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和其他主要語言一樣，掌握C語言可以帶你去一些非常有趣的新地方。在它首次出現近50年后，它仍然是世界上最流行的編程語言，并被用作全球工業核心系統的基礎，包括操作系統、高性能圖形應用程序和微控制器。這意味著，在尖端產業的尖端領域，如游戲、應用程序開發、電信、工程、甚至動畫制作，都需要熟練的C語言用戶來將創新的想法轉化為順利運行的現實。

為了幫助您達到使用C語言的目的，第2版《C Programming For Dummies》涵蓋了開始編寫程序所需的所有內容，從邏輯上指導您完成開發周期:從最初的設計和測試到部署和實時迭代。到最后，您將熟練地掌握干凈的編程應該做什么和不應該做什么，并且能夠輕松地生成優雅而高效的源代碼的基本(或不那么基本)構建塊。

編寫和編譯源代碼 鏈接代碼以創建可執行程序 調試和優化您的代碼 避免常見的錯誤

無論你的目的地是科技行業、初創企業，還是只是為了在家消遣而開發，這本易于遵循、內容豐富、有趣的C編程語言指南都是實現這一目標最快、最友好的方式!

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這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

這個介紹Bootstrap 4的更新的第二版構建了您對CSS的基本規則、SASS預編譯器、Bootstrap以及它們如何一起工作的理解。在學習了在Linux (Ubuntu)和Windows上設置CSS之后，您將了解如何使用為引導程序編寫的模板和主題，以及如何改進用戶界面。您還將了解如何利用和激活組件。提供了大量的屏幕截圖和代碼片段，以幫助解釋和加強書中討論的概念。

Randall Hyde撰寫的具有里程碑意義的“寫好代碼”系列的第二卷，“低層次思考，高層次寫作”，涵蓋了高級編程語言(如Swift和Java)，以及64位CPUsARM、Java虛擬機和微軟公共運行時上的代碼生成。

今天的編程語言提供了生產力和可移植性，但也使編寫沒有針對編譯器進行優化的草率代碼變得容易。低層次的思考，高層次的編寫將教會你如何編寫源代碼，從而在編譯器中運行后產生良好的機器碼。

你將學習:

• 如何分析編譯器的輸出，以驗證您的代碼生成良好的機器碼
• 編譯器為通用控制結構生成的機器代碼語句的類型，因此在編寫HLL代碼時可以選擇最好的語句
• 足夠的匯編語言讀取編譯器輸出
• 編譯器如何將各種常量和變量對象轉換為機器數據

了解了編譯器的工作原理后，您將能夠編寫源代碼，并將其轉換為優雅的機器碼。

新到本版，涵蓋:

• 編程語言如Swift和Java
• 在現代64位cpu上生成代碼
• 移動電話和平板電腦上的ARM處理器
• 基于堆棧的架構，如Java虛擬機
• 現代語言系統，如微軟公共語言運行時

《數據科學與機器學習概論》的創建目標是為尋求了解數據科學的初學者、數據愛好者和經驗豐富的數據專業人士提供從頭到尾對使用開源編程進行數據科學應用開發的深刻理解。這本書分為四個部分: 第一部分包含對這本書的介紹，第二部分涵蓋了數據科學、軟件開發和基于開源嵌入式硬件的領域; 第三部分包括算法，是數據科學應用的決策引擎; 最后一節匯集了前三節中共享的概念，并提供了幾個數據科學應用程序示例。

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1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中，讀者將學習如何為聚類問題應用優化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

2. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

數據科學和大數據項目的數量正在增長，當前的軟件開發方法受到了挑戰，以支持和促進這些項目的成功和頻率。關于如何使用數據科學算法以及大數據的好處已經有了很多研究，但是關于可以利用哪些最佳實踐來加速和有效地交付數據科學和大數據項目的研究卻很少。大數據的數量、種類、速度和準確性等特點使這些項目復雜化。數據科學家可利用的開源技術的激增也會使情況變得復雜。隨著數據科學和大數據項目的增加，組織正在努力成功交付。本文討論了數據科學和大數據項目過程，過程中的差距，最佳實踐，以及這些最佳實踐如何在Python中應用，Python是一種常見的數據科學開源編程語言。

3. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人們所期望的那樣，技術書籍的大部分時間都集中在技術方面。然而，這造成了一種錯覺，即技術在某種程度上是沒有偏見的，總是中性的，因此適合每個人。后來，當產品已經存在時，現實會證明我們不是這樣的。包含和表示在設計和建模階段是至關重要的。在本章中，我們將從架構的角度分析，哪些非功能性需求是最敏感的，以及如何開始討論它們以最大限度地提高我們的軟件產品成功的可能性。

4. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

5. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

6. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

7. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

8. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

9. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

10. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

11. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

12. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Micha? Breiter and Robert Nowak

本章描述了將對象狀態轉換為一種格式的過程，這種格式可以在當前使用的面向對象編程語言中傳輸或存儲。這個過程稱為序列化(封送處理);相反的稱為反序列化(反編組)進程。它是一種低級技術，應該考慮一些技術問題，如內存表示的大小、數字表示、對象引用、遞歸對象連接等。在本章中，我們將討論這些問題并給出解決辦法。我們還簡要回顧了當前使用的工具，并指出滿足所有需求是不可能的。最后，我們提供了一個新的支持向前兼容性的c++庫。

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

認真的開發人員知道，代碼總是可以改進的。在每次迭代中，您都要進行優化—無論大小—這將對您的應用程序的速度、大小、彈性和可維護性產生巨大的影響。

在《真正優秀的軟件:能夠工作、生存和成功的代碼》一書中，作者、教師和Java專家Marco Faella教授您編寫更好代碼的技巧。您將從一個簡單的應用程序開始，然后通過七個仔細的重構，每個重構都旨在探索質量的另一個維度。

C語言深度指南《Modern C》第二版上線，內容更新，加入插圖，是新視角指南的非常好書

地址： //www.manning.com/books/modern-c

Modern C關注現代C編程的新特性和獨特之處。本書是基于最新的C標準，并提供了一個最新的視角，關于這個久經考驗的真實的語言。

對這項技術

對于一門有50年歷史的編程語言來說，C語言是非常現代的。無論您是在編寫嵌入式代碼、低級系統例程還是高性能應用程序，C語言都能應對挑戰。這本獨特的書，基于最新的C標準，揭示了這一可靠語言的現代視角。

關于這本書

Modern C向您介紹了現代C編程，強調了這種強大語言的獨特和新特性。對于新的C程序員，它從基礎開始，比如結構、語法、編譯和執行。在此基礎上，您將進一步了解控制結構、數據類型、操作符和函數，從而更深入地了解底層所發生的事情。在最后幾章中，您將探索性能考慮因素、可重入性、原子性、線程和類型泛型編程。在進行概念強化練習和技能磨練挑戰的過程中，您將編寫代碼。

里面有什么

• 運算符和函數
• 指針、線程和原子性
• C的內存模型
• 動手練習