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Python大数据分析与应用实战
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本书是介绍如何用Python 行数据处理和分析的学习实战指南。主要内容包括Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化图形的制作，以及利用Python对数据库的的贝叶斯操作、利用深度学习技术对模型行优化等内容。本书主要分为3部分：第1部分包括第1章主要讲解Python的基础知识，第2部分包括第2～6章为实战案例，第3部分包括第7～8章主要讲解利用深度学习和协同过滤技术对大数据分析行为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言行数据分析的广大读者。
数字化转型实践:构建云原生大数据平台
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21 世纪，互联网行业的爆发启了全球数据量急剧增长的新时代，数据已经成为驱动企业数字化转型的核心力量。整个数据行业的技术能力不断提升，从数据库到数据仓库，再到源大数据，都在经济社会中发挥着极其重要的作用。近年来，新兴数据技术与云计算相互辅助，共同发展，诞生了一系列云原生数据服务，让企业能够突破传统模式的局限，专注于业务，降本增效。本书以全球前沿的云原生服务为基础，详细展现了如何将数据存储、数据引、批量数据处理、实时数据处理、数据仓库、数据可视化和机器学习等核心要素综合起来，逐步构建一个高效的大数据服务平台。
学习OpenCV 4:基于Python的算法实战
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本书是一本通过OpenCV 4来讲解算法的门书。全书共分为4个部分，部分包括第1～3章，主要有OpenCVr门知识、OpenCV 的图像读写模块和和辛苦core模块讲解；第二部分包括第4～7章，主要有头像处理imgproc模块、视频处理videoio模块和可视化highgui模块、视频分析video模块讲解；第三部分包括第8～10章，主要有2d特征框架feature2d模块、照片处理photo模块、目标检测objdetect模块讲解；第四部分包括第11～12章，包括有深度神经网络dnn模块和机器学习ml模块等众多内容讲解。
深度学习500问——AI工程师面试宝典
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本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1~3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础；第4~7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术；第8~9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用；第10~14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力。本书内容取材于编者在日常学习过程中总结的知识及各大公司常见的笔试、面试题。本书可为高等院校计算机科学、信息科学、人工智能、控制科学与工程、电子科学与技术等领域的研究及教学人员提供参考，也可为相关专业本科生及研究生提供思考方向，还可为深度学习及计算机视觉领域的初、中级研究人员和工程技术人员提供参考，尤其适合需要查漏补缺的应聘者及提供相关岗位的面试官阅读。
Word/Excel/PPT2019商务办公从入门到精通(视频教学版)
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Office 2019的功能更加强大，操作更为方便，与网络的结合更加紧密。本书从Office 2019的基本操作和实际应用手，全面介绍在日常工作中*常用的Word、Excel和PowerPoint三大办公软件的使用技巧。 全书分为5篇，共26章。*篇为Office 2019 门篇，介绍Office 2019的工作环境和基本操作技巧。第二篇为Word 2019篇，介绍Word 2019文本操作、文本和段落格式的设置、文档的美化、页面格式和版式的设置、表格的使用、图文混排和高效办公的技巧。第三篇为Excel 2019篇，介绍Excel的基本操作、单元格数据和格式的设置、公式和函数、图表的应用、分析和处理数据以及工作表的印等知识。第四篇为PowerPoint 2019篇，介绍PowerPoint演示文稿的构建、幻灯片中文字的使用、版式的设计、各种媒体对象的应用、动画的制作以及放映管理等知识。第五篇为实例篇，通过3个商业应用实例介绍Office 2019各组件在商业环境中的应用技巧。 本书内容丰富，可操作性强，具有很强的实用性，同时知识详尽，方便读者查阅。本书适用于需要学习使用Office的初学者、希望提高Office办公应用能力的熟练级读者、大中专院校的师生，也可以作为各类办公人员的培训教材使用。对于广大的Office爱好者，本书也是一本有实用价值的手头参考书。
计算机视觉应用与实战
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本书围绕计算机视觉在农业、医学、工业等领域的案例，深浅出地讲解计算机视觉核心的模型与关键技术。本书中所有案例的代码均能在达内时代科技集团自主研发的 AIX-EBoard 人工智能实验平台上部署与实施，实现了教学场景化、学习趣味化。本书分为三个部分，循序渐地介绍计算机视觉相关技术的理论基础和各案例的实践步骤。第 1 部分基于 OpenCV 介绍传统视觉应用的基础算法，同时实现轮廓提取、全景图像拼等案例的实践；在传统视觉应用的基础上，第 2 部分讲解基于机器学习和深度学习的视觉应用，结合不同行业的案例对图像行分析处理，如水果识别、病虫害识别、相似图像搜索、眼底血管图像分割等。第 3 部分聚焦市场关注度较高的一些新兴视觉应用的原理及实现，如从二维图像到三维空间的重建、计算机视觉在移动设备中的应用、实时图像和视频的风格迁移等。本书适合人工智能相关专业的本科生、专科生及计算机初学者阅读，既可以作为应用型本科院校和高等职业院校人工智能专业的教材，也可以作为相关领域从业者的学习和参考用书。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，深理解和掌握相关原理与方法，提高解决实际问题的能力。
图像视频滤镜与人像美颜美妆算法详解
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本书主要介绍了与图像视频滤镜和人像美颜美妆特效相关的算法基础知识与方法思路。从多年前的Photoshop到今天的手机拍照App，以及功能强大的智能图像处理软件的普及程度可以看出，滤镜、美颜和美妆已是照片/视频美化操作不可或缺的部分。本书从传统方法始，系统地讲述了调色、滤波、变形等图像算法，并以此为基础讲解了各种图像滤镜、人像美颜美妆特效的算法思路与代码实现，*后扩展到基于深度学习的AI滤镜及美颜算法。全书条理清晰，由简到难，通俗易懂。本书非常适合对图像算法，尤其是图像特效、人脸美化感兴趣的初学者，或者想从事相关工作但又缺少经验的人员，抑或是图像美化相关领域的设计师等。
R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南(全彩)
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《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》主要介绍使用R 中的ggplot2 包及其拓展包绘制专业图表的方法。《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》先介绍了R 语言编程基础知识，以及使用dplyr、tidyr、reshape2 等包的数据操作方法；再对比了base、lattice 和ggplot2 包的图形语法。本书系统性地介绍了使用ggplot2 包及其拓展包绘制类别对比型、数据关系型、时间序列型、整体局部型等常见的二维图表的方法，以及使用plot3D 包绘制三维图表（包括三维散图、柱形图和曲面图等）的方法。另外，《R数据可视化之美：专业图表绘制指南》也介绍了论文中学术图表的图表配色、规范格式等相关技能与知识。
生态系统服务权衡与协同及可持续管理——以西辽河平原区为例
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随着我国生态文明建设的不断深化，从生态系统服务视角，研究区域生态环境质量与人类社会经济发展之间的关系，已然成为践行“宁要绿水青山，不要金山银山”“既要绿水青山，又要金山银山”“绿水青山就是金山银山”理念的重要研究方向。当社会经济发展带来的环境负担超出生态环境客观承载能力和恢复能力时，需要及时用科学的发展方式来保障生态环境安全和永续持久的发展，守住发展和环保两条底线，坚持生态文明先行，在发展中保护，在保护中发展，解决当代与代内公平问题。因此，实现区域可持续发展离不多种生态系统服务的支持。本书研究了西辽河平原区的生态系统服务时空演变、生态系统服务指标间的权衡与协同关系。
Python机器学习技术:模型关系管理
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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛问题，然后以痛为起，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
深度学习应用与实战(全彩)
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本书系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深了解深度学习。 全书共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深度学习阶算法与应用，主要包括经典的深度卷积神经网络，ResNet、DenseNet和MobileNet，目标检测的基本概念和常见算法，循环神经网络的基本概念和具体应用。第3部分介绍了时空数据模型与应用，主要包括CNN-LSTM混合模型的基本概念和具体应用，多元时间序列神经网络、注意力机制和Transformer的基本结构和具体应用。第4部分介绍了生成对抗网络及其应用，主要包括生成对抗网络的基本概念及其模型的结构和训练过程，使用检测模型、识别模型对车牌行检测与识别。 本书适合对人工智能、机器学习、神经网络和深度学习等感兴趣的读者阅读，也适合作为本科院校和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，使其深理解和掌握与深度学习相关的原理及方法，并能提高其解决实际问题的能力。
前瞻交互:从语音、手势设计到多模融合
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随着科技的步，互联网逐渐从电脑、手机屏幕走向VR、AR、智能座舱、智能家居等三维空间，为了让用户更自然地获取信息，多模态交互将起到关键作用。本书从人工智能、用户体验和技术的角度出发，介绍不同模态之间的差异，本书重讲解语音交互设计、手势设计、图形和语音界面融合设计三个方面的知识。 本书适合从事人工智能、语音交互、VR、AR、智能座舱和智能家居的产品经理和设计师阅读，希望本书能帮助读者更清晰地知道未来的科技走向。
联邦学习原理与应用(全彩)
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本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 第1章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9章结合在金融相关行业的实践，以多个应用案例和解决方案的形式，介绍联邦学习在营销运营和风险管理等不同业务方向上不同层次的应用实践。第10章从人工智能的不同方向介绍联邦学习应用扩展及前景。附录介绍了联邦学习框架中相关的密码学工具。
Premiere Pro 影视后期编辑:短视频制作实战宝典
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本书是初学者快速自学Premiere Pro软件的专业教程，全书从实用角度出发，以循序渐的讲解方式，全面系统地讲解了Premiere Pro软件的工作界面、自定义工作区、面板和工作流程。同时介绍了视频剪辑技巧，视频过渡和视频效果的使用方法，混合模式、蒙版与键控的使用方法，视频调色和音频效果的使用方法，文字字幕的制作方法，插件的应用方法。后介绍了短视频制作的综合案例，如商品短视频制作、水墨短视频制作、相册动画制作、音乐卡短视频制作。 本书结构清晰、实例丰富，适合作为从事短视频创作、广告设计、影视后期、电商设计等相关行业从业人员的自学指导书，也可以作为相关专业院校或培训机构的教材。 本书配套了超大容量的多媒体教学视频，以及书中的案例源文件和相关素材，读者可以借助配套资源更好、更快地学习Premiere Pro软件。
网店短视频制作实战宝典:Premiere Pro+ After Effects
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本书由经验丰富的设计师编写，采用循序渐的讲解方式，带领读者快速掌握网店短视频制作的方法和技巧。全书共10章，详细介绍了网店短视频的概念、拍摄前的准备工作，视频剪辑软件Premiere Pro和后期合成软件After Effects的使用方法，以及淘宝主图视频剪辑、B站LOGO片头视频合成、主图视频制作、拼多多商品视频制作、自媒体商品视频制作、抖音短视频制作等实例。 本书结构清晰，实例丰富，适合淘宝、、拼多多等网店店主，以及快手、抖音、小 红书、视频号、B站等自媒体短视频制作者学习和参考，也可以作为相关院校的电子商务、影 视后期、新媒体等专业的教材。 本书具有配套教学视频，以及实例源文件及相关素材，针对教师或培训师还提供了教学PPT，读者可以借助配套资源，更好、更快地掌握网店短视频的制作方法。
ADAMS2020虚拟样机技术从入门到精通
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本书注重基础、突出实例讲解，分为基础与实例两部分，共17章。其中，基础部分包括软件及动力学理论简介、动力学模型建立基础、ADAMS运动学分析、ADAMS静力学分析及线性化分析、求解器算法以及ADAMS应用基础、载荷施加、后处理分析等内容；实例部分包括多刚体分析、刚-柔耦合分析、多柔体分析、耐久性分析、振动分析、参数化分析和车辆分析等内容。本书下载文件中配有书中实例的几何模型以及实例的分析模型，方便读者查阅。 本书结合作者多年科研实践和本科生与研究生的相关教学经验编撰而成，可作为理工科院校相关专业的高年级本科生、研究生及教师学习ADAMS软件的教材或参考书，也可作为从事汽车交通、铁道、石油化工、航空航天、机械制造、国防工业、造船等科学研究的工程技术人员使用ADAMS软件的参考书。
数据可视化设计指南:从数据到新知(全彩)
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本书介绍了数据可视化的基本原理和设计方法，适合初学者或希望系统学习数据可视化设计的读者阅读。本书特色：内容翔实，基于大量的中外案例，对数据可视化行了多方位的解剖，展现了数据可视化的丰富性和趣味性；注重实践，提供了切实可行的工具、数据集和教程，供读者能够“在学中做，在做中学”；通俗易懂，将专业术语和学术成果转化为平实的语言，让知识不再“高冷”。
Microsoft 365+Power Platform企业数字化转型全攻略
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本书汇集了作者多年在世界500 强企业授课时学到的优秀工作方式、方法，它不仅仅是一本产品工具书，也是一种基于Microsoft 365 Power Platform 的新的工作方式，这种新的工作方式在很多大型企业已落地并应用。本书的目标就是帮助更多的人更高效、更轻松地工作。 本书是基于目前流行的Microsoft 365 国际版环境编写的，其中包含Microsoft 365 中17 个实用的软件，本书有别于其他的工具类书籍，不仅讲述了每个应用的新功能，还站在Microsoft 365平台的角度去集成更多应用程序完成企业数字化、自动化业务应用。如何把企业中的人、文档、信息、工具等集成到一起，更智能地搭建可定制的通信协作平台是本书的特色。 本书适合企业各职能部门日常办公人员、企业中零基础的Microsoft 365 技术人员、即将毕业踏职场的大学生，以及对国际化公司岗位感兴趣的读者学习参考。
深度学习理论与实战：基础篇
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本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的*小知识量；不仅有针对相关理论的深解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。
SPSS统计分析从入门到精通(第五版)
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本书在前四版畅销书的基础上，根据SPSS 26.0软件升级的市场应用需求行第5次升级修订。 本书结合具体的SPSS统计分析实例，图文并茂地介绍了**版本SPSS 26.0的各种统计分析方法，包括基本统计分析、参数与非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、多重响应分析、聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、对应分析、时间序列模型、信度分析、生存分析和缺失值分析的原理和使用方法。全书注重内容的实用性，在详细介绍SPSS常用的操作功能基础上，通过一些综合应用案例（在医学、经济管理、自然科学和社会科学中的应用）来演示实际统计分析中SPSS的使用。 本书适用于SPSS软件17.0~26.0版本，作者录制了96个视频教学文件，读者可通过扫描各章节二维码阅读学习。本书可作为高校经济学、管理学、统计学、公共管理、社会学和卫生统计等专业学生学习大数据分析工具掌握SPSS软件的用书，也可作为从业人员相关研究人员以及作为相关培训机构的参考教材。
迁移学习导论
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迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外，本书还配有相关的代码、数据和论文资料，*限度地降低初学者的学习和使用门槛。本书适合对迁移学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材。
