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本書聚焦于解決學(xué)術(shù)群體如何使用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~與人工智能進行高效互動，進而提升學(xué)術(shù)效率，實現(xiàn)學(xué)術(shù)工具的革新。本書在講解提示詞的同時，將結(jié)合具體的學(xué)術(shù)場景，例如選題確定、概念畫圖、文獻整理、質(zhì)性研究編碼、表格制作等，給出具體的提問示例及講解。通過手把手的方式帶領(lǐng)用戶掌握學(xué)術(shù)提示工程，從而在學(xué)術(shù)界不斷保持競爭力。

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本書深入淺出地闡述Python程序設(shè)計的基礎(chǔ)知識，同時著重介紹NumPy庫、Pandas數(shù)據(jù)分析方法和Matplotlib/Seaborn可視化的內(nèi)容，并提供上機實驗指導(dǎo)。通過豐富的實例與實驗設(shè)計，將Python理論與實踐有機結(jié)合，讓編程變得不再枯燥，易學(xué)有趣。全書內(nèi)容分為三篇：第1~8章為基礎(chǔ)篇，著重介紹Python編程的基礎(chǔ)知識；第9~11章為進階篇，主要介紹數(shù)據(jù)分析中常用的NumPy、Pandas與Matplotlib庫的使用；第12章和第13章為實踐篇，著重介紹實踐案例與上機實驗。本書內(nèi)

線性代數(shù)在現(xiàn)代科學(xué)的各個領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用，是高等院校理工、經(jīng)管等各專業(yè)的一門重要的基礎(chǔ)課。本書是我們在清華大學(xué)出版社出版的《線性代數(shù)》(第2版)的配套輔導(dǎo)書，也可以獨立使用

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