本书内容主要分为五个部分：第一部分是自主可控系统介绍，重点介绍麒麟操作系统和编程环境；第二部分是文件进程线程，分了五个章节编写，主要介绍文件系统、进程管理、线程编程等方面的内容；第三部分是网络和操作系统内核编程，分了两个章节，主要介绍网络编程技术和操作系统内核编程技术；第四部分是QT编程，主要介绍QT图形界面编程技术；第五部分是综合示例，介绍了一个用QT开发的应用程序的具体实现。

本书以数据智能和编程思维为核心，围绕数据的全生命周期管理概念，详细介绍了基于Python的数据分析与可视化方法，涵盖基本概念、数据处理、数据获取、数据计算、数据分析、数据可视化及综合应用。
本书分为理论和实验两部分，内容由浅入深，语言通俗易懂，案例贴近学生生活和学习真实场景，既体现了数据科学的技术热点，又兼顾了案例的生动性和趣味性，适合全国高等学校各专业作为“新文科”建设背景下的人工智能和数据科学通识课教材使用，也可作为大数据、智能数据处理相关专业的专业教材或参考教材。

本书全面介绍Python程序设计基础知识。全书共9章，主要内容包括Python语言入门、基本数据类型与表达式、语句与结构化程序设计、组合数据类型与字符串、函数与模块、文件处理、异常处理、面向对象程序设计和Python高级编程。通过本书的学习，读者可以掌握程序设计知识和方法，提高程序设计能力，培养程序设计思维，为进一步学习后续计算机相关课程、提升数字素养和创新能力奠定良好的基础。
本书适合作为高等学校各专业程序设计课程的教材，也可作为程序设计自学者的参考书。

本书是一部讲解Python编程语言和编程方法的入门教程,也是一部拥有丰富配套资源的新形态教材。
全书共分为11章,由浅入深地对Python编程内容进行讲解,内容涵盖了Python语言编程的核心理论
知识,包括基础知识、控制语句、数据类型、函数、文件、异常操作、类与对象等。为了提升Python语言学习
的趣味性与实用性,书中讲解了海龟绘图和数据库设计。每章配有设计实践以及丰富的课后习题,读者可
以在学习Python语法的同时进行巩固练习,便于快速掌握学习内容。
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本书共10章，主要内容包括Python语言基础、基本数据类型与表达式、程序的基本控制结构、组合数据类型、函数、面向对象编程、文件操作、图形用户界面设计、Python科学计算与数据分析基础、网络爬虫入门与应用，并以附录的形式介绍了Python开发环境搭建与程序调试方法、Python运算符与优先级、Python的内置函数、Python中各类不同功能的库。每一章几乎都包含学习目标、典型例题、应用实例、本章小结和习题等，内容叙述深入浅出、循序渐进，并提供相关知识点的视频讲解、例题源代码下载及习题的参考答

网络爬虫是按照一定规则自动请求服务器上的网页，并采集网页数据的一种程序或脚本，它可以代替人进行数据采集，也可以自动采集网页数据、高效利用互联网数据，因此在市场应用中占据了重要位置。本书以Windows操作系统为主要开发平台，系统、全面地讲解了网络爬虫的相关知识。本书的主要内容包括保存服务器网页到本地、使用正则表达式提取网页内容、爬取豆瓣电影TOP250栏目、使用requests库爬取电影网站、通过模拟用户登录爬取网站、使用Scrapy框架爬取图片网站、使用分布式爬虫爬取腾讯招聘频道，主要知识点囊

本书知识由浅入深、技能由易到难，精心设计了9章26个典型工作任务，包括：第1章认识Python程序，第2章数据类型与运算，第3章程序流程控制，第4章组合数据类型，第5章函数与模块，第6章文件操作与管理，第7章面向对象编程，第8章异常处理，第9章数据解析和可视化。本书遵循“体现三教改革、开放共建共享、优质课程资源、课证联系纽带”的指导思想。本书可以作为高等院校大数据、人工智能、计算机等相关专业的教材，也可以作为计算思维培养的入门教材。

本书较为系统地介绍了非线性最优化的基本理论、方法及其 Python 程序设计, 主要内容包括线搜索方法、梯度法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法、信赖域方法、非线性最小二乘问题、 约束优化的最优性条件、罚函数法、可行方向法、二次规划问题的解法、序列二次规划法等。书中配有丰富的例题和习题, 同时简要介绍了Python 软件的安装和Python 程序的基本编写方法。本书既注重计算方法的实用性, 又注意保持理论分析的严谨性, 强调最优化理论、方法及其Python 程序的实现。本书的主要阅读对象是数学与应用

本书以培养零编程基础的初学者从学习程序设计的基本概念到编写实际应用的软件项目为主线，采用“任务驱动”的方式设计整个教学过程。全书按照理论与实践一体化的教学方式组织编写，便于教师采用边理论讲解、边实践操作的方式进行教学，也方便学生进行自学。本书在内容选取上既突出程序设计语言的通用性，又强调如何利用 Python 解决实际问题，将 Python 程序设计开发者所必须掌握的技能与知识点进行映射，并按照各阶段学习者的认知能力，将知识进行合理组织和裁剪。全书共 10 章，以循序渐进、深入浅出的方式对 Py

本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python 数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。 本书可作为高校数据分析相关专业的教材，也可作为交通行业相关的教学、培训教材