低代码开发平台是企业实现数字化转型的有效手段。近几年,各大软件公司纷纷布局和推出低代码开发平台,而微软公司的Power Platform 已占据世界500 强97%企业的市场。 本书从Power Platform 基础理论出发,并着手实践,除了介绍大众熟知的数据可视化工具Power BI,还介绍Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 及通用组件(AI Builder、Data Connector、Dataverse)等,帮助读者了解Power Platform 的工作原理和业务场景,掌握低代码应用开发、流程自动化、数据分析与可视化、智能聊天机器人等应用技能。 本书内容循序渐进,指导性强,尤其适合非IT 背景的业务人员,及对数字化转型,特别是对全民开发、低代码开发感兴趣的读者阅读、使用。
本书共19章,章介绍数据科学中涉及的基本领域;第2~3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础;第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析;第5章讲解数据规整、清洗的重要技能;第6章介绍数据科学领域实用的统计检验;第7章讲解当被解释变量为连续变量时,如何使用线性回归作预测;第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型;第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。0~12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用;3~14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩;5章以产品推荐作为案例,讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法;6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布不平衡时的处理方法;7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法;8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法实现宏
本书基于6个项目来引导读者深入理解Vue.js。书中首先介绍Vue的基础知识,并使用指令和丰富的用户体验创建靠前个Web应用;随后通过创建基于浏览器的游戏来介绍动画和交互性;然后通过可用的工具和预处理器讲解如何使用插件创建多页面应用,并为应用创建高效、高性能的组件;接下来创建一个在线商店并对其进行优化;很后将Vue与实时库Meteor集成,创建一个显示实时数据的仪表盘。
本书本着能让新手快速上手量化交易的原则,循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识,以及大量的开发技巧与交易技巧,具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件,掌握vn.py框架原理并且熟练运用,有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库,对于交易策略的研发具有天然优势,且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python vn.py这行组合写作,从量化交易的起源及其发展进程入手,在简单介绍Python量化编程基础,以及详细解析vn.py架构之后,深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略,以及新策略的开发流程。相对其他量化交易方面的书,本书不再讲述Python语言编程的大量细节,而将笔墨着重放在对量化交易策略的解析、应用与回测之上,这才是新手真正需要学习和实践的地方。本书适合所有对量化交易感兴趣的人
在本书中,作者聚焦于微软的Power BI,并通过精准的演示,向读者清楚地展示如何在各种数据库和CRM应用程序上产生数据视觉效果。另外的福利就是,读者还可以了解如何在Azure应用程序中嵌入视觉效果。Cortana套件的整合确实是一个倍增器。 你将学到:— 数据可视化解决方案的市场调查。 — 如何使用普通和 的Power BI功能。 — 如何将嵌入式Power BI仪表板部署为Azure应用程序。 — 如何使用Microsoft SQL Server构建现代Power BI解决方案,并应用包括Cortana在内的Microsoft Stack。 — 如何在开源数据存储上构建一个视觉上令人满意的Power BI解决方案,即PostgreSQL。 — 如何解锁企业机密,例如通过将Power BI与Dynamics CRM集成并使用自然语言查询来梳理趋势,进而突出 相关的业务趋势。
本书介绍交互式设计的技术与技巧,讲述如何从目标用户的需求和期望出发,结合人类本身的心理特征和行为特点,用简单的方法创建易用、有效且让用户愉悦的设计。书中阐释了合理删除、分层组织、适时隐藏和巧妙转移这4个令交互设计成果程度简单易用的策略。第2版根据近年来交互设计领域的实践和发展,对书中案例进行了全面更新。
《Python TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例,详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解,便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧,并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。《Python TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章,首先介绍TensorFlow的基本知识,通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。《Python TensorFlow机器学习实战》适合有Python基础的工程师阅读;对于有基础的读者,可通过《Python TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中;对于高等院校的学生和培训机构的学员,《Python TensorFlow机器学习实
《Python从入门到精通》从初学者角度出发,通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细介绍了使用Python进行程序开发应该掌握的各方面技术。全书共分22章,包括初识Python、Python语言基础、运算符与表达式、流程控制语句、列表与元组、字典与集合、字符串、Python中使用正则表达式、函数、面向对象程序设计、模块、异常处理及程序调试、文件及目录操作、操作数据库、GUI界面编程、Pygame游戏编程、网络爬虫开发、使用进程和线程、网络编程、Web编程、Flask框架、e起去旅行网站等。所有知识都结合具体实例进行介绍,涉及的程序代码都给出了详细的注释,读者可轻松领会Python程序开发的精髓,快速提升开发技能。除此之外,本书还附配了235集高清教学微视频及PPT电子教案。
本书专门针对Python新手量身编写,涵盖Python3实际开发的重要知识点,内容包括:Python语言的类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、函数、序列、多线程、正则表达式、面向对象编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作等,提供Python爬虫、自然语言处理、区块链项目范例,各章还安排了调试、问题解答、温故知新、牛刀小试等内容,以帮助读者学会处理程序异常、解答学习困惑、巩固知识、学以致用。 本书还开发了配套小程序学习课件,课件中涵盖视频教学、代码示例、资源包、扩展知识、习题、PPT、FAQ、作业8大主题,大幅扩展了本书知识体系,可帮助读者轻松快速地掌握Python编程技能。 本书技术优选、示例丰富、代码可读性及可操作性强,很好适合Python初学者和转型到Python开发的程序员使用,也可作为Python网课、培训机构及大专院校的教
本书以从零开发一个博客系统为例,介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作,包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求,介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分(Model、Form、admin、View)的介绍和使用,完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用,通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分,包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。
《Python开发实战》来自真正的开发现场,是BePROUD公司众多极客在真实项目中的经验总结。 作者从Python的环境搭建讲起,介绍了Web应用开发方法、任务管理,以及评审、测试及高效部署、服务器调试等内容,尽可能网罗了Python开发流程中所涉及的方方面面。在这里,Python仅仅是一个载体,很多知识点在非Python下也适用,这也是本书大的特色所在。 《Python开发实战》适合有基础的Python开发者,以及使用PHP或Ruby进行网页开发的读者阅读。
也许你听说过全栈工程师,他们善于设计系统架构,精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计,在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python 3及相关Web框架的学习和实践,你就可以成为这样的型人才。本书分为3篇:上篇是Python基础,带领初学者实践Python开发环境,掌握基本语法,同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础进行深入浅出的学习;中篇是Python框架,学习当前很流行的Python Web框架,即Django、Tornado、Flask和Twisted,达到对各种Python网络技术融会贯通的目的;下篇是Python框架实战,分别对4种框架进行项目实践,利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗,是广大网络应用设计和开发人员的一本参考书。本书很好适合大中专院校师生学习和阅读,也可作