DAX设计模式(第2版)
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Power BI 自 2015 年 7 月发布后,极大地改变了商业智能市场的格局,连续多年被评为商业智能产品的领导者。本书集合了 20 多套运用 Power BI 的 DAX 引擎来处理、分析常见商业问题的即用型解决方案。 DAX 设计模式是由 BI 领域专家——阿尔贝托·法拉里和马尔科·鲁索总结并提出的。本书同时使用 Power BI 和 Excel 作为工具行编写,并对应用模式行了大幅更新,内容涵盖了时间智能、分组、ABC 分类、客户分析、物篮分析等常用模式。本书所包含的每一套设计模式都经过不断的实践,被提炼为易用的数据模型和优雅的 DAX 公式。 本书适合 Excel 高级用户、商业智能分析人员、使用 DAX 和微软分析工具的专业人士阅读。
计算机图形学编程(使用OpenGL和C++)(第2版)
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本书以OpenGL和C 作为工具,介绍计算机图形学编程的相关内容。全书从图形编程的基础和准备工作讲起,介绍了OpenGL图像管线、3D模型、纹理贴图、光照、阴影、天空和背景、增强表面细节、曲面细分、几何着色器、水面模拟、光线追踪等计算机图形学编程技术。本书各章配备了不同形式的习题,供读者巩固所学知识。 本书适合作为高等院校计算机科学专业的计算机图形编程课程的教材或辅导书,也适合对计算机图形编程感兴趣的读者自学。
好代码 ,坏代码
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本书分享的实用技巧可以帮助你编写鲁棒、可靠且易于团队成员理解和适应不断变化需求的代码。内容涉及如何像高效的软件工程师一样思考代码,如何编写读起来像一个结构良好的句子的函数,如何确保代码可靠且无错误,如何行有效的单元测试,如何识别可能导致问题的代码并对其行改,如何编写可重用并适应新需求的代码,如何提高读者的中长期生产力,同时还介绍了如何节省发人员及团队的宝贵时间,等等。
非平稳随机信号的分数域分析与处理
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主要围绕通信、雷达、生物医学等实际工程领域中常见的两种chirp型非平稳随机信号——chirp平稳信号和chirp循环平稳信号展,详细介绍了这两种信号的分数域信号分析与处理理论和应用,为非平稳随机信号的分数域分析提供了研究框架。 本书选取以线性正则变换和分数傅里叶变换为代表的分数变换,介绍chirp平稳信号的二阶统计量定义与性质、通过线性时变系统后的统计规律及不同变换域的信息量变化规律;在此基础上,介绍这些基本原理在时变匹配滤波、时变反卷积系统设计中的应用;介绍chirp 循环平稳信号的统计量定义与估计子、经过时变系统后的统计规律;而介绍这些基本原理在时变匹配滤波、时变系统辨识、心电信号特征提取等方面的应用。
知行:技术人的管理之路(第2版)
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这是一本来自技术管理者又回馈给技术管理者的书,针对“技术人如何做管理”这一主题提供了立体的视角和系统的方法论。本书基于作者十年互联网管理经验,针对技术管理者最常遇到的困惑和挑战,结合技术人的思维特和实际工作场景,系统回答了技术人做管理时所面临的三个大问题—管理的认知、管理的意愿和管理的能力,兼具理论性和实践性。 本书结构清晰、案例丰富、逻辑严谨、实操性强,其理念和方法适用于所有管理者,尤其适用于具有技术背景的新经理、带团队的工程师或架构师,以及希望提炼管理方法论的中层管理者。
PyQt编程快速上手
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PyQt是一个创建GUI应用程序的工具包,是Python编程语言和Qt库的成功融合。本书旨在通过深浅出的讲解和简明的程序示例教读者掌握PyQt的发技巧。 本书分为10章,从PyQt的安装和基础知识讲起,陆续介绍了基础控件(如标签控件、消息框、文本框、按钮及控件等)、高级控件(如组合框、滚动条、容器控件及各类视图等)、窗口(如属性、坐标、事件等)、Qt Designer(如安装与配置、编辑模式等)、PyQt高级应用(如数据库、多线程、动画、音视频、网页交互等)、图形视图框架(如图元、场景、视图、事件传递等)、包(如PyInstaller、Nuitka等)等内容。此外,本书还通过两个发实例(可视化爬虫软件和《经典贪吃蛇》游戏)带领读者巩固了书中介绍的相关知识。 本书内容简洁实用、实操性强,适合对Python编程及GUI发感兴趣的读者阅读。
AI数字人原理与实现
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本书是一部系统介绍 AI 数字人技术的专业著作,涵盖了数字人的定义、发展历程、关键技术及应用实 践等内容,全书共分 3 部分。 在技术基础部分,首先介绍了数字人的定义、发展历程、分类和应用场景,着详细解析了数字人系统的架构设计、视觉算法和语音合成技术的原理,以及语义理解和知识表示技术如何提升数字人的智能和表现力。 在应用实践部分,带领读者深探索数字人的创作流程,从内容策划、角色建模到交互设计,每一步都行了详细讲解。此外,还讨论了数字人的身份认知和技术规范,为数字人的应用实践提供了必要的知识。 在展望未来部分,探讨了数字人技术的未来发展趋势,为读者描绘了数字人与人类和谐共生的美好蓝图。 本书内容丰富,结构清晰,适合对数字人技术感兴趣的读者,包括数字人技术的研究者、发者、相关行业的从业人员及爱好者等阅读。
全国青少年CSP-J编程竞赛真题解析
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本书汇总了 CCF CSP 非专业级别的能力认证门级(简称 CCF CSP-J)第一轮和第二轮认证的真题,并附带 3 套第一轮认证模拟试卷和 1 套第二轮认证模拟题。本书通过对计算机历史、C 语言的基础语法和基础算法的介绍,详细讲解了自 2019 年以来的真题,帮助想要参加认证的选手熟悉常见的题型、知识分布以及重和难,了解近几年 CCF CSP-J 认证的考查方向和变化趋势。书中提供的习题可以帮助 参赛选手提升能力、查漏补缺。 本书既可以作为参赛选手的参考用书,也可以作为教师辅导用书。
现代软件测试技术之美
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本书内容聚焦于“现代”软件测试技术,既包括近几年颇受关注的前沿软件测试技术,也包括一些“老技术”在新场景下的应用。作者希望将这些技术剖析清楚,在此基础上给出一些常见的实践案例或应用场景,让读者深理解这些软件测试技术的来龙去脉,并能够将其快速应用到实践中。本书分为7章,主要内容包括软件测试新理念、软件测试新方法、软件测试新技术、软件测试基础设施、软件测试常见困惑、软件测试行业案例等。 本书内容通俗易懂,案例丰富,既适合软件测试从业人员(测试工程师、测试发工程师、测试架构师、测试经理、测试总监等)阅读,也适合软件发人员、架构师和企业管理人员阅读,还适合作为高等院校相关专业的教学用书。
测试开发实战教程
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本书采用理论与实战相结合的方式,不仅对软件测试的理论知识行了深的讲解,还配套了与理论相结合的实战练习,能帮助读者更深地理解每个知识。本书共8章,第1章讲解软件测试的门知识,包括测试流程、测试常见方法、测试用例设计等;第2~5章讲解Web测试、Web自动化测试、App测试、App自动化测试;第6章和第7章讲解口测试,包括口抓包分析与Mock介绍、口自动化测试;第8章讲解持续集成。 本书既适合软件测试工程师阅读,又适合想要深学习软件测试、自动化测试、测试发等技术的初学者作参考书,同时还可以作为高等院校相关专业师生的学习用书以及培训学校的教材。
测试工程师Python开发实战
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本书是为测试人员编写的Python发实战指南,包含Python的核心知识和实战案例,帮助测试人员快速掌握Python工具发技能。本书共3篇:基础篇(第1章至第3章)介绍Python和PyCharm工具的安装与环境部署,并讲解日常实际工作中用到的Python基础知识;专题篇(第4章至第6章)介绍Python发时使用频度较高的常用技能如异常处理、日志处理、邮件处理等,高级技能如Kafka、Redis、MySQL等,以及通用框架如FastAPI、Celery和Scrapy;实战篇(第7章至第12章)分享一些实际应用,包括音频测试工具、自定义套字测试工具、口测试工具、数据测试工具、性能测试工具、安全测试工具等6种测试工具的发实战。
R语言医学多元统计分析
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随着医学研究和信息技术的快速发展,多元数据分析方法广泛应用于医学各个领域。R 是一款优秀的源软件,有着实用的统计计算与可视化功能。本书使用 R 语言,结合精选的医学实例介绍常用多元统计分析方法。 统计分析方法只有在实际应用中才能得到直、生动的验证。本书强调实战和应用,尽量淡化统计公式的推导和计算过程。通过本书的学习,读者能熟练使用 R 语言及相关包实现多元统计计算,还能更深地理解多元数据分析方法。 本书可作为医学院校高年级本科生或研究生的多元统计分析课程教材,亦可作为其他专业读者和科研工作者从事科研活动的参考资料。全书附有代码和数据集,每章后都有习题,书后附有习题参考答案,可供读者自学使用。
R语言编程
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这是一本基于 tidyverse 门 R 语言编程的书,本书从基本的编程语法讲起,适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式,让读者学习更高效率的 R 编程,尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题,包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等,并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中,为读者提供了丰富的R实用编程案例,也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者,适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考,也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。
金融科技2.0:从数字化到智能化
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数字化转型为金融企业带来了理念创新、架构变革,同时金融企业在实施数字化转型的过程中也面临着规划、落地实施以及围绕数字化转型带来的数据治理、数据平台和体系、智能化场景等问题与挑战。本书从理念、架构、实战三方面深分析,提出应对和解决之道,记录变革,探索变革,指引变革。本书系统性地阐述了金融企业的数字化转型建设框架,完整介绍领先企业的数字化建设过程,深分析金融企业在数字化建设中碰到的问题、挑战及应对策略和解决措施,重阐述金融企业如何展数据治理以及如何通过数据治理来保障和提升企业数字化转型的发展过程。 本书内容丰富,讲解翔实,适合数字化转型规划和建设的从业者、金融行业的科技从业者,以及对金融行业数字化发展历程和方向感兴趣的读者阅读。
Req.MMi理论、实践与评估指南
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《Req.MMi理论、实践与评估指南》系统介绍Req.MMi(需求成熟度模型集成)的理论框架、实施路径及评估体系,旨在帮助企业构建规范化、可追溯的需求管理体系,实现高质量交付与数智化转型的双重目标。 《Req.MMi理论、实践与评估指南》共 5 章。第 1 章立足行业痛点,阐释Req.MMi的核心价值与实施收益,明确其适配场景与评估目的;第 2 章详解模型结构,包括 5 个需求成熟度级别、16 个过程域及角色对照体系;第 3 章深度拆解各级别特殊过程域的具体目标与实践方法,并辅以案例说明;第 4 章提供通用目标及自检清单,帮助组织快速定位流程短板;第 5 章聚焦实施策略,从成熟度提升路径、成功关键要素到评估方法论,确保模型与企业实际深度结合。 《Req.MMi理论、实践与评估指南》适合业务需求部门、系统需求部门的管理者,以及业务分析师、产品经理、需求工程师、IT咨询师、需求咨询师、效能改进专家、需求成熟度模型评估师等阅读;也适合高校学者及评估机构的管理者阅读。
人工智能技术与实践——基于MindSpore平台
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本书是一本为人工智能初学者量身定制的实用指南,旨在帮助读者迅速掌握人工智能的核心概念和应用技巧。本书从基础概念入手,结合应用实例,使用MindSpore框架,深入浅出地引导读者理解和掌握人工智能的基本原理、技术及*新发展。全书共分为4篇16章,覆盖人工智能的各个重要领域。人工智能入门篇(第1、2章)介绍人工智能概述、人工智能发展历程、人工智能Python开发入门和MindSpore开发入门,并给出基于MNIST数据集识别手写数字的入门实战介绍。机器学习及实战篇(第3~5章)包括监督学习、无监督学习、强化学习。深度学习及实战篇(第6~10章)介绍深度神经网络、知识图谱、生成对抗网络、迁移学习和注意力机制。人工智能前沿与伦理篇(第11~16章)涉及扩散模型、推荐系统、量子计算、轻量级人工智能、人工智能大模型、人工智能伦理等前沿主题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生及从业者,旨在帮助读者夯实理论基础,提升实际编程能力,从而在未来的学习和工作中更加游刃有余。
Spring Boot开发与测试实战
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本书首先介绍Spring、Spring Boot、Spring MVC和Spring Security等技术,然后以一个简易的在线书店管理系统为例,全面讲解采用JPA/MyBatis、MySQL、Thymeleaf与Bootstrap技术栈发应用程序的过程。发过程中引菱形测试模型,覆盖单元测试、口测试、功能测试和探索测试等方法,并展关键字驱动测试和数据驱动测试。本书基于分层测试框架,结合实践案例说明如何实施测试,有助于项目研发人员提高测试效率和产品成熟度。 本书不仅适合测试人员、发人员阅读,还可作为相关培训机构的教材。
新一代人工智能:无代码人工智能开发平台实践
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本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深浅出地讲解了无代码人工智能发平台实践,可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程,并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域,探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法,涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等;然后,重阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容;后,分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅,而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的门教辅。此外,本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。
车联网项目质量管理实战
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本书首先讲述了车联网项目质量思维和质量能力基础架构;然后以一个车联网智能产品案例为切,详细介绍了如何分析需求、制订质量计划,以及硬件、固件、平台、Web端和APP端的交付过程;最后讨论了如何对产品行质量评估。 本书适合测试人员、发人员、软件质量保证人员阅读。
自然语言处理与医疗文本的知识抽取
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本书主要介绍自然语言处理技术在医疗信息领域尤其是电子病历文本中的应用。本书首先对一些基础知识和技术做了介绍,然后给出相关技术在医疗信息领域的应用案例。本书还介绍了知识抽取的一些前沿技术与实践。 本书内容分为四大部分:基础知识、知识抽取、医疗电子病历研究与实践,以及前沿技术与实践。 第一部分包括第1~3章,主要介绍自然语言处理的基础知识、技术发展路线、相关任务以及词表示模型等。 第二部分包括第4~9章,主要介绍知识抽取的相关任务和技术,其中包括实体识别、关系抽取、领域自适应、多模态、小样本和实体与关系联合抽取等。 第三部分包括第10~12章,主要介绍自然语言处理技术在医疗文本领域的应用,其中包括电子病历实体关系分类体系、ICD(International Classification of Diseases,国际疾病分类)编码、电子病历事件元素抽取等。 第四部分包括第13~15章,主要介绍知识抽取的一些前沿技术及应用,如因果关系发现、小样本知识抽取及其在医疗知识抽取中的应用等。 本书可作为高校相关专业师生的学习用书和培训机构的教材,以及希望深研究自然语言处理算法的计算机工程师的参考书,也可作为对人工智能、深度学习和自然语言处理感兴趣的初学者与希望把人工智能应用到医疗领域的研究者学习用书。
数字银行安全体系构建
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本书内容来源于网商银行在信息安全方面的一线实战经验,主要介绍网商银行作为一家数字化银行如何行网络信息安全体系建设,覆盖的安全子领域包括:基础设施安全、业务应用安全、数据安全、威胁感知、红蓝演练等。本书的内容总体分为六个部分:第一部分介绍数字银行安全体系建设的整体架构与方法论,第二部分介绍默认安全机制,讲述如何有效控制所有已知类型的安全风险,第三部分介绍可信纵深防御体系,讲述如何应对未知类型的安全风险和高级威胁,第四部分介绍威胁感知与响应体系,讲述对于可能发生的威胁如何有效感知和处置,第五部分介绍实战检验,通过实战攻防演习的方式讲述如何检验安全体系的有效性和安全水位,第六部分介绍安全数智化,讲述如何通过数字化、自动化、智能化实现安全工作的有效展。

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