本書是寫給非IT領(lǐng)域職場辦公人員的Python數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)指南。因為本書面對的不是專業(yè)的程序員，所以在敘述上通俗易懂。為了讓讀者在學(xué)習(xí)時對Python的知識點有更深刻的印象，書本采用了即學(xué)即用的寫作方式：在介紹知識點的同時，及時將知識點穿插到案例應(yīng)用中。而案例應(yīng)用采用“提出要解決的問題→找到解決問題的思路→展示完成前后

本書從《C++核心準(zhǔn)則》（C++CoreGuideline）數(shù)百個條目中精心挑選了30條準(zhǔn)則進(jìn)行細(xì)致、深入的講解。內(nèi)容涵蓋C++語言最主要的方面，如類型系統(tǒng)、面向?qū)ο蟆⒛０搴驮�編程、錯誤處理、程序性能、常量性等，其間又恰如其分地穿插了編碼風(fēng)格、設(shè)計模式等主題。探討的過程中處處可見來自作者數(shù)十年職業(yè)生涯的經(jīng)驗和示例，除了

"本書為校企“雙元”合作開發(fā)教材。本書按照職業(yè)規(guī)范進(jìn)行編寫，通過能力訓(xùn)練潛移默化地培養(yǎng)職業(yè)素養(yǎng)；實踐操作嚴(yán)格執(zhí)行操作規(guī)范，體現(xiàn)對工匠精神的培養(yǎng)；注重學(xué)生學(xué)習(xí)的主體地位，操作過程圖文并茂，方便自學(xué)；綜合項目來自于企業(yè)的工程實施案例，從具體工程項目實施的角度進(jìn)行系統(tǒng)解析，實現(xiàn)綜合應(yīng)用能力提升。本書通過分析企業(yè)生產(chǎn)中智能運動

"機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域開展科學(xué)研究的核心前沿理論，本書以“理論算法”為基礎(chǔ)核心，以“實踐案例”為創(chuàng)新驅(qū)動，幫助讀者在了解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)發(fā)展前沿的基礎(chǔ)上，掌握基本核心知識，深刻理解應(yīng)用案例，加深實踐開發(fā)要素理解，夯實人工智能領(lǐng)域核心理論算法。全書共12章內(nèi)容。第1章“緒論”，第2章“線性模型”，第3章“決

本書結(jié)構(gòu)緊湊、重點突出，立足實用研究，提供了豐富的實例、簡潔的圖表，幫助讀者了解應(yīng)用Excel工具通過數(shù)據(jù)快速抓住最有價值的規(guī)律和信息的方法，具有較高的實用價值。本書循序漸進(jìn)地研究了使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的專業(yè)技術(shù)與在管理方面的具體應(yīng)用。具體內(nèi)容包括緒論、Exce數(shù)據(jù)輸入與整理的操作方法、Excel函數(shù)與公式的使用

本書共七章，第一章介紹人機對話系統(tǒng)的組成、口語理解任務(wù)的定義、意圖識別和語義槽識別任務(wù)的定義以及兩個任務(wù)的難點；第二章為基礎(chǔ)知識，介紹相關(guān)概念和方法；第三章至第六章分別介紹意圖識別、遷移學(xué)習(xí)在意圖識別中的應(yīng)用、遷移學(xué)習(xí)在命名實體識別中的應(yīng)用、意圖和語義槽聯(lián)合識別，并描述實驗過程；第七章為總結(jié)與展望。

本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運用社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖

Premiere視頻剪輯是數(shù)字媒體藝術(shù)設(shè)計等相關(guān)專業(yè)的必修課程，通過對本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生可以掌握非線性編輯軟件——AdobePremiere的實際操作，掌握數(shù)字視頻剪輯的基礎(chǔ)知識，學(xué)會采集、導(dǎo)入和管理素材，掌握運動效果、視頻過渡、視頻特效的應(yīng)用等多媒體編輯技能，從而縮短學(xué)生進(jìn)入行業(yè)的適應(yīng)時間，對系統(tǒng)學(xué)習(xí)整個專業(yè)領(lǐng)域的知

本書聚焦機器人視覺導(dǎo)引領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)，采用理論與案例相結(jié)合的形式，重點闡述系統(tǒng)參數(shù)標(biāo)定、三維視覺測量、目標(biāo)位姿估計、跟蹤控制策略、多傳感器融合等問題，并展示不同應(yīng)用場景下機器人視覺導(dǎo)引的解決方案。本書可作為機器人感知、視覺測量、視覺導(dǎo)引、視覺跟蹤等領(lǐng)域科技人員的參考用書，也可作為智能制造、人工智能等相關(guān)方向?qū)W

本書指導(dǎo)讀者使用Python和Q#語言學(xué)習(xí)量子計算，揭開量子計算的神秘面紗。本書盡量避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念，試圖直接通過量子編程來幫助讀者建立對量子計算機的理解。讀者可以通過使用Python創(chuàng)建自己的量子模擬器來學(xué)習(xí)量子計算的基礎(chǔ)知識，然后使用QDK和Q#來編寫和運行與經(jīng)典計算不同的算法。 通過閱讀本書，讀者將能夠把量子編