软件需求与可视化模型(微软技术丛书)
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需求文档的模糊性和歧义性是导致很多软件项目*终无法满足用户需求的主要原因。针对这一现状,本书主要侧重于以视觉化方式来表达软件需求,介绍了4大类22个可视化需求模型,旨在指导读者通过软件需求的视觉化模型来一步明确需求,促发人员对需求的理解,从而一步推动软件项目的成功。 本书取自需求领域两位专家十多年的实践经验,具有重要的指导和参考意义,可以帮助读者准确理解需求,发出满足用户需求和可以帮助用户达成任务目标的软件产品。
Vue.js 3.x快速入门
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现在单页应用框架层出不穷,其中Vue.js是十分耀眼的项目之一,受到国内外发人员的极度推崇。本书根据笔者公司多年的实际项目发经验编写而成,详细介绍Vue.js 3.x企业应用快速发技术。 全书共分8章,内容包括Vue.js概述、Vue.js的安装、定义页面、渲染视图、路由、发送HTTP请求、表单的绑定和提交、包、部署、解决JS(JavaScript)的跨域问题、Debug、Component、Mixin、Vuex、页面的生命周期等,后给出一个农产品销售实战案例供读者了解Vue.js项目的发过程。 本书适合Vue.js初学者、Web前端发人员,也适合高等院校和培训机构的师生参考。
PWA实战:面向下一代的Progressive Web APP
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Progressive Web App(PWA)是由谷歌提出的一整套技术解决方案,它致力于为 Web 提供出色的用户体验,并完美体现了渐增强原则。作为为数不多的实战门用书,《PWA 实战:面向下一代的Progressive Web App》旨在通过大量清晰示例来介绍 PWA 的主要特性。全书一共由五个部分组成:*部分介绍 PWA 的概念及解锁 PWA 应用的关键—Service Worker,第二部分介绍如何构建响应速度更快的 Web 应用,第三部分介绍如何构建更吸引人的 Web 应用,第四部分介绍如何构建应对各种复杂网络的 Web 应用,第五部分介绍 PWA 的发展前景。本书适合Web 发人员及前端技术爱好者阅读,稍有 HTML、CSS 和JavaScript 基础学习效果更佳。
详解AutoCAD 2018建筑设计(第5版)
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本书以中文版AutoCAD 2018为软件平台,讲述建筑设计和建筑规划设计等专业领域中,绘制建筑的总平面图、平面图、立面图、剖面图、详图及施工图等图纸的高级技能,介绍CAD的建筑设计方法。全书所讲述的知识和案例内容既翔实细致,又丰富典型,内容主要包括:建筑设计基本理论、AutoCAD 2018门、基本绘图工具、基本建筑单元的绘制、绘制建筑总平面图、绘制建筑平面图、绘制建筑立面图、绘制建筑剖面图、绘制建筑详图和办公楼建筑施工图、设计综合案例等内容的绘制技法与高级操作技巧。 本书配套电子资料包含全书所有实例的源文件和实例操作过程视频文件,可以帮助读者更加形象直观、轻松自如地学习本书。另外赠送大量AutoCAD电子书和设计图纸,以及对应的操作视频文件。 本书可作为建筑、建筑规划、房地产、建筑施工等专业设计师和工程技术人员的实用指导书,也可作为初中级职业学校和高等院校师生的教学用书。
TensorFlow语音识别实战
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本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架,引导读者门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐,从搭建环境始,逐步深理论、代码及应用实践,是语音识别技术图书的**。 本书分为10章,内容包括语音识别概况与发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富,适合作为语音识别和深度学习初学者的参考书,同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。
MATLAB R2020a入门、精通与实战
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中国企业海外并购整合——网络优势与创新
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本书在数字化情境下探索了中国企业海外并整合模式对企业创新的影响因素与影响机制,基于创新网络中心嵌与均衡嵌视角,提出中国企业海外并整合的“网络优势决定论”的理论与逻辑。本书特: 跟踪前沿,阐述数字化重塑跨国公司优势理论的*研究展;注重理论发展与政策分析相结合,为构建新时代中国企业海外并整合从网络边缘嵌网络中心的跨越式创新政策体系提供思路;在展实地调研的基础上,提炼中国企业海外整合与创新的一般规律,为新兴经济体国际化“网络优势决定论”提供实证依据。本书读者对象包括海外投资与创新领域研究者、企业海外战略决策者、海外投资政策制定者以及对中国海外并感兴趣的广大读者。
Hadoop+Spark大数据分析实战
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本书是Hadoop Spark大数据分析技术门书,基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本,以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作,以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性,并详细讲解大数据分析环境的搭建工作,包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等;第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和发体验,使读者熟悉Hadoop大数据发两大核心组件,即HDFS和MapReduce;第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume,以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术,并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用;第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大数据分析初学者的门指导书,也可以作为大数据发人员的参考手册,同时也适合作为高等院校大数据相关专业的教材或教学参考书。
跟我一起学机器学习
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本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型,包括模型的思想、原理及实现细节等。同时,本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn,对书中所涉及的模型行用法上详细讲解。 全书共10章,第1章介绍机器学习发环境的配置;第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标,以及用于有监督模型训练的梯度下降算法;第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标;第4章介绍模型的改善与泛化,包括特征标准化、如何避免过拟合及如何行模型选择等;第5章讲解K近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索;第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理;第7章介绍几种常见的文本特征提取方法,包括词袋模型和TF-IDF等;第8章讲解决策树的基本原理,包括几种经典的决策树生成算法和集成模型;第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程;第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。 本书包含大量的代码示例及实际案例介绍,不仅可以作为计算机相关专业学生门机器学习的读物,同时也适用于非计算机专业及培训机构的参考学习书籍。
云计算——在智能交通系统中的应用
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本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上,提出了智慧交通云的概念,并对智慧交通云做了简要介绍,深讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容;然后就智慧交通云的关键技术,如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等行了详细的论述,后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考,也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。
AI电商:技术赋能与商业新生态
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随着电商行业的蓬勃发展,AI正逐步渗透并重塑电商领域的各个环节。本书深探讨AI电商的崛起背景及其背后的驱动力,从预测、选品、产品设计、创意生成、营销、数字人、导、供应、客服、用户管理等角度全方位剖析了AI如何多维度赋能电商行业。借助丰富的理论与翔实的案例,本书揭示了AI在提升流量价值、优化消费体验以及挑战“不可能三角”(成本 效率 质量)等方面的巨大潜力,同时展现了AI在辅助与取代人工、形成新质生产力等方面的重要作用。无论是电商从业者还是关注AI商业落地应用的人,都能从中获得有益的启示与参考。
自然语言处理实践:聊天机器人技术原理与应用
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本书全面系统地介绍了聊天机器人的背景、典型应用场景,以及核心技术模块。并围绕问答系统、任务对话系统和闲聊系统三种聊天机器人的具体展现,从技术原理和实践两个方面行阐述,适合对自然语言处理有一定基础又想聊天机器人应用研发的一线研发人员学习。
Kotlin零基础入门到Android开发实战
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本书针对国内计算机、软件相关专业已先修Android编程设计课程的学生,旨在为具备良好编程能力的学生提供一本能够快速熟悉Android平台的教材,熟练掌握使用Kotlin来发 Android的的基础知识,为今后的课程学习和职业前途下坚实的基础
深度学习原理与PyTorch实战
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本书按照从理论到实践,从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术,代码翔实,公式简单易懂。 本书第1章介绍深度学习的概念和目前的形势,第2章介绍Python编程语言基础,第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题,第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用,第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN,第7~9章介绍自研深度学习框架,并详细讨论之前忽略的深度学习底层实现上的算法和细节,第10章介绍目前机器学习的前沿无监督学习,第11章主要讲解深度学习模型以Web应用形式部署的技术。 本书适合有高等数学基础、希望了解深度学习领域知识和技术的初学者阅读,也可作为相关培训机构的参考用书。
Flash基础与实战教程
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本书适合初学者快速自学Flash CC。全书共分为15章,从基础的Flash CC安装和使用方法始讲起,循序渐的方式详细解读了图形绘制、元件、实例、库、时间轴、基本动画制作、高级动画制作、文本、声音、视频、组件、动画预设、ActionScript、动画测试与发布等功能。书中精心安排了上百个具有针对性的实例(全部提供视频教学录像),不仅可以帮助读者轻松掌握软件使用方法,更能应对Flash图形绘制和网站动画制作等实际工作的需要。 本书适合广大Flash初学者,以及有志于从事网页设计、插画设计、视频剪辑、游戏发、动漫制作等工作的人员使用,同时也适合高等院校相关专业的学生和各类培训班的学员参考阅读。
敏捷测试从零开始
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本书针对当前正在敏态化交付的团队,围绕敏捷思想从测试的角度、从零始构建知识体系,讲解如何做到高质量交付,从质量视角构建基于敏捷理念的全面认知并从基本框架体系跳出构建敏捷思想的质量交付能力,为一步研发效能提供支撑。 本书共11章,从敏捷理念到优化交付目标,以Scrum体系为基础,详细介绍看板、用户故事地图、故事实例化、分层自动化体系等,助力个人和团队搭建完整的敏捷交付能力。构建以业务价值为目标,以高质量快速交付用户价值的团队,从而构建统一认知。 本书不但适用于测试团队,而且适用于敏捷团队中的各个角色互相了解工作内容及知识体系。
元宇宙:产业布局新趋势
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元宇宙作为一个新兴产业已经始逐渐走各发展领域的视野。从狭义上来说,元宇宙是一个未来互联网概念,指一个可感知的虚拟宇宙,这个虚拟宇宙由三维连续共享虚拟空间组成;从广义上来说,元宇宙是随着社会经济的发展,为了满足现阶段数字经济的发展需求,整合多种数字技术而产生的物理世界与现实世界的新型基础设施。本书从元宇宙产业发展角度手,在内容上尽可能涵盖元宇宙基础理论及其核心产业发展现状等方面。《元宇宙:产业布局新趋势》共8章,部分(第1章)详尽阐述了元宇宙产业发展的价值,探讨了元宇宙发展对于经济社会、互联网、数字经济时代商业模式的影响;第二部分(第2章)介绍了元宇宙核心支撑技术,同时针对技术发展、技术原理、技术发展现状、现存问题及未来技术融合方向行讨论;第三部分(第3~6章)重分析了元宇宙产业架构、核心产业、产业发展环境、资本投、企业发展等产业发展现状;第四部分(第7~8章)对元宇宙产业未来发展趋势行预测并提出促元宇宙技术产业健康发展的对策建议。
自适应学习--人工智能时代的教育革命(第2版)
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本书以浅显生动的语言讲述人工智能与自适应学习将如何改变教育。当下人工智能正悄悄影响着社会生活与教育体系的各个层面,对全世界的学习与教育活动,都将产生极为深远的影响。得益于人工智能、自适应学习,自孔子以来人类两千年历史上第一次,我们可以有机会真正实现“因材施教”的伟大教育理念,跨越过去难以克服的重重阻碍,让教育真正实现“个性化”,积极改善教学的成效,“复制”最卓越的教师,让优秀教师不再是“稀缺资源”。学校可以更有效地行教育改革,政府部门也能用更低的成本实现教育公平。在这一刻,我们能够清晰地看到: 一次全新的教育革命正在展! 本书可作为高等院校教育学、教育技术、计算机专业高年级本科生、研究生的教材,也可作为广大教育科技工作者和教育管理者的参考用书。
LangChain大模型开发实践
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《LangChain大模型发实践》旨在提供一个全面、系统的LangChain学习指南。全书共7章,循序渐地介绍LangChain的核心概念和使用方法。第1章讨论人工智能、大语言模型的发展历程和应用场景,阐述LangChain框架的设计理念和优势;第2章详细介绍如何搭建LangChain的发环境,引导读者编写优质个LangChain程序;第3、4章深剖析LangChain的基础组件和领域特定语言LCEL,帮助读者掌握构建大语言模型应用的关键技能;第5~7章通过多个实战项目,展示如何使用LangChain构建智能问答系统、智能文档助手和知识图谱应用,将所学知识应用到实践中。适合具备一定Python编程基础、对人工智能(特别是自然语言处理、大语言模型)感兴趣的读者阅读,读后可以掌握使用LangChain发大语言模型应用的思路和方法,独立设计和实现智能应用系统。
深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现
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本书是一本系统介绍深度学习基础知识和理论原理的入门书籍。本书从神经网络的基本结构入手,详细推导了前向传播与反向传播的数学公式和理论支持,详细介绍了如今各种优化神经网络的梯度优化算法和正则化技巧,给出了在实际应用中的超参数调试和网络训练的技巧。同时,也介绍了典型的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。除了介绍理论基础外,本书以Python为基础,详细介绍了如今主流的深度学习框架PyTorch和TensorFlow,并分别使用这两种框架来构建相应的项目,帮助读者从理论和实践中提高自己的深度学习知识水平。
TensorFlow+Keras自然语言处理实战
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神经网络是深度学习的核心内容,TensorFlow是现在*为流行的深度学习框架之一。本书使用TensorFlow 2.1作为自然语言处理实现的基本工具,引导深度学习的门读者,从搭建环境始,逐步深到理论、代码、应用实践中去。 本书分为10章,内容包括搭建环境、TensorFlow基本和高级API的使用、MNIST手写体分辨实战、Dataset API、ResNet模型、词嵌(word embedding)模型的实现,*后给出3个实战案例:文本分类、基于编码器的拼音汉字转化模型,以及基于编码器、解码器的拼音汉字翻译模型。 本书内容详尽、示例丰富,是机器学习和深度学习读者的参考书,非常适合设人工智能相关专业的大中专院校师生阅读,也可作为高等院校计算机及相关专业教材使用。

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