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本書是為高等院校、職業(yè)本科院校計算機、人工智能各專業(yè)“人工智能導論”課程設計編寫的教材，具有豐富的應用特色。全書較為系統(tǒng)、全面地介紹了人工智能相關的概念、理論、技術與應用，可以幫助讀者扎實地打好人工智能的專業(yè)知識基礎。本書共18章，內(nèi)容包括概論、模糊邏輯與大數(shù)據(jù)思維、智能體與智能代理、知識表示及其方法、規(guī)則與專家系統(tǒng)、

本書全面介紹數(shù)據(jù)分析的流程和Python數(shù)據(jù)分析庫的應用，詳細講解利用Python解決企業(yè)實際問題的方法。全書共10章，第1章介紹數(shù)據(jù)分析的概念等相關知識；第2-6章介紹Python數(shù)據(jù)分析的常用庫及其應用，涵蓋NumPy數(shù)組計算基礎，pandas統(tǒng)計分析基礎，使用pandas進行數(shù)據(jù)預處理，Matplotlib、se

本書從實踐出發(fā)，全面介紹Python數(shù)據(jù)可視化的基礎知識及實踐技能，全書分為3篇，分別是數(shù)據(jù)可視化基礎知識、Python數(shù)據(jù)可視化技術、綜合數(shù)據(jù)可視化案例。數(shù)據(jù)可視化基礎知識部分包括第1-3章，主要介紹數(shù)據(jù)可視化的基礎理論，包括概念、發(fā)展歷程、流程、設計工具和原則，隨后深入探討各種Python數(shù)據(jù)可視化庫，如Matpl

本書通過大量的例程和視頻教程，深入淺出地介紹了西門子人機界面組態(tài)和調(diào)試的方法和技巧，人機界面與PLC和計算機通信的方法，以及人機界面應用的工程實例。詳細介紹了用仿真的方法調(diào)試PLC和人機界面組成的控制系統(tǒng)的方法。本書具有很強的可操作性，讀者用例程在計算機上做仿真實驗，就可以較快地掌握人機界面組態(tài)和使用的方法。第4版根據(jù)

深度學習是新一代人工智能所使用的主要技術，而大模型是新一代人工智能的最新成果，是走向通用人工智能的重要里程碑式產(chǎn)品。本書深入淺出地講解了深度學習和大模型的相關技術，含人工神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理、神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化、損失函數(shù)設計、目標分類、目標檢測、實例分割、生成對抗網(wǎng)絡、長尾學習、Transformer、大模型等核心技術

本書分為6篇，共14章。從OLAP核心概念出發(fā)，以Presto為例，從整體執(zhí)行流程到不同SQL的執(zhí)行原理，力圖把OLAP查詢的核心流程以一種系統(tǒng)化的方式來給讀者講清楚。第一篇背景知識(第1章和第2章)介紹OLAP的基礎知識和Presto相關的背景知識，并給出了后續(xù)貫穿全書的SQL代碼；第二篇核心原理(第3章和第4章)非

"《MySQL數(shù)據(jù)庫設計與應用》圍繞項目任務來組織內(nèi)容，結構清晰，實例豐富，通俗易懂，將理論與實踐相結合，突出了計算機課程的實踐性特點。本書共分為八個單元，內(nèi)容包括學生選課系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計、為學生信息表創(chuàng)建索引和視圖、使用過程和函數(shù)查詢學生信息、使用數(shù)據(jù)庫編程操作數(shù)據(jù)、使用事務和游標處理數(shù)據(jù)、使用觸發(fā)器實現(xiàn)自動化、提高M

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