本书通过编写Python程序控制开源智能硬件micro：bit内置的LED、按钮、传感器、无线和蓝牙，实现POS机、石头剪刀布等游戏开发实践案例；通过安芯教育设计的扩展板，实现了声控风扇、智能抢答器、红绿灯系统、遥控LED、大棚管理系统、电子门铃、限位雨刷器、遥控小车等项目。最后，通过“智能小区”案例将各种传感器进行集成，实现由门禁系统、监控系统和娱乐系统组成的智能小区。此外，本书还介绍了如何通过图形界面编写单人、双人、蓝牙游戏。如何通过图形界面编写对应的静态Python程序。

本书循序渐进、深入讲解了金融大模型开发与应用实战的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的用法。全书共11章，分别讲解了大模型基础、数据预处理与特征工程、金融时间序列分析、金融风险建模与管理、高频交易与量化交易、资产定价与交易策略优化、金融市场情绪分析、区块链与金融科技创新、基于深度强化学习的量化交易系统(OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基于趋势跟踪的期货交易系统(TechnicalAnalysislibrary+yfinance+

本书深入浅出地讲解了利用SpringCloudAlibaba框架开发分布式微服务系统的技术，详细阐述了各种组件的用法，包括注册和配置中心Nacos、负载均衡器LoadBalancer、远程调用组件OpenFeign、远程调用框架Dubbo、流量控制组件Sentinel、网关组件Gateway、消息驱动框架Stream和RocketMQ、链路追踪组件SkyWalking、分布式事务管理框架Seata、分库分表中间件ShardingSphere、分布式缓存数据库Redis、分布式任务调度框架XXL-

全书共8章，分为三个部分。第一部分偏体系结构，主要讨论冯诺依曼体系架构下的CPU计算过程。第二部分偏操作系统，主要介绍同时运行多道程序的抽象。第三部分偏数据结构与计算理论，主要介绍红黑树与lambda表达式。本书提供了不少代码供读者参考，代码量比较大的部分有：一个支持部分RISC-V指令的解释器，一个高速缓存模拟器，一个红黑树管理器，以及一个无类型的lambda表达式解释器。感兴趣的读者请尽情改造这些代码，让它们更加健壮，可以畅快地在计算机中运行。

本书共分为12章，内容包括ChatGPT的注册与登录、提示词的设计、GPTs、数据的收集与预处理、特征工程、各类数据分析方法(包括对比分析、分组分析、回归分析、分类分析和聚类分析等)、数据可视化，以及如何利用ChatGPT撰写数据分析报告等。每章都提供了丰富的示例和实用技巧，旨在帮助读者掌握利用ChatGPT进行数据分析的方法，提高数据处理和分析的效率。通过阅读本书，读者不仅能学习到如何使用ChatGPT进行数据分析，还能深刻理解数据分析的核心概念和应用场景，从而在实践中更加游刃有余。

本书主要介绍数字广告技术体系与行业应用共同组成的数字广告生态，重点探讨数字化如何重新塑造技术广告产品，并在行业内广泛推广，进而带动企业营销的数字化转型。本书框架清晰、内容翔实，案例选取精准。首先，在理论篇中简单介绍了数字广告相关的概念和理论。然后，在转型篇中将品牌内容、智能广告、顾客数据、接触点体验融合在一起，系统性地展现出数字营销生态全貌。最后，在未来篇中求真务实地阐释了程序化、DSP、云技术、人工智能、元宇宙等未来发展方向。

《人力资源管理的未来》一书主要探讨人力资源管理在因外部环境飞速变化而遭遇巨大挑战的背景下，如何打破传统人力资源管理模式的局限性，顺应未来发展趋势，以业务结果为导向，通过技术赋能、数据驱动、员工体验、出海全球、突破边界、生态协同、创新领导等方式进行人力资源管理的变革，以提升组织效能，应对未来挑战，持续为企业创造价值。本书讨论人工智能等新技术给人力资源管理带来的影响，包括企业如何进行人力资源管理的数智化转型，阐述了如何运用数据分析工具与方法辅助人力资源决策。同时本书也探讨了如何从员工体验出发，通过更

我感到自己很虚假，我在扮演这个世界赋予我的角色而不是做我自己，我因为担心别人发现真相而心生焦虑，还因为否认我的自我而感到沮丧……我吝于发挥自己的才华帮助世人；我迫于生计而委曲求全做着自己并不想做的工作；在本该发声的事情上，我缄口不言；我主动放弃自己的某个信念……我害怕被批评，也恐惧受到别人排斥或攻击，所以隐瞒真实的自己；我留在不断扼杀自己精神的环境或关系中，越发内耗和沮丧，也让周围的人付出了巨大的代价……我，要如何找回我自己？我们有无数次机会重新找到我们的方向，关键在于，你能否通过内在修炼发现自

本书主要介绍了反爬虫的相关技术，内容涵盖了爬虫工具、加密算法、App爬虫等，从理论到案例实践，深入浅出。本书详细讲解了常用的抓包工具、反爬虫机制、验证码识别、动态网页反爬虫，JS文件处理。本书聚焦如何防止加密数据被破解、App应用爬虫以及破解方法、部署爬虫程序。对于以上内容，本书进行细分总结，将相关知识点都纳入其中，形成一套完整的体系。

本书介绍了数据质量管理和治理的核心概念，以及定义和评估数据质量的技术，以提高业务中的数据质量水平，并确保生成的数据支持高级分析和AI应用程序。本书还给出了4步DARS法实现的高质量数据体系。这种方法是战略和战术的结合，旨在从数据中为企业提供最大价值。本书内容涵盖：定义篇，旨在确定数据质量及其特征或维度，以实现读者对数据和数据质量的共同理解；评估篇，用于确定各项数据质量水平并查明问题根源；实现篇，即贯彻行业最佳实践，改善数据生命周期的数据质量；持续篇，用于确保已实现的所有好处得以延续。本书按照经过