Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
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内容简介这是一本以项目实战案例为驱动的数据挖掘著作,它能帮助完全没有Python编程基础和数据挖掘基础的读者快速掌握Python数据挖掘的技术、流程与方法。在写作方式上,本书与传统的“理论与实践结合”的门书不同,它以数据挖掘领域的知名赛事“泰迪杯”数据挖掘挑战赛(已举办10届)和“泰迪杯”数据分析技能赛(已举办5届)(累计1500余所高校的10余万师生参赛)为依托,精选了11个经典赛题,将Python编程知识、数据挖掘知识和行业知识三者融合,让读者在实践中快速掌握电商、教育、交通、传媒、电力、旅游、制造等7大行业的数据挖掘方法。本书不仅适用于零基础的读者自学,还适用于教师教学,为了帮助读者更加高效地掌握本书的内容,本书提供了以下10项附加价值:(1)建模平台:提供一站式大数据挖掘建模平台,免配置,包含大量案例工程,边练边学,告别纸上谈兵(2)视频讲解:提供不少于600分钟Python编程和数据挖掘相关教学视频,边看边学,快速收获经验值(3)精选习题:精心挑选不少于60道数据挖掘练习题,并提供详细解答,边学边练,检查知识盲区(4)作者答疑:学习过程中有任何问题,通过“树洞”小程序,纸书拍照,一键发给作者,边问边学,事半功倍(5)数据文件:提供各个案例配套的数据文件,与工程实践结合,箱即用,增强实操性(6)程序代码:提供书中代码的电子文件及相关工具的安装包,代码导平台即可运行,学习效果立竿见影(7)教学课件:提供配套的PPT课件,使用本书作为教材的老师可以申请,节省备课时间(8)模型服务:提供不少于10个数据挖掘模型,模型提供完整的案例实现过程,助力提升数据挖掘实践能力(9)教学平台:泰迪科技为本书提供的附加资源提供一站式数据化教学平台,附有详细操作指南,边看边学边练,节省时间(10)就业推荐:提供大量就业推荐机会,与1500+企业合作,包含华为、京东、美的等知名企业通过学习本书,读者可以理解数据挖掘的原理,迅速掌握大数据技术的相关操作,为后续数据分析、数据挖掘、深度学习的实践及竞赛下良好的技术基础。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道(公域和私域)用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作,是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平,通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展,从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台,实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外,本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路,各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现,以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容,又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法,适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
AI赋能:企业智能化应用实践
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本书是一本介绍AI技术在企业生产和运营过程中实践应用的图书,全书共6章:智能化应用的概念,智能化应用的价值、挑战及发展趋势,智能化技术概述,多行业智能化应用业务场景分析,智能化应用的项目化实施和智能化应用的实践案例。 本书旨在为企业提供实用的AI应用指南,深介绍了智能化应用的发和实施过程,包括技术架构、数据管理、算法选择、模型训练和评估等内容,并结合实际案例分享经验和方法论,帮助读者在实践中掌握建立智能化应用的关键技术和管理能力。 本书读者对象为:数据分析、人工智能、机器学习等领域的从业人员;对于企业数字化转型和智能化应用感兴趣的企业管理者和决策者;对于智能化应用感兴趣,希望深了解智能化技术和应用场景的读者。
企业级数据架构:核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建
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这是一本能指导企业在数字化转型和数据要素时代通过数据架构用好数据、管好数据、充分发挥数据价值的著作。 从0到1讲解了数据架构的技术栈、方法论与落地实践,揭示了数据架构的底层逻辑,总结了数据架构的核心要素和架构模型,阐述了数据治理、数据资产管理以及数据平台的搭建等全方位的内容,是作者10余年数据工作经验的总结。 本书主要分为五部分: 第一部分:架构基础,对企业架构的组成要素以及流行的企业架构框架行了总览性质的介绍,数据架构是重; 第二部分:数据架构基础,详细讲解了数据架构的组成、数据存储、数据调度与消息传输、Lambda架构和Kappa架构以及数据架构的辅助资源组件; 第三部分:数据架构模型,首先介绍了企业内部数据区的划分与内部数据的流向,然后讲解了数据模型的建模策略、步骤和方法,以及维度建模的详细内容; 第四部分:数据管理,讲解了数据架构的核心内容,包括元数据管理、数据质量管理、数据标准管理、数据治理和数据资产管理等的方法和实践; 第五部分:数据架构实践,通过离线计算和实时计算两大场景中的综合案例,对前面的内容行了融合,手把手教读者行数据架构实践。 本书内容通俗易懂,注重实践,不仅浓缩了作者在日常工作中的思考、解决问题的思路,还融了该领域优秀同行的经验和实践,相信对读者会有一些帮助。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
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内容简介对于我们每个普通人而言,核心的AI能力不是写作不是绘画,也不是编码,而是AI Agent设计!这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南,由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写,得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent,提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法,以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论,旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程,配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色:·零基础门:不需要编程经验,人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富:涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法:首创通俗易懂的智能体设计流程,人人都能上手。·效果立竿见影:每章都配有即学即用的实战案例,让你快速获得成就感。·持续升级阶:从基础应用到高级定制,满足不同层次的学习需求。通过阅读本书,你将:·系统掌握提示词工程核心方法,让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理,造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践,让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维,在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验,快速提升职场竞争力。
深入理解移动互联网
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本书系统地介绍移动互联网的发展历程;以Wi-Fi与5G 为切,深剖析无线网络工作原理与组网方法;系统地讨论移动通信网发展与演变、5G技术特征与指标、应用场景,以及6G技术的发展愿景;系统地介绍移动IPv4与移动IPv6协议与移动IP的关键技术;系统地介绍无线TCP传输机制、传输层QUIC协议的设计方法与协议内容,以及容迟网DTN技术体系结构与应用;以云计算到移动云计算、移动云计算到移动边缘计算为路径,系统地讨论计算迁移基本概念、原理、系统功能结构;以移动云存储、移动流媒体、移动社交网络、移动电子商务,以及基于移动云计算的移动位置服务、基于移动边缘计算的增强现实与CDN应用为例,系统地讨论移动互联网新的应用系统设计方法与实现技术;在介绍QoS概念与研究发展的基础上,系统地讨论QoE的基本概念、定义、影响因素、评价方法与标准化问题;在分析移动互联网面临新安全威胁的基础上,系统地讨论移动终端硬件、软件、应用软件安全性、5G通信系统安全与挑战,以及移动云计算与移动边缘计算安全性研究。通过以上内容的讨论,诠释移动互联网“移动、社交、群智”的特。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南,它摒弃了枯燥的理论堆砌,以一系列基于问题的实践练习为引,带你回归数学的“基础”,层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状,到熟练应用向量与顶点;从构建和渲染网格,到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率,每一个环节都紧密围绕数学原理展开,让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL,你将创建属于自己的基于数学的引擎和API,并在构建应用程序和示例的过程中不断实践,逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
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本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南,旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘,掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧,从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分:*部分(第1~12章)介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建,包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容,通过一步步的实践示例,带你快速入门嵌入式系统编程,了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧;第二部分(第13~18章)更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用,从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面,*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践,帮助你进一步提升编程技能,应对更复杂的编程任务。
一本书讲透数据资产变现
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内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理,本书系统拆解数据资产变现全流程,以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系,带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书,你将掌握以下知识: (1)*认识数据资产:系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用;从零解析数据资产变现,明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径,为你建立数据资产运营的完整认知框架。 (2)搭建数据资产变现路线图的方法:从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释,为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 (3)掌握数据资产变现的实操方法:详解数据资产变现运营的商业工具(数据订阅、咨询服务、报告与模型)和技术工具(数据API、可信数据空间、隐私计算),构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 (4)三大视角的数据资产变现思路:分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角,拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全,数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 (5)掌握数据资产运营的安全管理:详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理,帮你把控红线与底线,规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现,对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例,帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读,让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工,还是在校学生,抑或是任何对数据领域感兴趣的读者,这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
在线广告全链路解析:从流量到转化的系统实践
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内容简介 数字化浪潮席卷全球,2025年中国互联网广告市场规模预计约为7257亿人民币。在线广告系统不仅是连接品牌与消费者的核心纽带,更是数字商业生态的关键基础设施。从合约广告到实时竞价,从人工出价到智能投放,掌握广告系统的底层逻辑,已成为增长、产品、运营及技术从业者的核心竞争力。 本书立足“技术+商业”双重视角,构建从基础认知到实战落地的全链路知识闭环。全书五大篇章层层递进: *篇 初识广告系统:梳理核心概念与运行机制,解析主流广告模式与计费体系,搭建宏观认知框架。 第二篇 广告系统架构与数据解析:深入召回、粗排、精排三大核心模块,详解用户画像、特征工程与样本拼接等关键技术。 第三篇 广告系统开发详解:拆解召回、粗排以及精排模型原理,剖析机制策略与实验系统设计,提供从算法到工程的实战指南。 第四篇 广告系统核心问题:聚焦冷启动、效果达成与智能投放,针对性解决起量难、成本异常及效率低下等行业共性难题。 第五篇 广告相关从业者必知:围绕广告诊断、流量提收与大推场景,输出排查方法论与全流程推广方案,助力业务能力跃迁。 本书融合前沿理论与工业级实践,既有竞价机制、归因模型的深度解析,又有智能出价、AIGC素材生成的落地案例。无论是夯实根基的算法工程师、产品经理,还是寻求突破的营销专家与企业决策者,都能从中获取精准获客、流量提效与ROI优化的关键能力,在数字广告的浪潮中把握脉搏,实现商业价值的双赢。
数据科学之编程技术:使用R进行数据清理、分析与可视化
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本书围绕使用R行数据科学编程所需的实际步骤展,介绍了有关该主题的工具和技术的整个系统。书中共分为六大部分。第壹部分介绍了如何下载和安装书中涉及的各种软件;第二部分介绍了项目管理的基础技术,包括跟踪代码的版本并生成文档;第三部分介绍了R编程语言,它是整本书使用的主要发语言;第四部分介绍了如何在R中加载、格式化、遍历和重塑数据;第五部分介绍了数据科学中数据可视化的原则以及如何利用R构建数据可视化;第六部分介绍了如何用两种不同的方法创建交互平台来分享自己的观,以及如何拓展自己的知识。
AI赋能HR:AI 10倍提升HR工作效率的方法与实践
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内容简介 这是一本全方位讲解如何利用AI工具为HR赋能的著作,是AI时代HR提升职场竞争力的实战指南。作者基于深厚的HR管理经验和AI实战经验,通过科学的方法、高效的提示词、丰富的案例、清晰的步骤,细致地讲解了如何利用 AI 工具提高工作效率、优化管理流程、提升人才管理水平。 从AIGC的基础知识到AI工具的使用,从AI在人力资源全生命周期所有场景中的应用到使用AI的风险防控,本书全面系统地讲解了HR需要掌握的全部AI知识。具体地,读完并学会本书,读者将能掌握以下知识: (1)AIGC的基础知识以及ChatGPT、Kimi、文心一言等AI工具的使用方法; (2)AIGC在人力资源领域的价值和应用挑战,以及HR的AI能力模型; (3)针对人力资源的提示词方法和技巧; (4)AI辅助HR的日常工作,包括职场文案、项目管理、制度撰写、流程管理等场景; (5)AI辅助人力资源战略管理,包括战略规划、人力需求预测等场景; (6)AI辅助招聘管理,包括招聘需求分析、招聘计划制订、职位分析与描述、招聘文案撰写、面试准备与模拟、候选人筛选、面试评估、招聘数据分析与管理等场景; (7)AI辅助培训与人才管理,包括培训需求调查、培训计划制订、培训课程发、培训效果评估、人才管理等场景; (8)AI辅助绩效管理,包括考勤管理、绩效考核指标设计、绩效评估和反馈、绩效考核结果评价等场景; (9)AI辅助薪酬与福利管理,包括薪酬策略制定、福利方案设计等场景; (10)AI辅助员工管理,包括员工职管理、在职员工管理、员工离职管理等场景; (11)AI辅助企业文化建设,包括企业文化体系构建、企业文化传播、企业文化实践等场景; (12)大模型在各种规模的企业的部署和实践; (13)HR在使用AI时应该防范的风险,包括数据安全风险、知识产权风险、职业道德风险、商业伦理风险、法律合规风险、社会责任风险等。
工业数字化转型:系统方法与敏捷实践
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本书是工业数字化转型的实践著作,作者结合自己在三一重工、远景能源、GE、宁德新能源等企业近20年的实践经验,总结出了一套基于控制论的工业数字化转型方法论和一套基于敏捷思想的工业数字化转型实践路径,方法论与实践并重。 本书一共10章,分为3篇,从方法论、实践和底层逻辑3个维度对工业数字化转型行了全方位讲解。 第一篇 系统方法(第1~4章) 首先对数字化行了追本溯源,探讨了广义数字化和狭义数字化的本质;然后介绍了工业数字化转型的各种常规路径,以及数字化如何与工业化融合;最后提出了基于复杂系统控制论的工业数字化转型方法论,也就是本书的核心。 第二篇 敏捷实践(第5~8章) 将系统方法应用到具体的业务实践,讨论了典型工业场景中敏捷迭代的数字化转型实践。对于数字化的业务架构和设计,要透过现象从业务本质出发,并通过数字化技术赋能业务变革与创新,同时借鉴最小作用原理,沿着“最速降线”行迭代,找到推动变革最省力的路径,逐渐推数字化、智能化的广度和深度。通过低成本试错和快速反馈迭代,找到适合自身战略的数字化转型路径。 第三篇 探讨与展望(第9和第10章) 从哲学底层探讨了驱动数字化和智能化的底层动力,分析了未来智能化趋势,并在此基础上展望了在智能社会,个人应该如何准备,才能安身立命。
少儿计算思维养成记:六个孩子的编程学习笔记 第2版
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计算思维是信息社会创新型人才的素养。本书是少儿计算思维养成过程的忠实记录:中国科学院计算技术研究所三位研究员组织了小SIGMA数学特别兴趣组亲子班,教授孩子们数学思维与计算思维。孩子们在学习时编程序、写心得、记笔记,zui终汇集成册,形成本书。 本书通过10讲编程基础和18讲动手实例,讲述6个基本计算思维,包括从zui简单的做起、逐级逼近、带剪枝的枚举等。第2版新增了3讲,讲述随机性的妙用,并大幅扩展“教师评”,为家长朋友提供更详细的导读。 本书具有三大特色: ·以计算思维为纲,内容深刻。 ·以少儿视角行文,浅显易懂。 ·以动手促动脑,手脑并重。 这是一本“孩子写给孩子看”的书,适合中小学生阅读自学,有助于科学素质培养、思维习惯养成。家长和老师也可以本书作为教材,以书中“教师评”为导读,按“背景知识->基本思路->编程步骤”的顺序讲授,zui后对比、检验实验结果。 在少儿时期养成计算思维,终身受益!
深入浅出SSD测试:固态存储测试流程、方法与工具
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这是一本涵盖了基础知识、原理、工具、全流程(从产品立项到生命周期维护)测试管理方法、行业发展趋势、创新技术等所有从事SSD测试知识的专业指导书。这是继《深浅出SSD》之后,由《深浅出SSD》部分核心作者联合SSD测试专家撰写的又一部经典之作。本书延续了“深浅出SSD”系列图书的行文风格,内容从浅深,讲解透彻,目的是帮助读者快速建立SSD测试知识体系,可以独立针对SSD测试项目或者难题制定解决方案。本书不仅可以作为SSD测试门书,还可以作为置于案头随时供查阅的工具书。 无论是存储方向的门者、在校学生、爱好者,还是从事SSD及存储系统研发或测试工作的专业技术人员,都可以通过阅读本书获得想要的知识,提升自身能力,解决工作中的问题。 本书的主要内容如下。 SSD测试概述(第1章),介绍SSD和SSD测试相关的基础知识,包括什么是SSD测试、SSD测试的目的和重要性、对SSD测试从业者和团队的基本要求等重内容。 SSD产品测试(第2~5章),首先基于立项、计划、设计与发、执行、总结这几个阶段介绍SSD测试的主要工作内容及对应实现方法,然后分享SSD测试的分类以及不同类型测试的设计与实现方法,最后解读SSD的通用测试平台、测试软件和专业测试平台。 主控芯片测试(第6章),剖析用于主控芯片测试的主要软硬件平台,及在对应平台上行主控芯片测试的方法。 闪存测试(第7章),深分析闪存的失效模式,以及闪存测试的主要方法。 测试认证(第8章),完整解读业界主要的SSD认证测试项目,包括PCI-SIG、UNH-IOL、WHQL以及国内测试标准等。 仪器与设备(第9章),重介绍用于SSD测试的仪器设备,包括RDT可靠性测试设备、协议分析仪等。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
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内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南,以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线,覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结,内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念,解析预训练与微调机制,对比传统循环神经网络与Transformer架构差异,结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开,聚焦DeepSeek的技术突破,系统讲解预训练目标设计、后训练优化(SFT/RLHF)、模型评测体系,并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求,详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合(如视觉-语言指令微调)、具身智能与通用人工智能(AGI)的演进路径,为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师,还是谋划未来布局的战略决策者,都能从中获得启发,在通往通用智能的浪潮中,走出属于自己的创新路径。
大模型驱动软件测试
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在软件工程3.0时代,传统的软件测试正面临着根本性的转型——从流程驱动的自动化测试向智能化、认知型的大模型驱动测试演进。本书旨在系统阐述大模型如何重塑软件测试的方法论与实践,帮助测试从业者把握时代机遇,提升专业价值。内容涵盖大模型在软件测试全生命周期中的应用,从理论层面探讨了理论框架与技术基础,从实践层面详细介绍了大模型如何赋能测试需求分析、测试用例设计、自动化脚本生成、非功能测试以及测试管理等核心环节。本书还深入探讨了大模型时代测试知识工程的构建方法以及测试人员的角色转型与能力提升路径,为测试从业者的职业发展提供了前瞻性指导。 本书适合一线测试工程师、测试团队负责人阅读,也可以供开发人员与产品经理、高校师生及研究人员参考。
AIGC驱动工业智能设备:系统设计与行业实践
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(1)AI与AIGC基础知识:从基础手,深讲解AI技术的基本概念和原理。通过通俗易懂的讲解和示例,帮助读者建立坚实的理论基础,为后续章节的深学习下良好基础。(2)智能设备上的AIGC系统设计:详细介绍AIGC技术在实际应用过程中的各种功能设计和实现方法。内容涵盖算法选择、模型训练、系统集成等各个环节,通过丰富的技术细节和设计策略,帮助读者全面掌握AIGC技术的应用要。(3)AIGC关键工业领域的应用:深剖析具体的案例,展示AIGC技术在不同工业领域中的实际应用。通过分析成功应用案例中的挑战和解决方案,提供实战经验,便于读者在实际工作中更好地应用AIGC技术。
Vulkan图形编程:构建渲染引擎的技术、实现和算法优化
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本书深探讨Vulkan图形编程技术,助力读者掌握构建渲染引擎的技术、实现和算法优化。本书从发渲染框架基础手,引导读者学习利用Vulkan高级功能编写现代渲染引擎。具体涵盖自动化资源绑定和依赖管理、运用GPU驱动渲染技术扩展场景规模、熟悉光线追踪技术、提升渲染图像视觉质量等内容。通过学习本书,读者能够全面了解现代渲染引擎内部工作原理,掌握实现先渲染效果的图形技术,所发的框架还可作为未来实践的起,适合有图形编程基础且希望深学习Vulkan的发者阅读。
企业数据资产管理:五步打造业务增长新引擎
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在汇聚行业可复制经验的基础上,本书凝练了作者对企业数据资产管理的系统性洞见与前瞻性创新;内容严谨、脉络清晰,兼具落地“硬度”与思维“锐度”,助你在AI大模型时代激活“数据资产”,赋能企业创新式增长。 第1章介绍数据资产定义及其五层价值金字塔,从合规到业务创新,了解其价值全貌。第2章给出数据资产“画像”,分析其分类、特性、价值释放阶段、管理原则、核心步骤、管理团队组成及管理发展趋势,提供*的数据资产管理框架。第3章介绍从数据资产到数据要素的转变,数据要素市场的生态、使命、意义、参与的注意事项,以及可信数据空间的概念、组成体系和运营模式。第4章讲解主数据资产的定义、管理目标与成熟度模型、建模方法、类型、管理系统。第5章探讨交易型数据资产的价值、管理流程、质量管理。第6章提供数据指标体系构建指南,包括场景挖掘、指标详解、指标设计原则与方法、数据指标体系建设、指标血缘关联及指标中台建设等。第7章介绍决策模型的定义、使用方法和常见模型,学以致用。第8章介绍数据产品的开发与运营,涵盖定义、分类、开发过程、DataOps产品架构、运营以及案例解析,提供*的落地指导。 无论你是企业管理者、数据从业者还是数字化转型推动者,都能从中获得实用的方法论与可复用的经验。
数据建模与数据分析:基于Power Query与Power Pivot
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本书共15章,分四部分。*部分是“数据准备与清洗”(第1~4章),首先介绍自助式数据分析的六大应用场景(第1章),然后详解Power Query在数据清洗、表格结构管理以及数据转换方面的全流程操作(第2~4章),为后续分析奠定规范的数据基础。第二部分是“数据整合与高级查询”(第5~7章),深入探讨数据管理(第5章)、数据查询(第6章)以及多表合并技术(第7章),涵盖同一工作簿内、跨文件、跨文件夹的自动化模板设计,并通过M函数实现动态路径管理,以应对数据源变更带来的复杂性。第三部分是“数据建模与DAX实战”(第8~14章),首先分析Power Pivot在数据加载(第8章)、数据建模(第9章)以及数据模型的管理与优化(第10章)方面的应用,然后系统讲解DAX函数体系(第11~13章),并进阶至VAR变量、通用日期表构建等数据模型的改进与完善技术(第14章),从而打造*的数据建模、计算与分析引擎。第四部分是“综合案例:看板搭建”(第15章)。通过企业级销售分析的全景案例串联多表合并、动态度量值、交互图表与KPI看板设计,完整呈现从原始数据到决策支持的落地闭环。

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