本书从当前我国南美白对虾养殖生产的现状及存在的问题出发，针对近年来对虾养殖生产实践的一些实际问题，详尽介绍了南美白对虾的生物学结构特征、生态习性，重点围绕目前国内主要采用的高位池精细养殖、滩涂土池养殖、低盐度淡化养殖、越冬棚养殖、小面积温棚养殖、盐碱池塘养殖、工厂化全封闭式循环水养殖、工程化零换水养殖等多种对虾养殖模式，既总结了适用于各种养殖模式的高效养殖技术流程、环境调控、病害综合防治等共性技术，又针对不同模式的特点提出了专用技术。本书内容丰富、通俗易懂、深入浅出，理论与生产实践紧密结合，具有较强的指导性和可操作性。本书配有大量与正文内容对应的彩图，部分技术和模式还添加了视频，使用手机扫描书中的二维码即可观看。本书既可为广大对虾养殖从业者指导生产使用，也可供水产养殖专业师生、有关科技人员和管理人员参阅。

党中央、国务院高度重视生态文明建设和水产养殖业绿色发展。加快推进水产养殖业绿色发展，既是保护水域生态环境、实施乡村振兴战略、建设美丽中国的重大举措，也是打赢精准脱贫、污染防治攻坚战的重要举措和优化渔业产业布局、促进渔业转型升级的必然选择。随着水产养殖业的发展，水产养殖病害的危害性越来越大。水生生物生活在水中，所有涉及水生生物的图片都非常难以拍摄，所以水产养殖动物的疾病诊治图谱更显得难能可贵。本书收录了常见的25种鱼类疾病、14种虾类疾病、8种蟹类疾病及8种贝类疾病，从疾病的病原、流行情况、症状、诊断与防治几方面对疾病进行了介绍，每种疾病配以6~8幅高清病变及病理电镜图片，图文并茂，很好地增强了实用性，可一目了然了解及掌握水产病害诊治。

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本书从当前鸡病发生率高、危害大、误诊率高、疗效差等特点出发，对当前鸡病的分类与发生的新特点、鸡病的主要传染方式、传染性鸡病的易感特点、鸡病的诊断技巧、鸡病预防、病毒病诊治技巧、细菌病诊治技巧、寄生虫病诊治技巧、营养代谢病诊治技巧、中毒性疾病诊治技巧、其他疾病诊治技巧、鸡场常用的药物、鸡场常用的给药方式及计算方法等，进行了简要且系统的介绍。对各类鸡病的病原特点、临床症状、剖检病变、诊断技巧、治疗技巧、预防措施等进行了归纳总结，同时提供了大量临床病症高清彩图，在鸡病的诊疗方面具有很强的科学性、系统性和实用性。本书适合各类养鸡场兽医技术人员、饲养管理人员、养鸡专业户和相关农业院校师生阅读与使用。

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本书是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书的第一册，也是“编程”板块的第一册， 着重介绍如何零基础入门学 Python 编程。虽然本书主要讲解 Python 编程，但是也离不开数学。本书尽量 避免讲解数学概念公式，而且用图形和近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用的 数学思想。 本书分为预备、语法、绘图、数组、数据、数学、机器学习、应用八大板块， 共 36 章， 内容“跨度”极大！ 从 Python 基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还介绍常用 Python 实现的各种复 杂数学运算，进入数据分析和机器学习之后，还讲解如何搭建应用 App。我们可以把本书看作从 Python 编 程角度对“鸢尾花书”全系内容的总览。 本书提供代码示例和讲解，而且提供习题，每章还配套 Jupyter Notebook 代码文...(展开全部)

数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”绝对是王牌。这次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学， 在创作这套书时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》打破数学板块的藩篱，将算数、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分、优化方法等板块有机结合在一起。从加、减、乘、除四则运算讲起，主要内容包括：第 1、2 章讲解向量和矩阵的基本运算；第 3 章讲解常用几何知识；第 4 章讲解代数知识；第 5、6 两章介绍坐标系；第 7、8、9 三章介绍解析几何；第 10 ...(展开全部)

小龙虾，学名克氏原螯虾，为全球产、销量最大的淡水虾类之一。受加工业与餐饮业的带动，我国的小龙虾养殖产业已呈蓬勃发展之势。本书总结了小龙虾养殖发展较快的苏、皖、鄂等地区先进养殖经验，以“专塘繁育、计数下塘，彻底清塘、环境再造，制度调整，适时销售”为主线，详细地介绍了小龙虾繁殖、养殖技术等最新成果。内容翔实，注重实用；文字简练，通俗易懂。是小龙虾养殖户较为理想的生产指导用书，也可以作为教学、推广及职业培训教材。

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本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的最后一册，前六本解决了编程、可视化、数学、 数据方面的诸多问题，而本书将开启机器学习经典算法的学习之旅。 本书设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机、核技巧、决策树、主成分分析、截断奇异值分解、主成分分析进阶、 主成分分析与回归、核主成分分析、典型相关分析、 k 均值聚类、高斯混合模型、最大期望算法、层次聚类、 密度聚类、谱聚类。 本书选取算法模型的目标是覆盖 Scikit-Learn 库的常用机器学习算法函数，让读者充分理解算法理论， 又能联系实际应用。因此，在学习本书时，特别希望调用 Scikit-Learn ...(展开全部)