管理者的数字化认知:AI领导力蓝图
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在数字化时代,生成式人工智能(Generative AI)、低代码/无代码平台、机器人流程自动化(RPA)等新技术不断涌现,深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而,面对如此剧烈的变革,许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生,更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知,从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征,并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维,如何构建平台驱动型业务的企业架构,从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。
数据空间探索与实践
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内容简介 这是一部系统梳理和总结华为在数据空间领域的研究成果与实践经验的著作,*讲解了如何构建可信、可控、可证的数据流通体系,旨在为跨主体、跨边界数据共享这一难题提供完整的解决方案。 华为致力于数据空间理论与架构的研究近8年,积极参与国际数据空间协会(IDSA)、 Gaia-X 等国际组织的生态共建与标准制定,并与欧洲的相关科研机构在研究项目上开展了大量的合作。华为成功研发了自己的数据空间服务产品EDS(交换数据空间),并在鲲鹏昇腾生态率先得到验证,如今已经在华为内部的4大类20多个场景和外部的大量客户中得到广泛应用。在此基础上,华为将自己在数据空间理论框架、工程实践、落地原则等方面的认知、经验、教训凝结成了这本书。 本书将为您揭示数据流通的破局之道,从理论到实践、从架构到落地,*解析数据空间这一创新方案。阅读本书,您将收获: (1)一套完整的数据空间知识体系: 全书共11章,系统覆盖了数据流通的时代背景与世界性难题、欧洲数据空间的*新实践、数据空间的4大设计原则和五层三维参考架构、数据连接器的6大关键能力,以及如何构建“可信、可控、可证”的数据流通保障机制。 (2)一套可落地的企业实践方法: 详细阐述了企业在部署和运营数据空间时需要解答的3个关键问题(谁来用、谁来管、怎么用),并提供了4大类企业应用场景的实操指南,涵盖企业内部、集团内、产业链上下游以及与外部组织间的数据交换模式。 (3)一套面向未来的前瞻性思考: 深入探讨了在AI大模型时代,数据空间如何应对数据流通的新挑战,以及如何支撑AI场景下的数据可控利用,展望了数据空间成为未来国家数据要素流通基础设施的宏伟蓝图。 本书将为您的数据战略规划和数字化转型实践提供极具价值的参考与指引,帮助您在数据浪潮中占得先机。
分布强化学习
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本书是关于分布式强化学习的*指南,为从概率视角思考决策问题提供了新的数学框架。本书主要介绍分布式强化学习的关键概念及应用,对于重要的结果均给出了数学证明,从而说明分布式强化学习有能力解释在人机交互环境中产生的许多复杂且有趣的现象。读者将了解一系列算法和数学理论的发展过程,在这些过程中依次对随机回报进行特征描述、计算和估计,zui后基于此做出决策。本书就实际问题给出了有效的解决思路,适合机器人学、计算神经科学、心理学、金融(风险管理)等不同领域的技术人员参考,也适合高校计算机、人工智能等相关专业的学生阅读。
三维重建技术与实践:基于NeRF与3DGS
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本书旨在为读者架起一座从三维视觉理论通往神经渲染实战的桥梁。面对NeRF与3DGS技术陡峭的学习曲线,本书坚持“原理深度”与“工程落地”并重,不仅系统解析了从多视图几何到神经隐式表示的演进逻辑,更通过丰富的代码注解与可视化案例,将复杂的数学推导转化为可操作的工程实践。无论你是希望深入理解体渲染奥秘的算法研究员,还是致力于优化重建流程的开发工程师,都能在本书中找到从入门到进阶的完整路径。全书共分为8章。第1章综览三维重建技术全景,奠定NeRF与3DGS的理论基石。第2章与第3章夯实数学与渲染基础,详解坐标变换、投影映射与体渲染流水线。第4章与第5章深入NeRF核心,从源码层面剖析位置编码、分层采样,并通过NerfStudio平台演示模型训练与调试的完整闭环。第6章聚焦3DGS技术,详细解读三维高斯表示、快速可微光栅化及密度控制策略。第7章拓展至产业应用,介绍三维模型提取、Blender插件开发与交互渲染技巧。第8章则着眼于性能瓶颈,探讨跨平台加速与优化策略,助力模型*部署。
大模型赋能工业应用
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本书基于作者团队的多年实践经验,给出了一套经过实践验证的、行之有效的大模型赋能工业应用方法论。本书共10章:第1~3章系统梳理了工业智能化的需求、大语言模型的技术发展脉络;第4~8章聚焦大语言模型在领域化应用的探索,分析大模型落地工业应用的主要挑战、工业场景中大模型能力的测评策略和方法、深入探讨大语言模型工业实践的具体案例,并升级了企业实施知识工程的方法论;第9~10章探讨了工业智能的前沿技术方向,并展望其在智能工厂的创新应用,为工业智能的未来发展提供前瞻性的思考与方向指引。
智能制造实战:DeepSeek在制造业的深度实践
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本书涵盖DeepSeek原理、技术、落地案例,实战制造企业场景,兑现DeepSeek生产价值,推动企业转型。 本书主要内容如下: 首先,介绍DeepSeek的发展历程、技术路线与定位,澄清一些常见误区。并且,详细解析其核心技术,包括Transformer、MoE等基础架构,以及DeepSeek-MoE、MLA等关键创新,以揭示其性能突破与高速发展的技术根源。 接着,由浅入深地讲解DeepSeek应用方法论。基础模式包括提示词设计、多工具协同的应用能力。进阶模式则围绕垂直大模型的构建展开,涉及各种微调技术、RAG及AI Agent的基础架构与实践路径,为行业实践打下基础。 随后,视角聚焦于制造业场景,实现DeepSeek的部署与应用。先从决策层面,分析制造业的数字化现状、企业对大模型的核心需求及重点落地场景,进一步讨论DeepSeek私有化部署的必要性、成本结构、资源规划(场景、模型、算力、数据)与实施路线。再从实战层面,讲解Ollama、ChatBox本地化部署,基于Dify开发应用,构建知识库问答助手,设计自动化工作流等。 之后,进入案例演示环节。先以“企业超级员工”为主题,展示DeepSeek在制造业典型业务中的落地应用,如基于Dify构建智能生产合规助手、智能办公助手等。再进一步介绍制造业业垂直大模型的构建流程,包括数据集制作,以及基于LLaMA-Factory微调等。 *后,进行总结与展望,为企业提供有效的决策参考。对DeepSeek的能力边界、算力需求、成本效益等关键问题进行系统评估,并展望AI赋能制造业的未来发展方向。
数据中心级计算:基础架构、设计原理与管理策略
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本书以其对现代数据中心的系统化阐述而独具特色,通过“剥洋葱”的方式将数据中心级计算面临的设计要点逐层展现在读者面前。全书跨越从硬件基础设施到软件管理框架的完整技术栈,并深度融合可扩展性、可持续性、可管理性三大核心设计思想,构建了一套层次清晰、相互关联的知识体系。书中借助丰富案例,不仅*梳理了资源管理、能耗优化等重要方向的核心内容,还前瞻性地讨论了当前技术热点与未来研究方向。本书对计算机系统相关课程教学具有重要参考价值,同时也为科研人员投身算力优化与绿色计算等方面研究提供了宝贵指南。
人工智能驱动的网络管理与安全技术
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本书涵盖了一系列网络自动化和安全管理关键主题,包括资源分配和调度、网络规划和路由、加密流量分类、异常检测和安全操作。本书共11章。第1~2章*介绍了当前可应用于网络管理和网络安全管理的人工智能与机器学习技术,以及已有的相关行业产品、标准、研究项目和概念验证成果。第3~9章详细阐释了人工智能与机器学习技术在各种网络管理和网络安全管理任务中的具体应用案例。第10章详细介绍了智能网络管理与运维的系统框架,并深入探讨了相关解决方案的部署思路。第11章对全书进行了总结,同时提出了一些值得进一步研究的挑战与开放性问题,以期对该领域未来的研究发展提供借鉴和启示。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累,结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识,*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性,旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术,掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识(第1~5章)?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入,系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术,以及分布式训练的基础知识,为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术(第6~11章)?? 首先,深入解析DeepSeek的模型架构创新,包括 MoE、MLA与分词器设计,探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题,揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后,聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化,涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化,为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告,更重视将前沿理论与工业实践相结合,帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势,为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
构建健壮的网络安全架构(原书第2版)
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本书描绘了一幅构建现代网络安全防御体系的清晰蓝图,提供了一种结构化和体系化的思维框架和方法论。全书共9章。第1章概述了网络安全架构的定义、意义、为组织带来的商业价值,以及网络安全架构师的角色。第2章帮助架构师评估组织的关键要素、背景和目标。第3章探讨了架构设计必须以组织需求为导向。第4章着重介绍设计过程中所需的工具箱。第5章概述了如何收集、记录和验证必要信息,以创建高级架构定义。第6章探讨了应用程序网络安全架构的构建。第7章讲解如何从技术层面实现设计构想,并阐述执行和落实的关键环节。第8章阐述如何确保已部署的设计(及其后续实施)能够长期保持价值。第9章对全书进行总结,提供了提升架构技能、优化工作流程的策略。
数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践
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内容介绍 这是一本指导供应金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重和难。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对核心企业数据、供应金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
Android性能优化之道:从底层原理到一线实践
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这是一本深度解读Android性能优化底层原理并给出可落地的一线实践指导的专业技术书。书中不仅原理讲解透彻,而且会给出很多基于读者实际工作成绩的实战案例。本书共分为11章,其中第1章总体介绍Android性能优化的背景、本质、方法论和落地方向,第2~10章从原理和实战两个层面分别对内存优化、速度优化、稳定性优化、包体积优化及其他优化行解读。最后一章是作者多年优化从业经验的总结。
*微控制器C语言编程
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本书向你展示如何从零始编写简洁、可维护的C代码。首先简要介绍C语言的历史和建立发环境的步骤。然后介绍C语言的语句,包括分支和循环语句,并对变量及其作用域行深探讨。之后展示C语言的数组、结构,并讲解如何查找和使用常用的代码片段。第8-11章介绍C语言在Arduino中的应用,涵盖设置Arduino发环境、代码编写技巧等,还通过完整的Arduino项目尝试使用多种电子外设,包括传感器、按钮和LCD显示器。最后会尝试快速完成一个物联网项目,并提出一些总结。
大模型驱动的研发效能实践
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内容简介这是一本从实践角度深探讨如何利用大语言模型提升软件交付全生命周期效率与效能的实战性著作。全面细致地讲解了研发和运维人员需要掌握的大语言模型及其相关技术的原理,重讲解了如何借助大模型实现DevOps、SRE、平台工程三大领域的智能化实践,覆盖发、测试、运维、监控、安全、项目管理等软件发全流程和全场景,通过丰富的实例展示了其在实际工作场景中的具体应用。本书的独特之处在于它不仅涵盖了基础理论知识,如Transformer模型的基本原理及GPT系列模型的发展历程,更注重于实践应用,提供了从预训练到微调的完整方法论。书中特别强调了大语言模型在降低IT人员认知负荷方面的作用,通过集成多种工具和技术,帮助企业构建更加高效、智能的软件交付体系。此外,本书得到了来自企业级、学术界和研究机构近20位专家的一致好评。通过阅读本书,你将:?了解大语言模型的发展和起源?了解ChatGPT的相关内容,包括GPT模型的结构和完整实现?了解Transformer模型的基本原理?深了解大语言模型的微调技术,软件交付的三大底座以及RAG的基本原理?探索大语言模型在运维场景中的实践?探索大语言模型在编程场景中的实践?探索大语言模型在测试场景中的实践?探索大语言模型在安全场景中的实践?触前沿的技术趋势,了解实践中的具体方法,清晰看懂实践后的数据和数据
AI绘画极简入门与应用: 豆包、即梦绘画方法与提示词技巧
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内容简介 无论你从事何种职业,工作和生活中一定经常会用到各种图片素材,当你找不到合适的现成素材,也没有绘画功底,又不会使用Midjourney和Stable Diffusion等复杂的AI绘画工具时怎么办?不要沮丧,这本书不需要你有美学基础,不需要你懂AI绘画工具复杂的参数,也不需要你懂得复杂的提示词技巧,它能教会每一个像你这样的普通人轻松用AI画出自己想要的作品。 本书由在全球拥有900万成员的AI开源社区WaytoAGI(通往AGI之路)官方出品,社区核心共创者亲自执笔。系统且简明扼要地讲解了以下6大方面内容: (1)AI绘画的常识,可帮助读者建立对AI绘画的正确认知; (2)即梦、豆包、可图等主流AI绘画工具的使用方法,可帮助读者举一反三,从此成为AI工具使用达人; (3)AI绘画提示词编写与优化技巧,避免了复杂参数和专业美术词汇,彻底铲平了AI绘画的技术门槛; (4)AI绘画的基本技法,包括构图、角色塑造、场景营造、风格表现、分镜、故事构建等,聚焦核心技法,恰到好处,讲解通俗易懂,不深不浅; (5)为电商、营销、广告、办公、教育、旅游、餐饮、健康、医疗等20余个行业和领域高频的AI绘画需求提供手把手指导,具备极大的商业价值; (6)近200个经典的案例,每个案例包括详细的提示词、像菜谱一样的操作步骤和直观的效果对比图,既能按图索骥、一学就会,又能照搬照抄、为己所用。 综合而言,本书还有以下3大特色: 在内容编排上,遵循认知规律,设计了循序渐进的体系化学习路径,引导你从基础概念逐步进阶到高级应用,构建稳固的知识与技能体系。 在实用价值上,不仅确保所有案例贴合实际应用场景,而且融入众多学习者的“踩坑”经验,为你提供宝贵的“避坑”指南,助你少走弯路,提升效率。 在阅读体验上,本书化繁为简、图文并茂,力求将每一个复杂概念和实用技巧讲解得清晰透彻。
大模型应用落地:实战AI搜索
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本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结,系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现,带你从0到1搭建专属AI搜索应用,跑通全流程;配套全流程源码,降低发门槛,轻松构建专属AI搜索应用。 本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术,帮助读者理解其技术变革与应用的本质,最后分析了大模型落地难,让读者对大模型有全面认知。第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径,并以LeptonSearch为例解析源码实现,帮读者构建AI搜索的初步认知框架。第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术,旨在帮助读者深理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用,帮助读者降低发门槛。第5章讲解如何从零始构建一个AI搜索系统的后端架构,涵盖后端技术方案设计、基础框架构建,为后续功能发好基础。第6章详解AI搜索系统的五大核心模块(实体、分析器、检索器、生成器、过滤器)的功能定位与代码实现,以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。第7章聚焦于系统的自动化调度设计,如动作类的定义与实现、调度器模块的构建,提升系统的智能化水平。第8章详解应用层(DAO操作层、Service逻辑层、Controller口层)的发流程,最后提供多个口实现示例,并通过3个场景来测试AI搜索效果。
具身智能标准体系与测试方法
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标准体系在提升产品性能与质量、优化供应以及推动产业竞争力方面具有关键作用。本书从原理、方法和场景三个维度,全面剖析具身智能标准体系与测试方法,推动行业迈向高质量发展。 全书共11章,涵盖具身智能的基础概念与产业现状、具身智能与群体智能的标准体系、核心零部件与整机的测试技术,以及未来趋势展望。内容具有以下亮: ?创新性:将前沿理论与实际应用相结合,覆盖工业、医疗、服务等不同领域,可直作为产业实践参考。 ?针对性:聚焦具身智能产品的性能瓶颈,介绍硬件、软件和算法等方面的测试方法,解决行业痛问题。 ?前瞻性:展望未来具身智能技术与产业趋势,指出具身智能领域的发展方向。 本书适合人工智能与机器人等领域的标准化工作者、质量控制和测试工程师、技术研发人员等阅读,为读者提供技术落地的全方位指南。
推荐系统
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作为人工智能和机器学习的应用方向之一,推荐系统不仅在学术界积累了众多文献著作,在互联网业界也有着广泛的落地实践,已服务过数亿用户,其算法和系统设计相当复杂。本书结合互联网大规模应用场景的实践需求,回顾了推荐系统的发展历史,解析了核心算法、系统架构、评估方法等诸多推荐系统涉及的方向,具备很强的实用性。内容包括推荐系统介绍、推荐系统原理、推荐系统经典链路、推荐系统进阶、推荐系统内容审核与冷启动、推荐系统架构、推荐系统评估。 本书适合*器学习基础的学生、算法工程师,以及互联网行业从业人员阅读,也适合想了解推荐系统的跨行业人员阅读。
数字化运维:IT运维架构的数字化转型
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这是一本能指导企业掌握数字化运维方法和构建数字化运维体系的著作。嘉为科技是运维领域的头部企业,在运维领域深耕20余年,本书既有嘉为科技实战经验和理论研究成果的总结,又有他们对未来数字化运维解决方案的新思考。 本书以传统运维管理体系(PPTR)为基座,在融合数字化转型、ITIL4、DevOps、SRE以及敏捷精益思想的基础上,首先提出了数字化运维管理体系 OPDM(Operation Process Data Measurement,平台化工具、高速化流程、数据化驱动、体系化度量),然后详细讲解了数字化运维一体化平台的建设路径和方法。 通过阅读本书,你将: *深理解“监”体系,全路端到端的监控告警、可观测的服务感知体系。 *深理解“管”体系,以应用为中心的CMDB配置管理方法论和数据闭环体系。 *深理解“控”体系,通过自动化巡检、安全基线比对、补丁更新、应用发布、资源自动交付、多云管理等场景理解企业生产如何降本提效。 *深理解“服”体系,从ITSM服务管理到ESM企业服务管理的逻辑演。深理解业务连续性保障能力建设,如灾备演练、应急服务、重保和护网服务等。 *深理解“营”体系,运维度量指标体系到运营可视化展示的演过程。 *深理解“数”体系,通过运维大数据分析与治理能力建设,理解运维数据治理。 *深理解“智”体系,探索智能运维体系的DAO模型,从数据管理、智能分析到场景服务,以及智能运维与生产场景的融合。 此外,书中给出的不同行业运维体系转型的真实案例,也为读者展运维数字化转型工作提供了难得的参考和借鉴。
AIGC辅助数据分析与挖掘:基于ChatGPT的方法与实践
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内容简介这是一本能指导数据分析师和数据挖掘工程师在AIGC时代快速实现能力跃迁的著作,教会他们使用ChatGPT等AIGC工具,大幅提升数据分析与挖掘的能力和效率。全书围绕Excel、SQL和Python这3大常用的数据分析和挖掘工具展,从方法和实践2个维度系统讲解了如何使用ChatGPT和Bing Copilot等AIGC工具来辅助提升效率。全书一共8章,内容可以分为四个部分:1.AIGC工具使用和Prompt撰写首先详细介绍了数据分析与挖掘能用到的各种AIGC工具的使用方法和注意事项,然后全面讲解了如何面向数据分析与挖掘场景构建高质量的Prompt,包括大量的方法和最佳实践。2.AIGC辅助Excel数据分析与挖掘方法角度,详细阐述了AIGC工具如何辅助Excel数据分析与挖掘,包括数据集生成、数据管理、数据处理、数据分析和数据展示等;实践角度,通过RFM分析、时间序列分析和相关性分析等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Excel在不同场景中的结合使用。3.AIGC辅助SQL数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助SQL数据分析与挖掘,包括数据准备、查询、清洗、转换、分析等;实践角度,通过广告渠道评估、归因报表、留存报表等3个方面的案例讲解了AIGC工具与SQL在不同场景中的结合使用。4.AIGC辅助Python数据分析与挖掘方法角度,详细讲解了AIGC工具如何辅助Python数据分析与挖掘,包括环境构建、数据探索、数据处理、AutoML等;实践角度,通过广告预测、商品分析和KPI监控等3个方面的案例讲解了AIGC工具与Python在不同场景中的结合使用。除此之外,本书还全面总结了用AIGC辅助这3种数据分析与挖掘工具时会遇到哪些问题以及有哪些注意事项。
计算社会学:基础理论篇
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本书是一本系统性梳理计算社会学相关理论和方法的论著。一方面,本书从传统复杂网络分析的角度,详细阐述社会网络分析的基础理论和动力学模型——随机网络、小世界网络、无标度网络和网络统计分析理论等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病等方面。另一方面,融合人工智能在自然语言处理、推荐算法等领域的展,阐述了人工智能算法尤其是深度学习理论等在智能推荐、文本分析、假消息检测、虚拟社交机器人等领域的应用。在兼顾广度和深度的前提下,本书深度融合计算机科学、社会学、人工智能和复杂网络等多学科的专业概念,突出阐述了计算社会学领域近年来的zui新研究成果和关键技术突破。

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