本書詳細介紹了軟件系統(tǒng)優(yōu)化的原理、技術和常用方法。本書強調(diào)從系統(tǒng)視角進行優(yōu)化,提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)優(yōu)化方法,圍繞軟件硬件數(shù)據(jù)三個方面展開講解。本書共18章,分為五個部分。第1章和第2章從一個性能優(yōu)化案例引入,概述了軟件系統(tǒng)優(yōu)化的方法論。第二部分包括第3~6章,介紹了性能工程的基礎知識。第三部分包括第7~10章,介紹了計
Python作為實現(xiàn)計算機視覺編程的第一大語言,簡單方便,是一種效率極高的語言。本書共分10章,首先,介紹了Python的編程基礎及其在計算機視覺中,關于傳統(tǒng)圖像處理方面的編程應用;其次,介紹了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的理論基礎及PyTorch深度學習框架;最后,介紹了Python在圖像分類、目標檢測和語義分割中的典型應用,以
"本書按照《全國碩士研究生招生考試計算機學科專業(yè)基礎綜合考試大綱》(以下簡稱《考試大綱》)組織教材結構,涵蓋《考試大綱》全部考查內(nèi)容。本書主要介紹數(shù)據(jù)結構、算法以及抽象數(shù)據(jù)類型的概念,線性表、棧和隊列、多維數(shù)組、樹和二叉樹、圖等基本數(shù)據(jù)結構及實現(xiàn)方法,討論常用查找技術和排序技術。本書兼顧概念層和實現(xiàn)層,既強調(diào)數(shù)據(jù)結構的
達芬奇(DaVinciResolve)是目前備受青睞的視頻剪輯工具。本書循序漸進地講解了使用達芬奇進行視頻剪輯、調(diào)色的方法和技巧,可以幫助讀者輕松、快速地掌握達芬奇軟件的操作方法。本書共8章,依次講解了軟件的基本設置,以及媒體、剪輯、快編、調(diào)色、Fusion(合成)、Fairlight(混音)、交付工作頁面的基本功能和
《DWF低代碼開發(fā)技術與工業(yè)軟件開發(fā)》內(nèi)容以大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程研究中心自主研制的清華數(shù)為大數(shù)據(jù)應用開發(fā)工具DataWayFramework(簡稱DWF)為基礎,結合工業(yè)軟件的典型開發(fā)案例,分三部分向讀者詳細介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)軟件開發(fā)方法。第一部分從無代碼定制開始,介紹數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)軟件開發(fā)思路和操作方法;第二部分
本書的特色在于涵蓋了關鍵技能,包括思考深度與創(chuàng)造力、跨文化溝通與交流能力,以及溝通與演講能力。讀者可以學習到提升思維方式的技巧、研究深度思維的案例分析、創(chuàng)造力的培養(yǎng)方法、解決復雜問題的方法,有效的跨文化交流技巧,建立良好的跨文化人際關系和合作關系的方法,以及技術溝通、文檔寫作、演講技巧的實踐和應用。本書提供了海量的案例
《LangChain大模型開發(fā)實踐》旨在提供一個全面、系統(tǒng)的LangChain學習指南。全書共7章,循序漸進地介紹LangChain的核心概念和使用方法。第1章討論人工智能、大語言模型的發(fā)展歷程和應用場景,闡述LangChain框架的設計理念和優(yōu)勢;第2章詳細介紹如何搭建LangChain的開發(fā)環(huán)境,引導讀者編寫優(yōu)質(zhì)個
運用先進的數(shù)據(jù)管理思想對數(shù)據(jù)進行組織,運用強大的Excel函數(shù)與公式對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,是每一位職場人士在信息時代的技能之一。在Excel中利用函數(shù)與公式可以輕松完成各種復雜的計算,進行查詢、判斷、提取、替換等操作。本書用通俗易懂的語言介紹函數(shù)的作用及參數(shù)的設置原則,通過大量實際工作中的典型案例,以圖文并茂的方式分解剖
本書通過豐富的插圖、表格和代碼示例,結合動手實驗及結果分析,通俗易懂地講解了Linux操作系統(tǒng)的基礎知識和運行原理,包括進程管理、進程調(diào)度、內(nèi)存管理、設備訪問、文件系統(tǒng)、虛擬化和容器等機制,以及這些機制如何與硬件協(xié)同工作。本書在初版的基礎上新增了設備訪問、虛擬化、容器及cgroup等章節(jié),并對原有章節(jié)內(nèi)容也進行了大幅修
本書以應用為導向,將理論與實踐相結合,深入淺出地介紹了利用Python進行大數(shù)據(jù)分析與挖掘的基本知識,以及如何將其應用到具體領域的方法。本書分為基礎篇、案例篇和附錄三個部分;A篇(第1章~第8章)主要介紹Python基礎知識及應用于科學計算、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、特征工程、機器學習、集成學習、深度學習等方面的基礎知識