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本书分为8章，内容包括时间序列分析的基础知识、时间序列预测的常用方法，以及神经网络在时间序列预测中的应用；时间序列异常检测算法的技术与框架，如何识别异常的时间点及多种异常检测方法；时间序列的相似性度量方法、聚类算法；多维时间序列在广告分析和业务运维领域的应用，利用OLAP技术对多维时间序列进行有效处理，通过根因分析技术获得导致故障的维度和元素；智能运维领域（AIOps）和金融领域的两个应用场景。 本书适合数据科学家、机器学习工程师、金
深度学习是人工智能的重要分支，在多个应用领域取得了突破性成果。本书作为深度学习的入门教材，基本涵盖了深度学习的各个方面。全书共8章，第1章概要介绍了深度学习的基本概念、典型算法及应用；第2~5章是本书的核心内容，详细介绍了卷积神经网络、循环神经网络、Transformer和生成对抗网络的基本原理、典型算法以及主要应用；第6章介绍了一些典型的深度生成模型以及近期比较流行的扩散模型；第7章介绍了深度学习中常用的正则化与优化方法；第8章介绍
在实际应用中，需要处理的数据常常具有类别不平衡的特点。例如，用于信用卡欺诈检测、垃圾邮件过滤、机械故障诊断、疾病诊断、极端天气预测预报等的数据都是类别非平衡数据，研究非平衡数据分类问题具有重要意义和实际应用价值，引起机器学习领域研究人员的广泛关注。本书结合作者团队在非平衡数据分类中的研究成果，系统介绍非平衡数据分类的理论基础、模型评价、数据级方法、算法级方法和集成学习方法...
本书的主要内容包括人工智能概述、人工智能的基础、 机器学习、人工智能的应用技术、智能制造、人工智能在核工业中的应用、智能机器人在核工业中的应用、人工智能在核工业中的发展方向等。通过本课程的学习，掌握人工智能的基本概念和基本理论，并能够应用于核工业等学科领域。本课程将深奥复杂的人工智能知识体系化、模块化、生活化，深入浅出、通俗易懂地通过应用场境进行学习。它以培养学生人工智能应用实践、逻辑思维能力与创新能力为导向，让更多非计算机专业的学生
以机器学习中的若干问题为背景，介绍机器学习中核方法，特别是支持向量机近年来的近期新进展，包括基于支持向量机的多视角学习、迁移学习、多示例学习、多标签学习等理论与方法。本书特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性...
人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类打开了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的进化之
勇敢的新世界：伪装的艺术……正如人工智能这个名字所暗示的，它是人工的，与人类智能根本不同。然而，人工智能的目标通常是模仿人类智能，这种欺骗从最初就开始了。自从艾伦·图灵回答了“机器能思考吗？”这个问题，并提出机器假装是人类以来，我们就一直在尝试模仿。现在，我们开始构建真正欺骗我们的人工智能。像 ChatGPT 这类强大的人工智能工具可以让我们相信它们是智能的，模糊了真实与模拟之间的界限。实际上，它们缺乏真正的理解、意识和常识。但这并不
大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础，是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解，并基于TOGAF方法论，剖析业界知名案例的设计方案。 全书总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求；第2章讲解软件程序与专用硬件的结合，涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练；第3章剖析GPU的硬件架构，涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其
本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练...
识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的**书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱
本书涵盖了量子计算中最基本和最重要的一些概念，如量子比特、量子门、量子算法、量子计算机等，介绍了一台接近可编程的量子计算机所需要的多层次量子计算架构以及有潜力实现量子计算的不同的物理系统，并基于深圳量旋科技公司研发的桌面型核磁共振量子计算教学机，给出了14个量子计算案例。本书可作为量子信息及相关专业高年级本科生或研究生的教学参考书，也可作为量子计算爱好者的参考读物...
本书系统介绍忆阻神经网络的动力学性态分析与同步控制问题的数学建模思想、典型理论方法和主要研究成果。主要内容涉及忆阻神经网络的耗散性与无源性分析、稳定性分析和同步控制方法，也介绍有关耦合忆阻神经网络与分数阶忆阻神经网络同步控制研究成果，并在同步控制分析基础上介绍忆阻神经网络在图像保密通信、信号处理与医学图像处理中的具体应用。本书重点介绍忆阻神经网络动力学与同步控制的理论分析和数值模拟方法，内容丰富全面、方法实用完备，反映了当前国内外的近
本书的主要内容包括网络数据的基本定义及基本特征, 大规模网络数据的常见分析方法 (链路预测, 网络聚类) 及应用, 以及空间自回归模型在网络数据分析中的定义, 模型拓展以及应用等等。本书关注大规模网络数据分析中的模型方法。除模型方法本身的理论拓展之外, 在估计方法等方面会涉及大规模数据中的快速计算方法...
信息抽取的目的是从海量互联网文本信息中抽取结构化知识，是知识图谱自动化构建、更新的基础，为信息检索、推荐系统、智能问答等诸多研究领域提供底层知识推理支撑并取得了重大突破，是推动人工智能技术由感知走向认知的关键要素，具有重要的研究意义和实用价值。本书梳理了命名实体识别、关系抽取、事件抽取等相关研究方向的知识资源、基础理论和实践应用，详细介绍了实体关系联合抽取、弱监督关系抽取、基于迁移学习的关系抽取、多实例联合事件抽取、基于因变量的事件模
本书以人工智能商业落地、元宇宙的发展、产业治理为背景，通过八章内容系统介绍了人工智能发展的关键技术、应用领域和产业格局：翔实阐述了人工智能的发展过程，构建人工智能技术地图；根据人工智能实际应用现状，对元宇宙进行了介绍，客观反映人工智能领域当前的发展水平；对人工智能的发展趋势、风险与挑战进行展望；对优选人工智能产业链及主要国家对人工智能的布局进行描绘，展现了人工智能对人类既定生活方式及认知的改变...
本书是用于培养实用型人工智能数据标注工程师的课程教材，本书以数据标注行业的真实需求为导向，结合高校教师授课经验以及多家数据标注企业工程师的真实工作经历编写而成。本书详细介绍了人工智能数据标注的概念、发展、分类与应用，并配备了行业真实案例的标注实战讲解，帮助读者掌握图像、视频、语音、文本和3D标注项目的全流程操作方法。本书能够帮助数据标注初学者迅速建立系统概念，掌握数据标注核心技术和项目管理方法。本书亦适用于数据标注从业人员以及对数据标
当今时代，人工智能技术越来越受重视，影响着人类生活的方方面面，提高人工智能相关知识素养，十分有必要。全书是人工智能入门类基础书，共10章，内容包括人工智能概述、机器学习、神经网络与深度学习、智能语音处理及应用、计算机视觉处理及应用、自然语言处理及应用、知识图谱及应用、机器人、经典智能算法 Python 实现、展望等。本书适合作为高等院校人工智能、计算机科学与技术、大数据、软件工程或相关专业的入门教材，也适合从事相关工作的人工智能爱好者
本书旨在全面回顾异质图表示学习的发展，并介绍前沿研究进展。首先从方法和技术两个角度总结了现有的工作，并介绍了该领域的一些公开资源。然后分类详细 介绍了新模型与应用。全书主体内容分为两部分，第1部分重点介绍四种主要的异质图表示学习模型。第2部分介绍了异质图表示学习在现实工业场景中的应用。之后讨论了异质图表示学习未来的研究方向，并总结了本书的内容...
本书以手势识别理论与应用为主题, 系统地介绍了该领域常用的数据集, 以及基于手工特征、卷积神经网络、循环神经网络及其变种、多模态数据融合与注意力机制等实现的手势识别算法。此外, 本书还结合作者的开发经验, 介绍了手势识别在真实场景中的应用, 旨在使读者在了解相关技术的同时提升实际应用能力。阅读本书需要读者具备线性代数、微分和概率论等基础, 并且对于人工智能和机器学习的基本知识有所了解...
本书面向研究型开发与创新能力培养，重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想。Python是开展机器学习编程实践的主流语言，本书为常用的机器学习模型提供了完整的Python实现代码。本书在“学堂在线”网站同步开设配套慕课课程，供读者免费学习。 本书可作为高等学校相关专业“机器学习”“统计学习”等课程的教材，也可作为有一定基础的读者的自学参考书。 ...
本书主要内容包括：计算机基础知识、Windows 7操作系统及其应用、Word 2010文字编辑、Excel 2010电子表格、PowerPoint 2010电子演示文稿、计算机网络基础、Internet的应用、计算机安全和计算机多媒体技术等...
随着人工智能、大数据的发展及普及，人脸识别技术逐渐进入人们视野并被大量使用。人脸识别技术固然有其一系列优势，但过度使用人脸识别技术有侵犯公民个人隐私的风险，并会伴随演化出一系列法律与伦理问题。 本书探讨了人脸识别技术是如何影响个人隐私及其涉及的伦理和道德问题的，并为隐私和保密这一复杂问题提供了一种新的解决方法。考虑到权利和错误与强制可视性相关的损害保护以及有效数据保护法的必要性，作者通过将隐私权重新解释为一项财产权来促进道德实践。为了
《大数据分析师面试笔试宝典》旨在帮助读者了解大数据分析师的工作内容、技能要求、各类常用技术的原理和可能应用的场景。 大数据分析是一个多学科交叉的领域，包含了统计学、计算机科学、运筹学乃至市场营销学等。《大数据分析师面试笔试宝典》并没有介绍大数据分析领域涉及的所有方面，而是根据当前用人单位对大数据分析师的需求，选择了其中较为重要的内容进行解析，将当前大数据分析涉及的热点技术一网打尽。 阅读《大数据分析师面试笔试宝典》需要
进化算法是一类基于群体的启发式搜索优化策略，这类方法结构灵活、易于理解、适用领域广泛，得到许多研究者和工程技术人员的高度重视。该书是作者多年研究成果的总结，共分6章，着重研究了基于复杂适应度函数的进化算法、化学反应算法、人工内分泌系统、反向差分进化算法等高级计算智能方法和信息处理，并在目标识别和跟踪、车辆路径问题等复杂实际场景中得以应用...
《推荐系统实战宝典》主要围绕推荐系统进行讲解，全面介绍了掌握推荐系统技术所需要学习的算法及步骤。书中描述了基于点击率评估、RBM的推荐，基于标签的推荐，基于用户行为、内容、模型、流行度、邻域、图的推荐，以及基于上下文的推荐，还有使用自然语言处理或者矩阵分解的推荐，包括算法原理的介绍，对于每一种推荐方式也做了细粒度的分析及场景化的应用。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。除此之外，本书还会涉及一些基础算法及数学知识，并且包括对
本书主要介绍移动机器人的分类、直流电机及其控制、控制理论概述、移动机器人控制技术、SLAM技术、用SLAM技术构建自主移动机器人控制系统等。内容由浅入深，既介绍了不同控制方法的优缺点，又针对不同的控制方法提出有待研究的课题...
本书在全面概述预训练语言模型演进过程并对BERTology模型详尽综述的基础上，将深度学习预训练模型理论和金融行业实践相结合，介绍了深度学习预训练模型在人工智能产业、金融行业、金融科技领域的实战项目案例，专注于金融文本情绪分类典型应用场景，揭示出特定领域预训练模型潜在的一般规律。全书共分7章，分别为：预训练模型与金融文本情绪分类任务、预训练语言模型关键技术、面向中文金融文本情绪分类的预训练模型对比、FinWoBERT：中文金融领域
随着人工智能技术的不断发展，自然语言理解、自然语言生成与深度学习技术的密切配合使对话机器人的“智商”得到了显著提升。然而，拥有了“智商”的对话机器人有时仍然无法满足人类的需求。人们期待对话机器人能够脱掉冷冰冰的外壳，像人类一样具有观察、理解和表达各种情感的能力，即具有“情商”。 本书着眼于提高对话机器人的“情商”，结合人机对话的特点，详细介绍了构建情感对话机器人的各项前沿热点技术，包括对话场景下的情感识别、情感管理、情感回复生成等。这
手语计算是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成手语。本书重点介绍了手语计算所涉及的各个方面，包括手语计算与有声语言计算的区别、书写系统、输入输出、词法分析、分类词谓语计算、句法分析、语料库语言学、机器翻译、认知神经机制等，既有对基础知识的介绍，又有对近期新研究进展的综述，同时还结合了笔者多年的研究成果。本书结构完整，层次分明，条理清楚，既便于教学，又便于自学。 本书可作为高等院校计算机、智能科学、中文、外
本书比较全面地介绍云数据管理中多维索引与复杂查询、云环境下针对物联网数据的多维索引技术、可扩展的空间关键字查询、基于MapReduce的概率集合相似性连接查询、大规模高维向量相似性连接查询、Top-k相似性连接查询、基于随机映射的相似性连接查询、相似性连接查询其他问题、大数据复杂查询面临的挑战等内容。力求向读者系统展示大数据复杂查询领域的近期新研究动态，希望能够为从事相关研究的广大读者提供有益的参考和帮助，同时能够为大数据复杂查询相关
数据要素是新型生产要素之一，因其蕴含着巨大价值，其重要性被提到了新的高度，但其理论体系尚未接近形成，全生命周期各个环节的理论和技术还在不断探索中。 本书以数据要素知识体系构建和数据要素价值的发掘应用为主线，从理论和行业案例两个方面，对数据要素生命周期涉及的基础理论、概念和方法及数据要素驱动业务发展行业应用案例进行梳理和呈现。基础知识部分包括数据要素的属性、价值、支撑技术，数据要素规范管理、数据确权和交易，以及数据要素市场化配置
本书在理解算法如何工作和如何更好地调整模型之间架起一座桥梁。本书将帮助你掌握开发主要机器学习模型的技能，包括监督和无监督学习（其中包括线性/对率回归）、决策树、随机森林、梯度提升机（GBM）、神经网络、k均值聚类、主成分分析和推荐系统。 你将通过应用于文本挖掘的CNN、RNN和Word2vec接触到*新的深度学习，并学习相关理论和案例研究，如情感分类、欺诈检测、推荐系统和图像识别等，以便获得工业中使用的绝大多数机器学习算法的*佳理论和
本书从大数据基础原理、大数据分析方法和大数据行业应用三个部分介绍大数据技术。全书共12章，内容包含大数据的基本概念，分布式基础架构Hadoop，分布式文件系统HDFS，NoSQL数据库，分布式计算框架MapReduce，大数据基本分析方法（聚类、分类与预测），大数据在搜索引擎、推荐系统以及其他行业的应用。本书在前7章设置8个实验，帮助读者初步掌握大数据技术、大数据分析与大数据应用的相关知识与操作技能。 本书可作为信息管理与信息
本书对微型能量采集技术和自驱动传感技术进行了全面阐述，包括太阳能、热能、生物化学能、机械能等不同能量源转换成电能的采集技术，特别是采集机械能的多种能量采集器，如电磁式、压电式、静电式、摩擦式等，进而介绍了多种采集原理的复合、储能技术以及主动式传感和自驱动智能微系统的相关研究。 本书适合微电子、人工智能、互联网、机械、电子等领域的高年级本科生、研究生以及相关领域的科研工作者和工程技术人员参考阅读...
本书面向数据库知识发现的聚类任务，针对高维数据普遍具有的稀疏特征，系统阐述高维稀疏数据聚类知识发现的理论和方法。全书共12章，第1章和第2章系统总结聚类知识发现、高维稀疏数据聚类知识发现理论体系；第3~5章阐述高维稀疏数据聚类原理及分类属性数据、数值属性数据的系列聚类算法；第6~10章将高维稀疏数据聚类原理拓展到不完备数据、大规模数据、过程调整和参数自适应聚类；第11章阐述聚类趋势发现；第12章介绍高维稀疏数据聚类知识发现面向管理问题
鬼成像拥有超宽的可成像波段范围、较高的空间分辨率和较强的抗干扰能力，但其成像质量和成像速度了其进一步发展。在这个背景下，本书介绍了经典统计理论下的计算鬼成像系统的成像机制，透过机制探究影响该技术成像质量和速度的因素，从光源性质、内外干扰等方面出发进行了研究，分别给出了解决方案。 本书适用于高年级本科生丰富课余知识，亦适合作为有意从事鬼成像相关研究的研究生、科研工作者的入门参考书...
数据运营是指通过数据来分析和解决问题，利用各种数据科学技术挖掘数据价值，帮助企业优化业务管理和提升决策效率。随着我国数字化转型的深入，传统基于项目、人工处理的各类数据运营活动已经无法满足业务发展要求。集合了敏捷开发、精益制造以及DevOps理念的DataOps因此顺势而生，并且受到了业界的广泛关注。 本书总结了作者25年的行业经验和对DataOps的认知，从当前数据科学交付面临哪些挑战、什么是DataOps、通过哪些手段可以
本书适合那些对人工智能感兴趣，且具备一定移动终端应用程序开发经验的读者。如果您掌握一定的JAVA 、C++或Python语言开发知识，同时具备Android操作系统或IOS操作系统的应用的开发经验，将能迅速掌握基本的移动终端人工智能应用开发方法。如果您只是对人工智能技术感兴趣，相信本书也能带您了解人工智能技术是如何在移动终端上部署和运行的...
在大数据应用中，如何高效地挖掘数据价值是企业要解决的核心问题。为了应对这一挑战，华为推出了鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，通过算法原理优化和鲲鹏芯片亲和性优化，充分释放了华为鲲鹏芯片的强劲算力，大幅提升海量数据的计算性能，是大数据挖掘强有力的工具。 《基于鲲鹏的大数据挖掘算法实战》主要面向大数据挖掘算法开发者，围绕鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，深入介绍算法原理以及基于鲲鹏的优化实践。开发者可以通过本书实现数据挖
本书力求用兼具浅白和学术的语言介绍量子张量网络中的抽象概念,包括量子、叠加、纠缠、测量、量子概率、三种有名的量子算法——Shor算法、Grover算法和HHL算法、张量、张量分解、四种典型张量网络态、TEBD算法、密度矩阵重整化群等，进而揭开这些概念自身本质和概念之间关系的面纱,内容涉及量子力学基本概念、三种有名的量子算法、张量基础、张量网络与量子多体物理系统、量子多体系统的张量网络态算法和基于张量网络的量子机器学习。本书在内容编排上
本书是一本内容丰富、取材新颖的计算机图形学著作，在前一版的基础上进行了全面扩充，增加了许多新的内容，覆盖了近年来计算机图形学的近期新发展和成就。全书层次分明、重点突出，并附有使用OpenGL编写的大量程序及各种效果图，是一本难得的优秀教材。全书共分为24章及3个附录，全面系统地讲解了计算机图形学的基本概念和相关技术。作者首先对计算机图形学进行综述；然后讲解二维图形的对象表示、算法及应用，三维图形的相关技术、建模和变换等；接着介绍光照模
当前，有很多关于人工智能（AI），并和人类生产、生活关系紧密的议题被广泛讨论，包括“如何避免大数据时代个人隐私形同虚设”“代码是否具有道德”等。这些现实议题背后，是两个根本问题：何为“AI伦理”？何为“AI治理”? 本书汇聚众多专家的观点，对这两个根本问题进行了深入探讨，涉及人工智能、计算机、法律、社会学等多个领域，覆盖社会和个人、生产和生活的诸多方面。 本书是根据未来论坛“AI伦理与治理”系列研讨会的成果总结、整理而来，分为AI向
鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理，翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下，如何通过加密机制进行模型参数交换，安全地进行人工智能模型训练，所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的最优模型性能相近。除此之外，本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具，帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系，推动人工智能技术转化应用落地；最后本书通过7个实践案例全维度展
深度学习是人工智能与机器学习领域的重要研究分支，经过短短十几年的发展，已经在计算机视觉与图像处理、自然语言处理等领域取得令人瞩目的成就。本书作为深度学习方面的专门书籍，融合了机器学习、人工神经网络和深度学习的相关概念，并且从信号处理视角呈现了深度学习背后的几何学原理，以便从统一的角度去深化理解深度学习的主要模型和算法，从而更好地用于指导理论分析和实践开发。全书分为三个部分，共14章。第1～4章为第一部分，主要介绍机器学习基础知识，包括
本书为《算法笔记》的第2版，本书介绍了若干常见算法，既包括排序、哈希等基础算法，也包括无约束优化、插值与拟合等数值计算方法。本书在介绍算法的同时，结合了作者自己对数学背景、应用场景的理解，便于读者把握算法的核心思想。本书尽可能地避开了以应试为导向的灌输式讲解，力求引起读者的兴趣并扩大其视野，例如在介绍哈希时，讲解了如何将哈希的算法思想运用于相似性搜索、负载均衡等多个实际问题中；又如在介绍高斯消去法时，讲解了相关的数学理论及编程实现上的
ChatGPT是由OpenAI公司研发的人工智能聊天机器人，它可以进行自然语言文本的理解和生成。ChatGPT的出现让计算机能够更加自然地与人类进行对话，这标志着人工智能技术在自然语言处理领域取得了革命性的突破，人机交互从此迈入了一个新时代...
本书以多视图表示学习思想为潜在主线循序渐进地展开介绍，首先介绍基于深度生成模型的多视图表示学习方法与基于样本间图结构的多视图受限玻耳兹曼机模型，然后给出在时间序列上的多视图表示学习方法，最后介绍两种在视图缺失场景中的多视图表示学习方法...
本书主要围绕着智能科学与技术的内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等，内容涉及智能哲学、智能科学、智能技术等诸多方面。整部教材主要包括学科基础、科学研究和技术应用三大部分。学科基础部分涉及学科概述、机器系统、算法运作等方面的内容。科学研究部分涉及环境感知、语言理解、意识整合、艺术创造、行为表现等方面的内容。技术应用部分则涉及人机交互、系统构建和智能社会等方面的内容。本书覆盖了智能科学与技
本书通过整合利用卫星和航拍影像、地面跨时空视频、网络数据和地理信息等多源异构数据，围绕天空地海量数据源分布特点和安全保密要求，并根据公共安全事件智能感知与理解的需要，利用优选的多源异构数据汇聚与协同相关技术，实现多源异构数据的跨时空、多尺度、多粒度汇聚，构建公共安全事件处置需要的数据体系，形成跨系统协同管理、跨空间安全调度、跨平台安全服务的数据保障总线，并建设一体化天空地海量多源异构数据汇聚管理平台，为公共安全事件的智能感知与理解提供
内容简介 这既是一本能带领读者零基础快速掌握Python数据分析方法与流程的工具书，又是一本从电商出发指导读者解决各类数据分析问题的实用指南。 首先，本书以Python数据分析中使用率极高的Pandas为切入点，注重对数据分析思维和技能的培养，详细讲解了Pandas的操作以及数据分析的方法，可覆盖80%以上的数据分析应用场景，为数据分析师打下坚实基础。 然后，本书以电商这个广大读者熟知且普适性极强的业务领域为依托，通过大量案例讲解了报
本书着眼于路由可用性和路由节能研究，通过扩展互联网部署的域内路由协议改善域内路由可用性来减少由于网络故障造成的网络中断，通过基于路由保护的路由节能方案来降低网络能耗。针对上述研究，本书分别讨论了基于逐跳方式的路由保护算法、基于LFA 的路由保护算法、基于路径交叉度的路由保护算法、软件定义网络中的路由保护算法和互联网中的路由节能算法。本书的研究成果可以为ISP 解决域内路由可用性和路由节能提供多方位和多平台的解决方案...
本书的研究内容包括云计算中的可信服务优化、服务资源分配与定价、云服务故障检测、雾计算的任务分配与容错机制性能优化、可信服务推荐等5个方面。全书共6章，其中第1章为绪论，其余5章为上述5个方面研究内容的详细阐述...
[日]熊田千佳慕著,张勇译
刘争争
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
林奕含
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
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