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随着现代化程发展步伐的逐渐加快,计算机网络技术的应用已经深到社会的各个领域。现在大多数公司也都把计算机网络看成是自己商业运营基础设施中不可或缺的部分。本教材选用较流行的操作系统Windows 2003为基础,详细介绍了计算机网络基础与应用基础知识,同时还介绍了*流行的、*容易上手的工具软件。


反映“蜂群”技术,赋能无人集群发展

AWS Serverless架构:使用AWS从传统部署方式向Serverless架构迁移
本书适合的读者你如果想学习发无服务器应用程序,并拥有一些编程经验,那么本书的内容将非常适合你。阅读本书之前,不必具有丰富的AWS使用经验,但具备Java或Node.js的基本知识将是一个优势。实验和练习本书会采用动手实践的方法来教读者学习如何设计和部署无服务器架构,包含多个使用真实业务场景的实验,以便我们可以在相关环境中练习和应用新技能。


《商业策略数据分析》作为CDA LEVEL Ⅱ考试教材,破传统的知识整合模式,从EDIT(探索、诊断、指导和工具)数字化工作模型的角度行讲解,在介绍知识概念的同时,还讲解了在行商业策略数据分析时应遵循的整体思维和思考方式,以达到业务宏观分析与用户微观洞察相结合、使用科学的方式行数据分析的教学目标。 《精益业务数据分析》适合CDA LEVELⅠ应试人员、业务工作人员、数据分析从业人员、数据分析岗位求职人员学习。


本书是南京市计算机网络专业课程改革的初步成果,其内容根据巾小型企业的调研情况确定,参照了信息产业部计算机网络技能考核方案和*技能型紧缺人才培养方案而编写。


市面上讲解人工智能的书比较多,但要么是偏重理论的讲解,要么是非常深涩的代码,对于计算机基础较差的学员来说,学习成本很高或者学了无益,付出了大量时间,但达不到岗位要求。 人工智能应用与实践系列 图书创性地使用了新的教学方法,通过大量由浅深、环环相扣的实践案例,能够帮助学员迅速理解人工智能的应用,快速掌握工作技能。此外本书还配有超值的300分钟以上的视频课程,帮助基础稍弱或者0基础的学员迅速提升。

DevOps是基于精益、敏捷、丰田生产系统、柔性工程、学习型组织、安全文化等产业实践知识体系之上总结出来的工程文化和工程流程传递Devops文化理念与工程实践方法读者可以在掌握基础软件研发技能的同时掌握整个基础软件研发流程中人员协作、流程规范、协同链路,掌握端到端的设计思维、敏捷和DevOps实践框架,无缝地构思、构建、评估、迭代和扩展解决思维与方法这些数字化企业软件开发协同的新生态工具链

1.作者优势:张立台博士从2010年始一直从事软考相关的研究授课工作,课程内容深浅出,广受学员好评。再加上知乎软考团队在软考方面的深耕和行业经验加持,是书稿质量的保障! 2.本书的核心价值:一是帮助考生高效备考,顺利通过软考考试,拿到证书;二是帮助读者深刻领悟项目管理精髓,能够学以致用。

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本书从理论、技术和工程应用角度,*系统地阐述了三维实景可视化室内定位导航的理论与技术

资深一线运维专家诚意之作,总结多年实践经验,深浅出,内容涵盖运维工作各方各面。 百度、新浪、人人、音悦台等多名技术经理、高级工程师联名力荐。 《网站运维技术与实践》深阐述了运维工作所涉及的监测调优、日志分析、集群规划、自动化部署、存数和数据库等各方面的技术要,引了源产品的实践经验,包含了对自动化运维和DevOps等技术形态的大量思考,旨在帮助运维人员“懒惰、急躁和傲慢”(程序员的三大美德)地完成网站运维工作 推荐: 《技术管理之巅——如何从零造高质效互联网技术团队?》 《玩转电商系统:深剖析智慧电商平台》 《大型分布式网站架构设计与实践》 《Linux运维之道》

1.无须深厚的计算机知识背景,只要具备相关的基础知识,便能跟随书中步骤,轻松实践案例操作。2.讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,确保读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI知识。3.提供完整的代码示例,帮助读者将抽象的理论知识转化为手头的实际技能。4.深入探讨大模型的微调与应用的核心技术,揭示行业前沿,重点关注两个热门的应用方向:大模型的知识专业性和时效性。5.探讨模型在垂直领域的迁移学习、应用部署与效果评估等核心内容。6.通过实际案例的深入浅出解析,揭示每个环节的关键问题和解决方案,引领读者了解行业内*新的研究趋势,并便捷地将这些知识应用到各个行业中。



精讲Python在人工智能中的应用技术

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1. ***双语示范课程、重庆市精品课程、重庆市教学改革重项目“PBL与计算机课程教学”的教学成果。 2. PBL(Problem-Based Learning,基于问题的学习)类似于“自顶向下”的计算机网络学习方法。

讲解人机交互的热点应用;分享智能屏幕用户参与式设计的实践成果;指导智媒体手势交互创新实践。

随着信息、互联网、社交媒体、卫星定位、基于位置的服务(Location Based Services,LBS)等技术的发展,轨迹数据领域迎来了大数据时代。在轨迹大数据背景下,轨迹数据分析的关注度得到持续攀升,它能够借助移动对象的时空特征和移动行为信息发现新知识和模式,从而为智慧城市计算与服务、交通管理与规划、物流管理、智能制造、旅游路径推荐、自然灾害预测与预警、疫情传播监测等诸多领域提供决策支持与服务。本书以轨迹数据相关分析及挖掘技术为主要研究对象,针对轨迹大数据背景下轨迹数据的特征及分析需求,对数据噪声处理、特征提取、相似性度量、参数依赖及复杂轨迹聚类等问题开展了深入研究。