本書共包含20章，每章均以項目為驅動，將微信小程序的基礎知識點分解實現。全書案例由淺入深，從基礎篇的創(chuàng)建第一個微信小程序開始，到應用篇的各類API的實現，包括天氣查詢、口述校史、電子書櫥、醫(yī)療急救卡、會議邀請函、指南針和手繪時鐘等項目；本書在游戲篇還包含了拼圖、推箱子和貪吃蛇游戲；在提高篇引入了小程序云開發(fā)的概念，例如帶有云數據庫的高校新聞網、帶有云存儲的電子書櫥；最后在綜合篇給出圖片分享社區(qū)案例，介紹了第三方Van

本書由工程師撰寫，系統介紹機器學習中需要的主要數學知識，以及機器學習算法的實現和應用場景，為機器學習初學者制定了如何夯實基礎的方案。本書以機器學習的算法為主線，深入剖析算法的概念和數學原理，以通俗形象的語言進行介紹，讓讀者無需了解太多前置數學知識，就能看懂數學公式的表達意思，從而深度掌握機器學習的思想和原理。主要內容包括：首先介紹機器學習基本概念及工具，然后從概念、原理、Python實現、應用場景幾個方面，詳細剖析機

本書用平實的語言深入淺出地介紹當前熱門的機器學習經典算法，包括線性回歸、Logistic回歸與Softmax回歸、決策樹（分類與回歸）、樸素貝葉斯、支持向量機、K近鄰學習、K-Means和人工神經網絡，針對每一個算法首先介紹數學模型及原理，然后根據模型和算法描述使用Python編程和Numpy庫進行算法實現，最后通過案例讓讀者進一步體會算法的應用場景以及應用時所需注意的問題。本書適合準備進入人工智能和數據分析與挖掘領

本書通過豐富的例程，深入講解了micro:bit各部分的使用方法和使用技巧，可以幫助讀者快速掌握micro:bit的編程方法，深入了解其系統結構、功能參數、擴展性能、硬件效能，工作原理以及它的使用限制等內容。全書包括五個部分講解。每個部分通過makecode和python的編程方法對比，不但可以幫助讀者學習makecodePython的編程方法，也可以方便讀者快速從圖形化編程轉換到代碼編程。

本書主要探討在這個演算時代，"身份”的意義為何：演算法如何運作，在哪些層面控制了我們的生活，我們又該如何抵抗？演算法無所不在，組織全世界的數據。我們每一次使用電腦搜尋、按贊、點擊與購買都是一個數據。這些復雜的系統規(guī)則，不只塑造我們在網絡與現實生活中的知識與人際關系，還決定了我們的現在與未來的樣貌，無論是否在線。

本書以人工智能發(fā)展為時代背景，通過實際案例應用描述算法，提供了較為詳細的實戰(zhàn)方案，以便深度學習。本書內容從算法上分為數學、搜索、回溯、遞歸、排序、迭代、貪心、分治和動態(tài)規(guī)劃等；從數據結構上分為字符串、數組、指針、區(qū)間、隊列、矩陣、堆棧、鏈表、哈希表、線段樹、二叉樹、二叉搜索樹和圖結構等。本書針對經典算法，結合相關的數據結構，將描述問題、問題示例、代碼實現以及運行結果相結合，語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Py

想要借助macOS提升自己的效率？想要把macOS變成輔助學習的“利器”？想要用macOS享受生活的樂趣？打開本書吧，這是一本讓你從小白變成“效率達人”的手冊。本書以macOS為基礎，從基礎配置、高效辦公、輔助學習、系統維護等方面入手，圖文并茂地介紹了macOS中各種實用技巧和隱藏功能。本書以實際應用為導向，以提高水平為目標，幫助讀者了解macOS的細節(jié)，挖掘macOS的潛力，掌握高效使用macOS的竅門，快速成為m

本書是用于全面、系統學習和運用CreoParametric軟件的書籍，全書內容分為14章，從基礎的CreoParametric操作環(huán)境開始講起，循序漸進地詳細介紹了操作設置、草圖的繪制與編輯、基準特征的創(chuàng)建、三維建模特征的創(chuàng)建、放置特征的創(chuàng)建、特征的操作及修改零件模型的方法、曲面的創(chuàng)建與編輯、裝配設計、工程圖設計、鈑金設計等，最后通過具體的設計實例訓練達到使讀者精通該軟件使用的目的，并力爭對每個抽象的概念、命令、功能

本書分四篇對EON軟件進行了詳細的介紹：基礎入門篇主要介紹當前虛擬現實領域的一些基本概念和EON的基礎知識；節(jié)點介紹篇主要介紹EON軟件中一些常用節(jié)點的使用方法；高級進階篇主要介紹如何更加深入地設計EON仿真程序；案例應用篇以示例的形式詳細地介紹動態(tài)加載、數據庫和文件訪問、動畫仿真、流程控制、虛擬裝配，以及EON如何與外部程序交互等方面的內容，并進行了仿真實驗，每個示例都給出了詳細的仿真程序。

本書是機器學習入門書，以Python語言介紹。主要內容包括：機器學習的基本概念及其應用；實踐中常用的機器學習算法以及這些算法的優(yōu)缺點；在機器學習中待處理數據的呈現方式的重要性，以及應重點關注數據的哪些方面；模型評估和調參的方法，重點講解交叉驗證和網格搜索；管道的概念；如何將前面各章的方法應用到文本數據上，還介紹了一些文本特有的處理方法。 本書適合機器學習從業(yè)者或有志成為機器學習從業(yè)者的人閱讀。