的程序开发方法。

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，

全书分为3篇。第1篇介绍编译器基础知识，包括中间表示，重点介绍SSA、数据流分析、支配、循环等知识，此外还介绍了LLVM的后端描述语言TableGen。第二篇剖析分LLVM代码生成，其中对代码生成的每一步骤都有提及，着重介绍指令选择、指令调度、寄存器分配和编译优化。同时还以BPF后端为例总结了如何基于LLVM开发一款新后端的编译器。第三篇附录主要总结了LLVM代码生成过程中使用的IR、BPF指令集

Figma是当下备受关注的云应用UI设计工具：它基于浏览器，因而不受操作系统的限制；它上手容易，可以说Sketch的使用者皆能轻松上手Figma；便于合作共享是它的独特优势。本书通过多个设计案例讲解软件技能，并配有教学视频，从Figma操作的方方面面，延展到设计方法与思维能力。本书第1、2章讲Figma的基础操作及案例演示；第3、4章讲Figma协作功能和界面设计细节，属于UI设计系统进阶知识；第

本书为UiPath的入门工具书。第1～3章介绍RPA与UiPath的基础知识；第4～5章依次介绍流程自动化基础知识与流程搭建的方法论，建议没有相关技术背景的读者详细阅读；第6～8章是UiPath流程开发的关键章，建议读者通读并跟练，便于加深记忆，熟练掌握相关知识，其中的关键知识可以根据章节索引，在实际开发时按需查阅；第9～10章介绍更深层次的云UiPathOrchestrator和机器人企业框架

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可