本書詳細闡述了基礎設施即代碼的概念、原理、設計方法以及實踐,幫助讀者深入理解基礎設施即代碼的本質和價值。書中通過大量的案例和實踐經驗,展示了如何運用基礎設施即代碼來提高企業(yè)生產力,改變數(shù)據走向,優(yōu)化流量模式。
本書以廣電大數(shù)據案例為主線,系統(tǒng)介紹數(shù)據倉庫Hive存儲和初步處理方法的相關知識。本書條理清楚、重點突出,內容循序漸進、由淺入深。本書共8章,包括廣電大數(shù)據用戶畫像需求分析、部署開發(fā)環(huán)境、廣電用戶數(shù)據存儲、廣電用戶基本數(shù)據簡單查詢、廣電用戶賬單與訂單數(shù)據查詢進階、廣電用戶收視行為數(shù)據查詢優(yōu)化、廣電用戶數(shù)據清洗及數(shù)據導出
本書以初學者的角度詳細介紹Spark架構的核心技術,主要圍繞Spark的架構、Spark的開發(fā)語言、Spark模塊的主要功能展開;以IDEA為主要開發(fā)工具,CentOS為運行環(huán)境,采用理實一體化授課模式。本書內容包括Spark導論,Spark環(huán)境搭建與使用,Scala語言,Spark彈性分布式數(shù)據集,SparkSQL、
本書采用簡潔直觀的方式來講解Vue2的各方面,并融入了關于Git的基礎和進階的知識,讓讀者在學習前端框架之余,還能學習到主流的團隊代碼管理工具和版本控制工具Git的知識應用。本書共11章,分為基礎篇和進階篇和項目實戰(zhàn)篇。基礎篇(第1~3章)詳細講述Vue框架的基礎知識點,并以HTML文件的方式切入,淺顯易懂,讓你的學習
本書以BI負責人的視角介紹BI分析師的核心工作和應具備的核心技能,并分析BI創(chuàng)造價值的專題,理論和實例并重。全書分為四部分: 第一部分(第1、2章)為BI概述與團隊組建,從介紹BI分析的基本概念說起,包含BI職責與數(shù)據驅動的概述,以及組建團隊時需要考慮的能力模型、團隊選型、團隊管理。第二部分(第3、4章)為BI
本書系統(tǒng)地論述了基于平面鏡配合的單目立體視覺技術,主要包括視覺圖像邊緣信息提取、單目立體視覺測量模型、單目立體視覺參數(shù)標定、單目立體視覺中的極線幾何及校正、單幅圖像的立體匹配和單目立體視覺的應用。本書各章節(jié)間既相互聯(lián)系,又相互獨立;本書內容是個開放體系,讀者在學習過程中可不斷地進行二次創(chuàng)新,提出新的理論。本書適合立體視
圖強化學習是深度強化學習的重要分支領域。本書作為該領域的入門教材,在內容上盡可能覆蓋圖強化學習的基礎知識,并提供應用實踐案例。全書共10章,大致分為三部分:第一部分(第1~3章)介紹圖強化學習研究對象(復雜系統(tǒng)、圖和復雜網絡);第二部分(第4~7章)介紹圖強化學習基礎知識(圖嵌入、圖神經網絡和深度強化學習);第三部分(
本書介紹了數(shù)字化轉型貫標的工作背景和試點工作安排,制造業(yè)數(shù)字化轉型的時代背景、基本概念、主要模式,詳細解讀了《數(shù)字化轉型成熟度模型》標準,并對數(shù)字化轉型成熟度貫標的推進機制、貫標實施流程、評估內容和貫標評估方法進行了重點介紹,力求使讀者系統(tǒng)地了解我國數(shù)字化轉型發(fā)展的現(xiàn)狀,掌握數(shù)字化轉型的推進方法和演進規(guī)律,明確數(shù)字化轉
近年來隨著計算機技術的快速發(fā)展,機器學習被廣泛應用于信息檢索、自然語言處理、計算機視覺及自動化控制等方面。由于機器學習在實際應用中對不同問題所提供的條件各不相同,如含有標簽信息的數(shù)據、不含標簽信息的數(shù)據等,針對不同的數(shù)據類型有多種解決方法:監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習。本書針對監(jiān)督和無監(jiān)督學習方法進行理論的概述、模
本書是對DiffusionAI繪圖模型的綜合性講解書籍,書中包括最基礎的組件的用例演示,也包括具體的項目實戰(zhàn),以及Diffusion模型的底層設計思路和實現(xiàn)原理的介紹。通過本書的學習,讀者可以快速掌握Diffusion模型的使用方法,掌握AI繪圖模型的訓練、測試過程,并能研發(fā)屬于自己的AI繪圖模型。本書共19章,分為快