数据科学中的实用统计学（第2版）

本书全面深入地介绍Elasticsearch的核心功能及其工作机制。本书由浅入深，从Elasticsearch的基本用法和架构原理，以及倒排索引、分片、节点角色和相关性等核心概念讲起；然后深入探讨数据处理和索引管理，涵盖映射模式、数据类型、文本分析、索引模板；接着详细介绍词项级搜索、全文搜索、复合查询和高级搜索等Elasticsearch的搜索功能，并深入讲解聚合；最后聚焦生产环境中的Elasti

Three.js在过去几年中已经成为创建令人惊叹的3DWebGL内容的标准方式。本书探讨Three.js的所有特性，并提供额外的内容，包括如何将Three.js与Blender、React、TypeScript以及最新的物理引擎进行集成。本书共分为四个部分：第一部分介绍搭建开发环境和运行Three.js；第二部分介绍Three.js的核心组件；第三部分介绍如何创建复杂的几何体、动画和纹理；第四部

本书主要内容包括Go语言简介、开发环境准备、快速基础入门、数学科学领域的计算、开发一个自己的日常命令行工具、文件处理、数据格式分析与转换、正则表达式、并发处理、数据采集和清理应用、网络服务端应用、Web服务器、加密解密领域应用、网络提供的各种API、常用Go语言技术的示例与研究、实用函数实例等。安排了大量实例代码，介绍相关编程知识。

本书共11章，第1章讲解Python基础，第2章讲解数据处理与分析，第3章讲解科研绘图与学术图表绘制库，第4章讲解绘制单变量图形，第5章讲解绘制双变量图形，第6章讲解绘制多变量图形，第7章讲解绘制其他2D图形，第8章讲解绘制3D图形，第9章讲解地理信息可视化，第10章讲解数据学术报告、论文和出版，第11章讲解实战训练营。

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他

本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完

本书从初学者的角度出发，详细介绍了JavaWeb开发需要掌握的相关技术。全书分4个部分，共17章，由浅入深地介绍了HTTP、Tomcat、Servlet、Maven、数据库基础知识、JDBC、MyBatis、JSP、框架原理、如何设计自己的框架，以及在线购书商城、个人云文件系统、论坛、个人博客项目开发的完整过程。本书理论联系实际，不但能让读者全面掌握JavaWeb开发基本技术，而且能让读者开发

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。

本书共15章，第1章讲解了ChatGPT的功能及在编程学习中的作用；第2章讲解了Python的语言特点及开发环境的搭建；第3-10章讲解了Python的语言基础，包括输入与输出、变量与类型、运算、控制流、函数、列表、字典、模块；第11-13章介绍了使用Python进行文件操作、网络爬虫的相关操作，以及面向对象程序设计；第14-15章介绍了ChatGPT工具在编程中的应用，包括利用它进行辅助开发和在