本书的写作风格很活泼，虚拟人物“小G”的人设让读者很有代入感，内容由浅人深，将很多技术细节进行了点到为止的介绍，让读者可以快速了解现代化编程技术的全貌，对优化研发软件性能、提高协同工作效率具有重要的指导意义，具有广泛的应用前景。同时，本书也是一本详细介绍GEOIST开源软件的科研参考资料。我相信这套国产的GEOIST、开源软件所坚持的科研成果开放、共享的理念，将更有利于提高我国地球物理勘探尤其是重力勘查方面的软实力，也将更有利于把最新的重力数据处理及反演策略从研究推向应用。
本书语言轻松风趣、代人感强，有助于帮助地球科学研究人员和刚接触科研的研究生们快速补齐信息化时代的专业知识短板，让他们能在了解现代化软件开发技术背景的前提下提出问题、思考问题，并找到优化解决问题的方案。

序一
序二
前言
基础篇让团队协同智能化
第1章 软件定义时代下的云资源
1.1 云平台的能力
1.2 公有云、私有云及混合云
1.3 主要品牌
1.4 软件定义资源
1.5 云安全和生态系统
1.6 小结
第2章 Markdown与网络写作
2.1 学会写日志
2.2 怎么写最高效
2.3 Markdown的用法
2.4 小结
第3章 开源文化的兴起与GitHub生态系统
3.1 开源的意义
3.2 开源协议有哪些
3.3 GitHub是什么
3.4 小结
第4章 Git仓库和版本管理
4.1 版本控制与at
4.2 协同开发与GitHub
4.3 不用记命令的GitHub Desktop
4.4 GitHub类似的国内相关服务
4.5 小结
第5章 从CI/CD到DeyOps
5.1 可持续的概念
5.2 哪些工具可以用
5.3 结合一个实例来看看
5.4 什么是Deyops
5.5 小结
第6章 自动化文档工具和发布
6.1 Sphinx是什么
6.2 Sphinx怎么安装，怎么使用
6.3 小结
第7章 微服务理念和API协同
7.1 什么是微服务
7.2 Resl.ful的API好处有哪些
7.3 微服务和单体优缺点对比分析
7.4 什么场景下适合采用微服务
7.5 小结
第8章 Python语言基础
8.1 Python概述
8.2 Python使用方法
8.3 Python中的科学栈
8.4 小结
第9章 Pythion中的可视化
9.1 Matplotlih基础
9.2 MatplotIib进阶
9.3 Seabom
9.4 交互式数据可视化
9.5 小结
第10章 Python生态和开发环境
10.1 Python生态发展之路
10.2 丰富的应用生态
10.3 开发环境和工具
10.4 小结
第11章 包管理器与国内开源镜像站
11.1 概述
11.2 Linux的包管理器
11.3 Python的包管理器
11.4 国内开源镜像站
11.5 小结
第12章 交互式教学工具与tJupyter Notebook用法
12.1 Jupyte Notebook概述
12.2 Jupyte Notebook的安装及运行
12.3 Jupyte Notebook的基本用法
12.4 Jupyte Notebook使用案例
12.5 小结
第13章 Python中的机器学习工具包
13.1 机器学习算法简介
13.2 Python中的深度学习工具介绍
13.3 Python深度学习工具的实际应用
13.4 小结
第14章 Pythor1与Fortran和C／C++混合编程
14.1 基础知识
14.2 业务场景示例
14.3 小结
应用篇让可重复的科研成为常态
第15章 GEOIST软件基础
15.1 GEOIST简介
15.2 GEOIST安装
15.3 小结
第16章 重力数据处理和分析
16.1 重力数据平差
16.2 计算重力异常
16.3 投影变换
16.4 数据网格化
16.5 数据去趋势
16.6 位场解析延拓
16.7 空间导数计算
16.8 小结
第17章 地磁数据处理与分析
17.1 地磁模型计算
17.2 地磁模型计算模块更新
17.3 计算地磁异常
17.4 地磁分量转换
17.5 地磁数据化极
17.6 小结
第18章 重磁模型正反演
18.1 重力异常正演
18.2 地磁异常正演
18.3 重磁物性结构反演
18.4 小结
第19章 地震目录分析与质量控制
19.1 地震目录分析与指标计算模块
19.2 地震目录的质量问题和分析思路
19.3 地震目录质量控制模块
19.4 小结
第20章 时间序列处理与检测
20.1 时间序列性质的分析
20.2 连续时间序列分析模块功能
20.3 连续时间序列异常检测
20.4 异常检测算法分析
20.5 小结
结语：致坚守在地震监测预报一线的科研同仁——为高效、协同、可重复的科研生态助力赋能