本书是关于科学计算自由软件SCILAB的入门教材。本书前三章分别介绍了SCILAB环境，SCILAB数据类型、运算符及若干常用的函数，SCILAB的程序设计语言、脚本文件和函数的编写方法；第4章介绍了SCILAB的计算结果可视化功能；第5章介绍了SCILAB与C或FORTRAN程序的接口；最后一章列举了SCILAB在物理、化学及工程技术领域的应用实例。实际上，阅读了本书的前三章，读者就基本上可以使用SCILAB了。在目前有关资料稀缺的情况下，希望本书能对广大读者学习使用和参与开发SCILAB有所帮助。

本书共分11章，分别就SCILAB操作入门、数值运算、SCILAB数据类型及程序设计、计算结果可视化、SCILAB与C或FORTRAN程序的接口等内容进行了阐述。

The Linux Cookbook, 2nd Edition is your guide to getting the most out of Linux. Organized by general task (such as working with text, managing files, and manipulating graphics), each section contains a series of step-by-step recipes that help you to get your work done quickly and efficiently, most often from the command line. Nearly 50 percent larger than the first edition, this new edition includes hundreds of new recipes as well as new sections on package management; file conversion; multimedia; working with sound files (including OGG and MP3); Vi text editing; advanced text manipulation; and more. Perfect as an introduction to Linux, or as a desktop reference for the seasoned user. Covers the major Linux distributions. "...the next best thing to having your own personal guru." -- UnixReview.com (praise for the first edition)

SQL语法简洁，使用方式灵活，功能强大，已经成为当今程序员不可或缺的技能。
本书是深受世界各地读者欢迎的SQL经典畅销书，内容丰富，文字简洁明快，针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提供了大量简明的实例。与其他同类图书不同，它没有过多阐述数据库基础理论，而是专门针对一线软件开发人员，直接从SQL SELECT开始，讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识，实用性极强。通过本书，读者能够从没有多少SQL经验的新手，迅速编写出世界级的SQL！
本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材。除了作为教程之外，独特的编排方式还使本书成为方便的快速查询手册。
作者为本书专门开设了网站，提供下载、勘误和答疑：
http://forums.forta.com/threads.cfm?forumid=A1031720-3048-80A9-EF986F59D2959184

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲 - 赫尔曼密钥交换、k-means 算法等。
本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步，是非常不错的选择。

本书从Git的基本知识和操作方法入手，详细介绍了GitHub的各种功能，GitHub与其他工具或服务的协作，使用GitHub的开发流程以及如何将GitHub引入到企业中。在讲解GitHub的代表功能Pull Request时，本书专门搭建了供各位读者实践的仓库，邀请各位读者进行Pull Request并共同维护。

在通往“Python技术殿堂”的路上，本书将为你编写健壮、优雅、高质量的Python代码提供切实帮助！内容全部由Python编码的最佳实践组成，从基本原则、惯用法、语法、库、设计模式、内部机制、开发工具和性能优化8个方面深入探讨了编写高质量Python代码的技巧与禁忌，一共总结出91条宝贵的建议。每条建议对应Python程序员可能会遇到的一个问题。本书不仅以建议的方式从正反两方面给出了被实践证明为十分优秀的解决方案或非常糟糕的解决方案，而且分析了问题产生的根源，会使人有一种醍醐灌顶的感觉，豁然开朗。
《编写高质量代码：改善Python程序的91个建议》针对每个问题所选择的应用场景都非常典型，给出的建议也都与实践紧密结合。书中的每一条建议都可能在你的下一行代码、下一个应用或下一个项目中显露锋芒。建议你将本书搁置在手边，随时查阅，相信这么做一定能使你的学习和开发工作事半功倍。

本书根据Docker 1.10版和Kubernetes 1.2版对第1版进行了全面更新，从实践者的角度出发，以Docker和Kubernetes为重点，沿着“基本用法介绍”到“核心原理解读”到“高级实践技巧”的思路，一本书讲透当前主流的容器和容器云技术，有助于读者在实际场景中利用Docker容器和容器云解决问题并启发新的思考。全书包括两部分，第一部分深入解读Docker容器技术，包括Docker架构与设计、核心源码解读和高级实践技巧；第二部分归纳和比较了三类基于Docker的主流容器云项目，包括专注Docker容器编排与部署的容器云、专注应用支撑的容器云以及一切皆容器的Kubernetes，进而详细解读了Kubernetes核心源码的设计与实现，最后介绍了几种典型场景下的Kubernetes最佳实践。

本书从Docker基本原理开始，深入浅出地讲解Docker的构建与操作，内容系统全面，可帮助开发人员、运维人员快速部署Docker应用。本书分为四大部分：基础入门、实战案例、进阶技能、开源项目，第一部分（第1～8章）介绍Docker与虚拟化技术的基本概念，包括安装、镜像、容器、仓库、数据卷、端口映射等；第二部分（第9～16章）通过案例介绍Docker的应用方法，包括与各种操作系统平台、SSH服务的镜像、Web服务器与应用、数据库的应用、各类编程语言的接口、容器云等，还介绍了作者在容器实战中的思考与经验总结；第三部分（第17～21章）介绍一些进阶技能，如Docker核心技术实现原理、安全、高级网络配置、libnetwork插件化网络功能等；第四部分（第22～28章）介绍与容器开发相关的开源项目，包括Etcd、Docker Machine、Docker Compose、Docker Swarm、Mesos、Kubernetes等。第3版根据 Docker 18.x 系列版本对全书内容进行了全面修订。

本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。
阅读本书，你将学会：
■ 揭示数据科学算法的完整范畴；
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；
■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；
■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施；
■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；
■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。
本书特色：
■ 内容明确且易于跟学；
■ 甄选重要的任务与问题；
■ 精心组织编排内容，有效解决问题；
■ 清晰易懂的讲解方式；
■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。