《华为数据之道》 这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在全球170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。 ============= 《华为数字化转型之道》 本书由华为公司质量与流程IT团队官方出品,从认知、理念、转型框架、规划和落地方法、业务重构、平台构建等多个维度全面总结和阐述了华为自身的数字化转型历程、方法和实践,能为准备开展或正在开展数字化转型的企业提供系统、全面的参考。
《神经网络与深度学习:案例与实践》是《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践书,由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应,并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法,并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解;案例实践主要强调如何使用飞桨预定义API来更好地完成实际任务,会涉及一些数据预处理问题。建议读者将本书和《神经网络与深度学习》结合阅读,在动手实践中更深入地理解深度学习的模型和原理。
本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例以及图表,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于Python2.7和3.3版本,同时也适用于其他Python版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者,本书都会是你学习Python的理想选择。 本书主要内容: * 学习Python的主要内置对象类型,如数字、列表和字典。 * 使用Python语句创建和处理对象,并学习Python的通用语法模型。 * 使用函数减少代码冗余,使用包代码结构实现代码重用。 * 学习Python模块,从而封装语句、函数和其他工具,以便构建大型组件。 *
本书全面阐述了现代因果关系分析,展示了因果关系如何从一个模糊的概念发展成为一套数学理论,并广泛用于统计学、人工智能、经济学、哲学、认知科学、卫生科学和社会学等领域。本书提出了一个全面的因果关系理论,它统一了因果关系的概率、操作、反事实和结构方法,并提供了简单的数学工具来研究因果关系和统计关联之间的关系。本书通过融合领域知识、常识约束、文化传承的概念等来补充数据信息,为基于统计的机器学习中遇到的基本问题提供了科学的解决方案。
本书主要介绍从高维数据中感知、处理、分析和学习低维结构的基本数学原理和高效计算方法,系统地归纳了建模高维空间中低维结构的数学原理,梳理了处理高维数据模型的可扩展高效计算方法,阐明了如何结合领域具体知识或考虑其他非理想因素来正确建模并成功解决真实世界中的应用问题。本书包括基本原理、计算方法和真实应用三个部分:基本原理部分系统地介绍稀疏、低秩和一般低维模型的基本性质和理论结果,计算方法部分介绍解决凸优化和非凸优化问题的有效算法,真实应用部分通过实例演示利用前两部分的知识改进高维数据处理和分析问题的解决方案。本书适合作为计算机科学、数据科学和电气工程专业的高年级本科生和研究生的教材,也适合学习稀疏性、低维结构和高维数据课程的学生参考。
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容,包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等,介绍其相关概念和基础算法,并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节,包括神经网络和深度学习的内容。
本书是一本以数据分析为基础的面向统计学、数据科学等专业的统计学著作。本书的宗旨是为每个人提供数据分析方法,为了降低阅读门槛,几乎不涉及高等数学推导。通过本书的学习,你将学会批判性地思考数据,交流你的发现,并仔细评估他人的论点。 本书内容十分丰富,设置精心,书中提供了大量的案例、示例、图、表、技术提示以及重点和难点警示标签等,并通过T1-84图形计算器、Excel、Minitab和StatCrunch展示了大量实际应用。每章末配有数据项目、本章回顾练习和练习指导。主要内容包括:数据导论、图形可视化变异、中心和变 异的数值汇总统计量、回归分析、概率、随机事件概率模型、调查抽样与推断、总体比例的假设 检验、推断总体均值以及分类变量研究与科研文献阅读。
《华为数据之道》 《华为数据之道》 这是一部从技术、流程、管理等多个维度系统讲解华为数据治理和数字化转型的著作。华为是一家超大型企业,华为的数据底座和数据治理方法支撑着华为在优选170多个国家/地区开展多业态、差异化的运营。书中凝聚了大量数据治理和数字化转型方面的有价值的经验、方法论、规范、模型、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解华为数字化建设的历程。 全书共10章,内容从逻辑上分为四个部分。 第一部分(~3章) 第1章以非数字原生企业在数字化转型方面面临的挑战开篇,介绍了华为在数据治理和数字化转型方面的目标、愿景、蓝图和框架;第2章从企业政策和架构协同的角度,介绍了企业级的数据综合治理体系,理顺了数据与变革、运营、IT之间的协同关系,明确了数据管理的责任主体在业务;第3章详细
本书涵盖了完整的对高级UI特性、企业编程、网络、安全和Java强大的模块系统等内容的讨论。
在本书中,你会看到用来处理文本、数据类型、算法、数学计算、文件系统、网络通信、Internet、XML、Email、加密、并发性、运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案。在内容安排上,每一节都会全面介绍一个模块,并提供一些很有价值的补充资源链接,这使得本书成为一本理想的Python标准库参考手册。
人工智能(AI)技术造福了人类, 但是如果不恰当地开发和使用,反而会伤害人类和社会。针对AI技术的新特征和新挑战,本书系统提出并全面介绍 以人为中心人工智能 的理念、方法和应用。基于 以人为中心人工智能 的理念,本书系统提出 人智交互 (人 人工智能交互) 这一跨学科新领域,定义人智交互的研究对象、方法、关键问题、研究范式取向等。在详细阐述 以人为中心人工智能 新理念和人智交互新领域框架的基础上,本书从理论和方法、专题研究、行业应用三方面介绍近期的相关研究和应用,旨在推动国内相关研究和应用,进一步促进AI技术的安全有效发展,使其造福人类,并避免潜在的负面影响。 本书具有创新性、系统性、应用性、时效性等特点,属于人工智能、计算机科学、人机交互、人因工程、心理学和行为科学、设计、用户体验等跨学科领域融合的
本书是一本C# 10的技术指南,在上一版的基础上进行了全面更新,围绕概念和用例进行组织,系统、全面、细致地讲解了C# 10从基础知识到各种高级特性的命令、语法和用法。本书首先介绍C#和.NET,第2-4章详细介绍C#语言的语法、类型和变量。其余各章则涵盖.NET 6基础类库的功能,包括LINQ、XML、集合、并发、I/O 和联网、内存管理、反射、动态编程、属性、加密和原生互操作性等主题。第5章和第6章是后续主题的基础,除这两章之外,其余各章可以根据需要按任意顺序阅读。本书的讲解深入浅出,同时为每一个知识点都专门设计了贴切、简单、易懂的学习案例,从而可以帮助读者准确地理解知识点的含义并快速地学以致用。
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习,涉及基本概念、理论推导和直观解释,涵盖各种实用的机器学习算法,包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时,强调概率层面的理论支持,可帮助读者加强对机器学习本质的认识,尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念,然后以图模型为切入点,用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱,而且提供大量MATLAB代码实例,将概率模型与编程实践相结合,从而帮助读者更好地理解模型方法。
本书是一部通过提供一套易于遵守及操作的方法论来实现高质量数据管理的实践指南。内容 全面、详细,并有许多实用的建议和模板,第1版推出后,已成为全球信息质量实践者的书 籍,甚至已成为美国阿肯色大学信息质量研究生项目的教科书。 本书共7章,内容包括数据质量和依赖于数据的世界、数据质量实践、关键概念、十步法流 程、设计项目结构、其他技巧和工具,以及写在最后的话。 作者将信息质量的概念框架与改善信息质量的技术、工具、操作指南相结合,提出并详细描 述了获取高质量数据和可信信息的十步法。作为本书的最新改版,作者进一步阐明并更新了流程 步骤和支持模板,整合了一些有价值的示例和案例,说明了近些年技术和数据生产的演变。 本书内容丰富,理论和实践相结合,易读性和可操作性强,可以作为数据质量管理的入门和 进阶用
微信小游戏开发系列图书共包含两本。一本是前端篇,主要通过一个小游戏实战项目,一步步学会JS语言语法、模块化重构、面向对象的软件设计技巧及常见设计模式的实用技巧。另一本是后端篇,主要内容包括小游戏常用单机功能优化、广告组件与社交营销排行榜、云函数与云数据库、后端接口程序及后台Web管理系统、Go语言语法等方面的知识讲解。 因为微信小游戏是当下适合新人学习的编程技术,所以笔者选择它作为本套书的练习项目。表面上读者学习的是微信小游戏项目开发,但实际上是在系统地学习编程语言、技巧及思想。 两本书的讲解风格、编撰指导思想是一致的,内容也是连贯的,练习的也是同一个项目,编程初学者宜先阅读前端篇,再学习《微信小游戏开发:后端篇》。
《超简单:用Python让Excel飞起来》 Excel是Office办公中使用非常频繁的一个表格制作、数据分析与图表制作的组件。随着现在数据处理量越来越大,日常办公中很多重复性工作耗费了广大办公人员越来越多的时间,那么如何才能化繁为简,提高办公自动化水平呢?借助Python中的模块来控制Excel可以让Excel实现自动化、智能化办公从而极大减少重复性工作并节约办公人员的时间。 全书划分为4部分,共8章。第1部分为第1章,主要介绍Python编辑器的安装和xlwings库的安装。第2部分为第2章至第6章,主要介绍Python中的一些基础知识和用于处理工作簿、工作表、行列和单元格的xlwings库函数。第3部分为第7章,主要讲解如何在Excel中使用Python来处理Excel数据。第4部分是第8章,主要使用典型的案例批处理Excel数据。本书力求做到深入浅出,将复杂的概念和操作用简洁浅显的语言来讲述
本书通过实例以逻辑直观的方式解释概念。本书强调模型构建 建立适当的统计模型是任何回归分析的基础,还将回归分析作为解决问题的工具。书中大量基于真实数据的示例、练习和案例研究,使读者将关于模型的问题与现实世界的问题联系起来,本书还通过SAS、 SPSS、 MINITAB的输出结果分析模型并解释样本数据。这本书可作为统计或非统计专业本科生统计课程的教材,以及其他工科领域研究生的应用回归分析课程的教材。 br /
大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型,哪些 你的需求? 将引领你进入Transformer的世界,将讲述不同模型和平台的优势,指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型,包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务,并介绍解决NLP难题的技术,甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到,诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域,并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书,你将了解到Transformer的工作原理以及如
本书对早期的Linux操作系统内核(v0.11)全部源代码文件进行了详细的注释和说明,旨在帮助读者够在短时间内对Linux的工作机理获得全面而深刻的理解,为进一步学习和研究Linux系统打下坚实的基础。书中首先介绍了Linux系统的发展历史,着重说明了各个内核版本之间的重要区别,给出了选择0.11版作为研究对象的原因;然后依据内核源代码的组织结构对所有代码进行了详细注释。在注释的同时,还介绍了读者应该了解的相关知识,并给出了相关的硬件信息。本书还介绍了内核源代码的组织结构及相互关系。
本书是为中高级程序员设计的,它深入介绍了现代C 的核心。本书分为两大部分:部分介绍C 语言的核心,深入讲解从类型和函数到对象生命周期和表达式的所有内容;第二部分介绍C 标准库和Boost库,深入讲解所有可用的高质量、全功能的工具,涵盖了特殊的工具类、数据结构和算法,并介绍了如何操作文件系统和构建通过网络进行通信的高性能程序。本书包含500多个代码样本和近100个练习,可以让你打下坚实的C 基础,助你写出让自己引以为傲的可读性较高、短小精悍且高效的代码。
9787115595812 面向对象是怎样工作的(第3版) 69.80 9787115595133 程序是怎样跑起来的(第3版) 59.80 9787115392275 计算机是怎样跑起来的 59.80 9787115441249 网络是怎样连接的 69.80 《面向对象是怎样工作的(第3版)》 本书以图配文的形式,直观易懂地介绍了面向对象的全貌及其包含的各项技术,包括面向对象编程、框架、设计模式、UML、建模、面向对象设计和敏捷开发方法等。对于各项技术是如何使用的(How),书中只进行简要的说明,而重点介绍这些技术是什么(What),以及为什么需要这些技术(Why)。另外,“编程往事”专栏介绍了作者年轻时的一些经历;“对象的另一面”专栏以与正文不同的视角讲解面向对象这一概念普及的背景和原因,通俗有趣;“当今的OOP”专栏介绍了Java、Python、Ruby、JavaScript等当今流行的编程语言的*动向。 《程序是怎样跑起来的(第3版