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。
本书是一份全面的指南,介绍如何在应用程序中使用久经考验的编程方法——设计模式。书中将主要探讨如何构建自己的定制模式,并将其应用于Android开发。本书并非依次介绍每种设计模式,而是从开发者的角度,基于应用程序开发的各个方面探讨在构建Android应用程序过程中可能出现的设计模式。本书专注于开发一个完整的客户端移动应用程序,重点关注何时、如何以及为什么应该在Android开发中使用模式。读者将学会如何将设计模式应用于Android开发的各个方面,以及如何使用它们协助实现实践。
《Python统计分析基础及实践》以Pytho3为基础,详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用,全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法,进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识,概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法,如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终,提出问题并用Python编程实现,以点带面,可帮助读者快速理解知识点,并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面,内容安排由浅入深、循序渐进,特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习,也适
本书以类似课堂学习的方式,通过预习、体验、理解三个步骤讲解Python的基础知识。在“预习”环节概述该节内容,在“体验”环节实际带领大家创建Python程序并运行,在“理解”环节结合插图详细讲解该节的重点知识和代码内容。从运行环境的搭建开始,本书循序渐进地介绍了命令和文件的执行方法、变量与运算、数据结构、条件测试、循环、基本库等基础知识,以及用户自定义函数、类等实践性的内容。各章末尾设置有练习题,可以帮助读者检验学习效果。
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。
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。
本书是原谷歌面试官的经验之作,层层紧扣程序员面试的每一个环节,全面而详尽地介绍了程序员应当如何应对面试,才能在面试中脱颖而出。内容主要涉及面试流程解析,面试官的幕后决策及可能提出的问题,面试前的准备工作,对面试结果的处理,以及出自微软、苹果、谷歌等多家知名公司的189道编程面试题及详细解决方案。第6版修订了上一版中一些题目的解法,为各章新增了介绍性内容,加入了更多的算法策略,并增添了对所有题目的提示信息。
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。
本书采用生动活泼的语言,从入门者的角度,讲解了Python 语言和sklearn 模块库内置的各种经典机器学习算法;介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用,包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程,为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步,是很好不错的选择。
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。
本书是数据结构与算法的入门指南,不局限于某种特定语言,略过复杂的数学公式,用通俗易懂的方式针对编程初学者介绍数据结构与算法的基本概念,培养读者编程逻辑。主要内容包括:为什么要了解数据结构与算法,大O表示法及其代码优化利用,栈、队列等的合理使用,等等。
本书以Python为背景讲述编程,用示例强化理解、条分缕析Python工作原理,给出了经验总结及其语言特性的缘由和技巧。内容包括Python编程基础知识、如何独立编程、程序片段的功能及来由、创建实用和可重用代码、面向对象编程等。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步,是很好不错的选择。
《少博士趣学Python》是一本编程与科技结合的启蒙书籍,全书从简单的小示例入手,介绍核心编程概念,并通过多个简单、有趣的编程案例,启发初学者探索身边的科技。例如,编写聊天机器人、扫地机器人、数学试卷机器人、绘图软件、密码程序等。书中不仅讲解了Python语法,还通过编程示例,给青少年读者以信息世界的启蒙。