本书以Python 3.10.7为平台，以实际应用为背景，通过概念、公式、经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍了Python图形图像处理经典实现。全书共10章，主要包括绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化分析、图像视觉增强分析、图像视觉复原分析、图像视觉几何变换与校正分析、图像视觉分割技术分析、图像视觉描述与特征提取分析、车牌识别分析等内容。通过本书的学习，读者可领略到Python的简单、易学、易读、易维护等特点，同时感受到利用Python实现图像视觉处理应用的简捷、功能强大。 本书可作为高等学校相关专业本科生和研究生的教学用书，也可作为相关领域科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。

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本书先介绍预测分析的重要概念和原则，然后给出一系列的代码示例和算法讲解，引导读者了解完整的预测分析流程，进而用Python工具构建高性能的预测分析解决方案。全书所涵盖的内容包括预测分析过程、理解问题和准备数据、理解数据集—探索性数据分析、基于机器学习的数值预测、基于机器学习的类别预测、调整模型和提高性能、基于Dash的模型实现等。 本书适合想要学习预测建模并对用Python工具实现预测分析解决方案感兴趣的数据分析师、数据科学家、数据工程师和Python开发人员阅读，也适合对预测分析感兴趣的读者参考。

本书以Unity应用案例的实际开发过程为例，讲述Unity 2017版本软件的使用方法。全书共9章，每章介绍1个实际案例，包括Unity场景漫游作品制作案例、射击类游戏作品制作案例、关卡类游戏作品制作案例、AR形式App作品制作案例、基于全景图片的漫游作品制作案例、基于Arduino外设的体感游戏作品制作案例，基于Unity3D的2D小游戏（八分音符）制作案例、基于Unity3D的AR形式App作品制作案例，以及VR云编辑器（创视界）及其实战案例。这些案例基本涵盖了Unity应用中的所有知识点，也涵盖了使用Unity进行作品开发时的大部分作品类型，便于读者掌握并提升基于Unity3D的实际动手能力。本书的主要特点是强调案例教学，配套资源包括书中所涉及的素材和案例工程文件。

本书以Unity应用案例的实际开发过程为例，讲述Unity 2017版本软件的使用方法。全书共9章，每章介绍1个实际案例，包括Unity场景漫游作品制作案例、射击类游戏作品制作案例、关卡类游戏作品制作案例、AR形式App作品制作案例、基于全景图片的漫游作品制作案例、基于Arduino外设的体感游戏作品制作案例，基于Unity3D的2D小游戏（八分音符）制作案例、基于Unity3D的AR形式App作品制作案例，以及VR云编辑器（创视界）及其实战案例。这些案例基本涵盖了Unity应用中的所有知识点，也涵盖了使用Unity进行作品开发时的大部分作品类型，便于读者掌握并提升基于Unity3D的实际动手能力。本书的主要特点是强调案例教学，配套资源包括书中所涉及的素材和案例工程文件。

本书以Python 3.5为编程环境，从基本的程序设计思想入手，逐步展开Python语言教学，是一本面向广大编程学习者的程序设计类教材。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等内容，并以小游戏案例作为各章的阶段性任务。实战篇和提高篇综合应用前面章节中介绍的技术，重现各个经典游戏的开发过程。本书以游戏开发案例为导向，通俗易懂，图文并茂。 本书适合作为高等院校计算机等相关专业的教材，还可作为Python语言学习者、程序设计人员和游戏编程爱好者的参考书。

主要内容包括：数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、Pandas模块实现统计分析、Matplotlib模块实现数据可视化、【案例】客户价值分析、【案例】销售收入预测、【案例】二手房数据分析预测系统、【案例】智能停车场运营分析系统、【案例】影视作品分析和【案例】看店宝。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书以任务为导向，全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用，详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章，1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识；2～6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型，较为全面地阐述了Python数据分析方法；第7～9章结合之前所学的数据分析技术，进行企业综合案例数据分析。除1章外，本书各章都包含了实训与课后习题，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可作为高校大数据技术类专业的教材，也可以作为大数据技术爱好者的自学用书。

本书围绕计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深入浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术。本书中所有案例的代码均能在达内时代科技集团自主研发的 AIX-EBoard 人工智能实验平台上部署与实施，实现了教学场景化、学习趣味化。 本书分为三个部分，循序渐进地介绍计算机视觉相关技术的理论基础和各案例的实践步骤。第 1 部分基于 OpenCV 介绍传统视觉应用的基础算法，同时实现轮廓提取、全景图像拼接等案例的实践；在传统视觉应用的基础上，第 2 部分讲解基于机器学习和深度学习的视觉应用，结合不同行业的案例对图像进行分析处理，如水果识别、病虫害识别、相似图像搜索、眼底血管图像分割等。第 3 部分聚焦市场关注度较高的一些新兴视觉应用的原理及实现，如从二维图像到三维空间的重建、计算机视觉在移动设备中的应用、实时图像和视频的风格迁移等。 本书适合人工智能相关专业的本科生、专科生及计算机初学者阅读，既可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能专业的教材，也可以作为相关领域从业者的学习和参考用书。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，深入理解和掌握相关原理与方法，提高解决实际问题的能力。