数据分析师手记——数据分析72个核心问题精解
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《数据分析师手记:数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发,使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识行讲解,构建了数据分析的知识框架,带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图,针对具体的方法、技术行延伸学习。
商业分析:洞察真实商业世界的逻辑与策略(全彩)
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本书是一部跨越职场鸿沟的阶梯,帮助熟练技工成长为管理者。本书提供了一条从管理者的核心能力(远见)到管理者的交付物(战略规划)和战略落地的(实战策略)的清晰的学习路径。本书以真实的商业故事为佐证,以军事战略与企业战略的类比为方法,以真实商业世界的策略验证为闭环,带领读者理解商业策略的底层逻辑,建立商业思维。 本书中深底层的商业逻辑、真实的企业案例、独到的运营策略适合企业管理者、经营分析和数据分析从业者,以及迫切希望突破职场"天花板”的职场人阅读。
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。
Python机器学习算法与实战
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本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据行实战分析。本书在内容上循序渐,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集,方便读者在阅读时同步运行程序,在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式行组织,每个小节注释清晰,讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解,辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时,更加注重实战应用和对结果的解读。
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。
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。
CDN技术架构
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内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)已经发展成为互联网的基础设施,为App 及Web 站等提供各类静态/ 动态内容、实时流媒体加速及网络安全防护等功能。 本书共有14 章,可划分为4 大部分:第1 部分(第1 章)介绍CDN 核心产品的技术原理、应用场景及CDN 的发展历史;第2 部分(第2~6 章)重介绍CDN 核心子系统的技术原理及工程实现,内容涵盖调度系统、节系统、网络传输及运营支撑系统;第3 部分(第7~12 章)介绍CDN 的4 大核心产品的架构设计、功能详解及产品优化实践,具体产品包括视频播、实时流媒体、动态加速及安全防护;第4 部分(第13~14 章)介绍阿里云CDN 的技术演策略,包括CDN 自身核心技术的升级换代及CDN 向边缘计算平台的演策略等。 本书可作为高等院校研究生、本科生学习CDN 整体架构及核心技术的学习材料,也可供对CDN 产品和技术感兴趣的工程技术人员、研究人员阅读与参考,亦可作为CDN 产品的现有及潜在用户了解产品技术实现细节的参考手册。
鸿蒙HarmonyOS 6开发之路 卷3:项目实践篇
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"《鸿蒙HarmonyOS 6开发之路 卷3:项目实践篇》以“HappyNote”“**秀”“萌趣视频”和“心愿集”四个典型应用项目为实践案例,从元服务与端云一体化、单模块开发、一多适配开发到第三方跨端框架集成四个维度,系统深入地探讨鸿蒙(HarmonyOS)生态下的应用开发技术体系。其中HappyNote基于元服务与云开发套件,实现轻量化、跨设备流转与云端协同;**秀项目将ArkTS + ArkUI前端与Node.js + MySQL后端结合,详解鸿蒙单模块应用的架构设计与开发流程;萌趣视频项目展示基于鸿蒙三层架构与响应式布局的多端适配方案,实现手机与平板电脑的无缝体验;心愿集项目则采用UniApp跨端框架,演示如何构建一次开发、多平台运行的日记类应用。各项目涵盖需求分析、架构设计到核心实现,完整呈现企业级开发流程。同时,《鸿蒙HarmonyOS 6开发之路 卷3:项目实践篇》专设AI工具应用章节,创新整合AI生成后端服务技术,提供Node.js+MySQL原型自动生成方案,支持前后端并行开发,大幅提升全栈开发效率。 《鸿蒙HarmonyOS 6开发之路 卷3:项目实践篇》提供各项目的核心设计文档与关键代码示例,配套完整源码,适合已具备HarmonyOS基础的开发者进阶实战,助力读者快速掌握鸿蒙生态的企业级应用开发能力。"
GPT多模态大模型与AI Agent智能体
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本书深探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。 全书共8章,从大模型技术原理切,逐步深大模型训练及微调,还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深讲解。对AI Agent智能体,从定义、原理到主流框架也都行了深讲解。在企业应用落地方面,本书提供了丰富的案例分析,如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人,以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用,也为读者提供了宝贵的实践经验。 本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读,也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统,既有理论知识的深讲解,也有大量的实践案例和代码示例,能够帮助学生在掌握理论知识的同时,培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书,读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展,并将其应用于实际工作中,推动人工智能技术的步和创新。
Excel数据可视化——从图表到数据大屏
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Excel数据可视化根据图表的展示形式可分为基础图表、动态图表和数据大屏,本书以Excel的基础知识为起,逐步介绍Excel数据可视化的三种形态。这是一个循序渐的学习过程,每个对应的模块都包含通用设计理论和具体的设计方法,理论和实践相结合,使读者在举一反三中逐渐学会使用Excel实现数据可视化。
剑指大数据——Hive学习精要
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Hive是大数据领域的一项重要开发工具。本书基于Hive3.1.3版本进行编写,首先,简单介绍了Hive的起源和发展,以及Hive的安装和部署;其次,分别介绍了Hive的数据定义语言、数据操作语言、查询语言,以及各种函数,其中穿插安排了大量的综合案例练习;再次,讲解了分区表和分桶表,以及文件的压缩;*后,重点讲解了Hive在使用不同执行引擎时的企业级性能调优手段。 本书广泛适用于大数据的学习者和从业人员、Hive初学者,以及高等院校大数据相关专业的学生。
具身智能机器人系统
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具身智能机器人这个概念,尽管已经存在超过30 年,但是最近又重新引起学术界和工业界的关注。《具身智能机器人系统》旨在帮助读者理解具身智能机器人和传统机器人计算之间的关系,判断具身智能机器人未来的发展方向。本书内容既包括传统的机器人计算栈,又涵盖具身智能大模型给机器人计算带来的变化和挑战等内容。本书在写作过程中注重内容的普适性,使具有一定工程数学、计算机科学基础知识的读者,均可以阅读并理解本书的内容。
从零开始学Latex
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本书从LaTeX的环境安装配置始介绍,逐步带领读者了解LaTeX的使用语法和应用场景。本书重介绍了LaTeX的文本排版,从文本排版出发,逐步了解图表的排版方式。根据LaTeX文档的类型差异,介绍了幻灯片的使用方法。在学习了基本文档类应用和语法规则之后,扩展了LaTeX的自定义命令和环境,提供了很多参考资料和学习网站,方便读者一步探究。本书分为7 章,涵盖的主要内容有LaTeX文本排版语法、数学公式排版方法、图表应用方法、幻灯片制作方法和定制LaTeX。其中文本排版是本书的核心内容,LaTeX本身就是为文本排版而设计,它包括了文字、符号、字体、段落、标题等内容。编辑数学公式是LaTeX的优势,包括数学符号、公式环境及常见公式模板等。图表包括了图像和表格,幻灯片包含了很多主题样式。在掌握基础知识后,扩展了LaTeX的自定义命令和环境,并列举了很多学习资源。
零基础学Python(升级版)
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《零基础学Python》(升级版)是针对零基础编程学习者研发的Python入门教程。从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、有趣的实例,详细介绍了使用IDLE及Python框架进行程序管理的知识和技术。全书共分16章,包括初识Python、Python语言基础、流程控制语句、序列的应用、Pygame游戏编程、网络爬虫开发等。书中所有的知识都结合具体实例进行讲解,涉及的程序代码给出了详细的注释,可以使读者轻松领会Python程序开发的精髓,快速提高程序开发技能。 本书通过大量实例及一个完整的项目案例,帮助读者更好地巩固所学知。
人工智能安全
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随着人工智能技术的高速发展和广泛应用,人工智能安全问题引发了人们的高度关注。本书介绍了人工智能安全的概念和范畴,并从理论技术、技术标准、产业生态、伦理、法律等不同角度分析了人工智能所涉及的安全问题及其治理策略和解决方法。除概述外,本书介绍了采用可信计算技术解决人工智能安全问题的方法,以及无人系统安全、基于类脑计算的强人工智能及其安全、智能制造和智能城市中的人工智能应用安全、网络安全、人工智能安全可控的产业生态建设、人工智能安全标准与风险评估预警、人工智能法律伦理。总体来说,本书既概要地分析了人工智能安全问题的一般属性,又从不同角度和不同的典型应用领域分析了人工智能系统中特别的安全问题及其风险评估、预测、治理途径和解决方法。
HTML并不简单:Web前端开发精进秘籍
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本书凝结了作者多年对HTML钻研与实践的研究成果,旨在为前端发人员,尤其是新人,提供有价值的参考,并值得反复阅读。本书深细节以HTML为索引对Web前端发知识行系统、全面的讲解,书中介绍了大量前端发人员不知道,但非常重要、好用的知识。本书还配备专门的网站用于实例展示。这是一本深度讲解HTML的图书,通过阅读本书,读者会对HTML有一个全新的认识。其实HTML并不简单,精通HTML会助你成为真正的Web发高手,实现“有他人不能有之效率,解他人不能解之难题”。
SQL面试宝典:图解数据库求职题(全彩)
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本书以 SQL 的基础知识为出发,从 SQL 的简单查询、汇总函数、分组,到多表查询、窗口函数等 SQL 高级功能,逐一行介绍与讲解,基本涵盖了学习 SQL 过程中需要掌握的主要内容。 本书最大的特色是结合大量的面试题,让读者清楚地了解如何用所学的 SQL 知识解决工作中的实际问题。第 8 章提供了从不同行业、不同岗位的业务场景出发的实战项目训练,便于读者在实践中学习,巩固 SQL 知识和技能,理解与掌握相关内容,并能够将其快速应用于实际工作中。
精益业务数据分析
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本书是企业业务数据分析方法的集大成著作,由知名数据分析研究机构CDA 数据科学研究院组织多名行业知名专家行研讨、策划、编著而成。书中内容源自对各行业领军企业实际业务数据分析技能需求的提炼及总结,这些企业包括但不限于、阿里巴巴、腾讯、百度、德勤、毕马威、IBM、微软、GrowingIO 等。全书由八大部分构成:绪论、表格结构数据与表结构数据、数据库应用、描述性统计分析、多维数据透视分析、业务分析方法、业务分析报告与数据可视化报表、CDA 职业发展。
ANSYS 19.0实例详解
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《ANSYS 19.0实例详讲》在总结作者多年教学和工程经验的基础上,从使学习者快速门并能够解决实际问题的角度出发,通过大量典型实例系统地介绍了ANSYS软件的使用方法及其在机电工程领域的应用实例。本书以ANSYS软件的使用方法为中心,其他内容围绕该中心展,目的是让读者从实际应用出发,循序渐,逐渐掌握该软件的精髓,并能够有效地解决实际工作和科研中遇到的问题。 本书共分为12章,第1章介绍产品设计流程及ANSYS软件,第2章讲解ANSYS几何建模及模型修复和简化,第3章介绍网格划分基础,网格质量评定标准及改善网格质量的措施,第4章介绍结构静力学分析及结构仿真模块通用工具和结果后处理工具,第5章介绍结构动力学仿真,第6章介绍振动及疲劳耐久仿真,第7章介绍屈曲分析,第8章介绍热分析及热相关耦合仿真,第9章介绍流体仿真分析,第10章为电磁仿真基础,并通过具体实例演示了磁——热及磁——结构场仿真基本流程,第11章概述ACT插件,第12章为多物理场耦合仿真。 全书ANSYS软件应用案例丰富,每个案例都提供了详细操作流程及参数设置方法,为方便读者学习,随书配套网盘包含全部案例源文件和有声讲解视频。 本书可以作为高等院校机电、力学类相关专业本科生和研究生的教科书,也可作为工程技术人员和培训机构学习ANSYS软件的参考书。
R实战:系统发育树的数据集成操作及可视化(全彩)
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本书系统地介绍使用 treeio、tidytree、ggtree 和 ggtreeExtra 等 R 软件包操作系统发育树的全套流程,包括对树文件的解析,以及树与其相关数据的操作、整合、可视化等内容。本书由余光创撰写,旨在为系统发育树的操作与呈现提供指导。如果读者需要行系统发育树的相关操作,却又觉得无从下手,那么这本书会提供很大的帮助。关于系统发育树的大部分问题,都能在本书中找到答案。
现代推荐算法
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本书深全面地讲解了现代推荐算法,同时兼顾深度和广度,介绍了当下较前沿、先的各类算法及其实践。本书从总览篇始,介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中,除了梳理推荐系统的发展史,本书还重讲解面向工业实践的选择及改,为读者下推荐系统的算法基础;而带着读者阶到前沿篇、难篇,面对推荐系统中的各式问题,给出解决方案;后在决策篇中,从技术原理和用户心理出发,解释一些常见决策背后的依据,从而帮助读者从执行层面阶到决策层面,建立大局观。本书力求用简洁易懂的语言说清核心原理,对已经有一定机器学习概念和数学基础的学生和相关领域的从业者非常友好,特别适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者及学生拓展新知和项目实战

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