內(nèi)容簡介這是一本指導各類型組織科學構(gòu)建數(shù)據(jù)體系，并通過對數(shù)據(jù)體系的管理和運營讓數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值轉(zhuǎn)化的實戰(zhàn)性著作，是作者在數(shù)字化領(lǐng)域近20年工作經(jīng)驗的總結(jié)。本書深度剖析了數(shù)字化時代數(shù)據(jù)體系建設的關(guān)鍵要素與實施路徑，系統(tǒng)而全面地介紹了數(shù)據(jù)體系建設的方法論、框架與實戰(zhàn)案例。從全面認識數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)要素的價值出發(fā)，逐步深入探討了數(shù)據(jù)管

世界著名數(shù)學家O.G.Sutton曾指出： 數(shù)學的第一項任務是提供方便和精確的總結(jié)經(jīng)驗的方法.這個盡管是服務性的任務，卻具有基本的重要性，因為若沒有這種總結(jié)和精煉，思想就不可能掌握被實驗所揭示的復雜模式，科學就會無指望地陷入不斷增加而又看上去無關(guān)的大量事實之中. 本書是一部版權(quán)引進的應用數(shù)學英文專著,中文書名或可譯為：

《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法（第3版）》是一本面向初級及中級Python開發(fā)者與學生的專業(yè)技術(shù)書籍，聚焦數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法在Python中的實戰(zhàn)應用。書中系統(tǒng)介紹了Python基礎數(shù)據(jù)類型（如數(shù)值、布爾、序列、字典、集合）及集合模塊（命名元組、雙端隊列等），深入解析鏈表、棧、隊列、樹、堆、哈希表、圖等核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的原理與實

本書作為《信息技術(shù)與應用》的配套實驗教程,具有極高的實用價值。本書共七章,涵蓋信息技術(shù)基礎、計算機基礎知識、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術(shù)、多媒體技術(shù)、計算思維與程序設計以及實用軟件等豐富內(nèi)容。本書主要通過三十二個精心設計的實驗展開,其中包含五個計算機基本環(huán)境搭建實驗,助力讀者掌握計算機基礎環(huán)境的搭建技巧;九個計算機組網(wǎng)與應用實驗

本書作為一本詳盡的Java語言學習指南，緊密貼合JDK17，并選用IntelliJIDEA作為開發(fā)工具，全方位涵蓋從Java基礎入門、Java語法基礎，到面向?qū)ο蟪绦蛟O計、異常處理、JavaAPI、集合、I/O流、泛型、反射、注解、多線程、JDBC技術(shù)及項目實戰(zhàn)等一系列的核心知識點。本書在內(nèi)容設計上循序漸進，幫助讀者逐

本書是校企合作的成果，以大數(shù)據(jù)平臺運維崗位的實際工作為核心，采用任務驅(qū)動方式，全面介紹了Hadoop集群的安裝、監(jiān)控和優(yōu)化等關(guān)鍵技能。內(nèi)容涵蓋了從集群搭建到節(jié)點維護、分布式文件存儲操作、計算資源管理，再到集群調(diào)優(yōu)和應用組件調(diào)優(yōu)，以及應用組件的安裝與檢驗等多個方面。本書遵循“實踐為主、理論為輔、注重實用性”的教育理念，在

本書的內(nèi)容包括初識人工智能、機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、知識圖譜及應用、智能語言技術(shù)及應用、自然語言處理及應用、計算機視覺技術(shù)及應用、智能機器人、大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能、人工智能之Python基礎、人工智能展望等。書中介紹了人工智能的相關(guān)知識，并通過案例實現(xiàn)、應用場景、課后習題等內(nèi)容加深學生對知識點的理解，真正做到理論與實踐相結(jié)

全書共分12章，主要內(nèi)容包括嵌入式系統(tǒng)概述、STM32F4嵌入式微控制器、STM32CubeMX配置工具、STM32CubeIDE創(chuàng)建工程實例、GPIO與開發(fā)實例、EXTI與開發(fā)實例、定時器與開發(fā)實例、USART與開發(fā)實例、RT-Thread嵌入式實時操作系統(tǒng)、RT-ThreadStudio集成開發(fā)環(huán)境、RT-Thre

本書講述：計算機系統(tǒng)的網(wǎng)絡威脅防護對于個人用戶和企業(yè)來說是至關(guān)重要的網(wǎng)絡安全任務，因為即便是單一的攻擊也可能導致數(shù)據(jù)泄露和重大損失。巨大的損失和頻繁的攻擊凸顯了對精確且及時的檢測方法的需求。當前的靜態(tài)和動態(tài)檢測方法在面對零日漏洞攻擊時，無法提供有效的檢測。因此，可以利用大數(shù)據(jù)分析和基于機器智能的技術(shù)來提升檢測能力。本書

本書分為基礎模塊、進階模塊與綜合模塊三部分，內(nèi)容由淺入深、由易到難、層層遞進，系統(tǒng)性強，以機器視覺系統(tǒng)應用技術(shù)平臺（型號：LX-VS-2021-AI01）為載體，主要介紹印刷品綜合檢測、機械零件尺寸綜合測量、彩色圖形創(chuàng)意造型擺拼、物流包裹測量及分揀、液體試管識別及分揀、智能倉儲檢測及拆垛、碼垛和智能車庫分類�？科邆�典型