JMeter 性能测试实战（第2版）

《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册，涵盖了Go语言的诸多关键特性，包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。第1章引导读者快速搭建开发环境，详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2～5章详细讨论Go语言独特的变量、常量、常用数据类型和流程控制，并重点解析复杂类型的底层实现机制。第6～8章讲解Go语言的函数及如何实现面向对象编程，打通

《Python数据分析从入门到精通（第2版）》从数据分析初学者角度出发，以通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析程序开发应掌握的各方面技术。全书共分21章，包括数据分析基础、搭建数据分析开发环境、NumPy模块之数组计算、Pandas模块基础、Pandas模块之数据的读取、Pandas模块之数据的处理、Pandas模块之数据的清洗、数据的计算与格式化、数据统计及透视

《腾讯游戏开发精粹Ⅲ》是腾讯游戏研发团队不断积累沉淀的技术结晶，是继2019年推出《腾讯游戏开发精粹I》和《《腾讯游戏开发精粹II》后的诚意续作。本书收录了21个在上线项目中得到验证的技术方案，深入介绍了腾讯公司在游戏开发领域的新研究成果和新技术进展，涉及人工智能、计算机图形、动画和物理、客户端架构和技术、服务端架构和技术及管线和工具等多个方向。本书适合游戏从业者、游戏相关专业师生及对游戏幕后技术

本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。

本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下最新的基于Python3的人工智能编程工具，包括但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikitlearn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySparkML）机器学习的开源程序库，等等。全书共分为4部分，分别如下。入门篇：包括对全书核心概念的指南性介绍，

本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演进式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演进式架构机制的章节——介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演进软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演进；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉点。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts实战》以某上市电商企业的客户数据、订单数据、股价数据为基础，循序渐进地介绍Python可视化技术，重点介绍Pandas数据预处理与Matplotlib和Pyecharts在数据可视化应用中的基本功能和使用技巧。全书共分4篇，第1篇（第1～4章）主要介绍Python基础与Pandas数据预处理技术，帮助准备可视化数据；第2篇（第5～7

本书系统讲解了音视频流媒体及播放器的基础理论及案例应用。本书为FFmpeg音视频流媒体系列丛书的第五本，前4本分别是《FFmpeg入门详细讲解——音视频原理及应用》《FFmpeg入门详细讲解——流媒体直播原理及应用》《FFmpeg入门详细讲解——命令行及音视频特效原理及应用》《FFmpeg入门详细讲解——SDK二次开发及直播美颜原理及应用》。

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基