本書主要圍繞整個數(shù)據(jù)分析方法論的常規(guī)流程，介紹了Python常用的工具包，包括科學(xué)計(jì)算庫Numpy、數(shù)據(jù)分析庫Pandas、數(shù)據(jù)挖掘庫Scikit-Learn，以及數(shù)據(jù)可視化庫Matplotlib和Seaborn的基本知識，并從數(shù)據(jù)分析挖掘的實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用出發(fā)，講解了互聯(lián)網(wǎng)、金融及零售等行業(yè)的真實(shí)案例，比如客戶分群、產(chǎn)品

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本書是根據(jù)教育部高等學(xué)校大學(xué)計(jì)算機(jī)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會編制的《大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)基本要求》，按照大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)中培養(yǎng)計(jì)算思維能力的思路，根據(jù)計(jì)算機(jī)應(yīng)用發(fā)展的新趨勢和數(shù)字化項(xiàng)目建設(shè)的要求編寫而成。全書共13個單元實(shí)驗(yàn)，分別是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)、Windows操作系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)、文字處理軟件Word2010實(shí)驗(yàn)、演示文稿P

數(shù)據(jù)作為企業(yè)的一種資產(chǎn)的觀念在大數(shù)據(jù)時代愈發(fā)明確。本書結(jié)合Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的特點(diǎn)，介紹如何在數(shù)據(jù)平臺上的集成使用Python。全書內(nèi)容可以分為3大部分。第一部分從第一章到第三章中是準(zhǔn)備工作，搭建開發(fā)環(huán)境和導(dǎo)入測試數(shù)據(jù)；第二部分從第四章到第十二章是Python對HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark

本書從工程設(shè)計(jì)角度出發(fā)，以光電工程伺服控制系統(tǒng)中常用的PID控制、非線性PID控制、高階超前-滯后校正、速度滯后補(bǔ)償、加速度滯后補(bǔ)償、復(fù)合軸控制、自適應(yīng)控制、模糊控制、自抗擾控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制為核心，系統(tǒng)論述了性能指標(biāo)分析與轉(zhuǎn)換、執(zhí)行元件與測量元件的選取、功率放大器的選型與設(shè)計(jì)、系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模、控制算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)等模塊及

101創(chuàng)想世界是福建省華漁教育科技有限公司研發(fā)的一款能夠幫助學(xué)生們在玩耍的過程中學(xué)習(xí)的玩具軟件，它可以讓學(xué)生在虛擬的大世界中自由的進(jìn)出，在里面我們可以體驗(yàn)不同的學(xué)習(xí)環(huán)境，還可以進(jìn)行探索式的學(xué)習(xí)。通過學(xué)生們的動手操作還可以讓他們完成不同的任務(wù)，這樣可以更好地幫助學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握所學(xué)到的知識。 本書詳細(xì)介紹了101VR編輯

目前，市場上的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法相關(guān)入門書籍大都過于理論化和數(shù)學(xué)化，提高了學(xué)習(xí)門檻，使得不具有相關(guān)專業(yè)背景的讀者望而卻步；或是過于偏重實(shí)操，對于算法原理過于簡略，使得讀者無法形成對算法原理和可應(yīng)用場景的基本認(rèn)識。本書共分為上下兩篇，共18章：其中第一篇為經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)模型部分，主要講解了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典模型。第

本書圍繞大數(shù)據(jù)流處理領(lǐng)域，介紹FlinkDataStreamAPI、時間和窗口、狀態(tài)和檢查點(diǎn)、TableAPI和SQL等知識。本書以實(shí)踐為導(dǎo)向，使用大量真實(shí)業(yè)務(wù)場景案例來演示如何基于Flink進(jìn)行流處理。讀者最好有一定的Java或Scala編程基礎(chǔ)，掌握計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的常見技術(shù)概念。

本書從裝備研制過程的狀態(tài)特征出發(fā)，按照過程監(jiān)控、能力評價與試驗(yàn)設(shè)計(jì)的主線，系統(tǒng)探討基于狀態(tài)特征的質(zhì)量控制方法。首先，概述了裝備研制“三邊”狀態(tài)下的主要質(zhì)量管理問題，簡述了基于狀態(tài)特征的質(zhì)量控制方法；其次，提出了基于平均報警時間(TBE)的控制圖設(shè)計(jì)方法，具體包括參數(shù)化TBE控制圖、參數(shù)化聯(lián)合監(jiān)控TBE控制圖和非參數(shù)聯(lián)合

本書是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書專業(yè)性較強(qiáng)，注重對技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過對本書的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時的實(shí)現(xiàn)方法和操作流程。本書的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短