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本書采用案例式編寫模式，包括7個單元，其中，單元1介紹數據分析的基本概念、流程和常用工具包，單元2介紹數據標注的分類、基本流程及工具的使用，單元3介紹ndarray數組及Python科學計算庫NumPy，單元4介紹數據分析處理庫pandas，單元5介紹數據可視化工具包Matplotlib和seaborn，單元6介紹分類

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本書以廣泛使用的Alluxio2.8.0版本為基礎編寫，深入介紹Alluxio相關技術原理與實踐案例。本書主要內容包括Alluxio系統(tǒng)入門與使用、Alluxio系統(tǒng)內核組件設計實現原理，同時詳細介紹了Alluxio在大型企業(yè)中的經典應用案例與生產實踐，并附有Alluxio的開源社區(qū)開發(fā)者指南。本書是工業(yè)界和學術界從事

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本書是數據標注領域領先的實訓講義。本書著重對常見的文本、語音和圖像標注任務類型進行介紹，幫助從事標注工作的學習者快速地完成系統(tǒng)化學習，進行標注實戰(zhàn)。本書對文本、語音及圖像標注的多種任務類型逐一進行講解和分析，每種標注類型均配有對應的規(guī)范、舉例分析、習題及解析。同時，本書還針對各類標注配套多種子任務類型或多個領域的實操練

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隨著“十四五”規(guī)劃綱要中提出“協(xié)同發(fā)展云服務與邊緣計算服務”的觀點，邊云智能已成為未來發(fā)展的重要趨勢。本書依托于政策大背景，旨在向讀者介紹邊云智能的基礎知識和應用。書中分為四個篇章，第一篇章介紹了邊云架構的骨架和基礎概念，第二篇章介紹了人工智能算法和深度學習模型，第三篇章介紹了云端決策算法和邊緣端輕量化算法，第四篇章介

本書系統(tǒng)講述ApacheSpark/PySpark大數據計算平臺的原理，以及如果將ApachePySpark應用于大數據的實時流處理、批處理等各個場景。通過原理深入學習和實踐示例、案例的學習應用，使讀者了解并掌握ApacheSpark/PySpark的基本原理和技能，接近理論與實踐的距離。全書共分為8章，主要內容包括：

本書是一本全面介紹數據挖掘基本原理、核心算法以及典型應用方法的專業(yè)書籍。第4版在前三版的基礎上，對數據挖掘的方法論和知識點進行了重新歸納，按照基礎篇、提高篇和應用篇進行設計。從方法論上說，數據挖掘是一個方法和原理逐步演變的過程。首先，最基礎的數據挖掘方法主要有“關聯(lián)規(guī)則”“分類”“聚類”，它們是數據挖掘的靈魂和基礎，因