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本书主要以项目实战为主线，教会读者如何开发全栈项目。本书基于Spring Boot3.1以上版本和Vue.js3.0版本的前后端分离项目开发，以及面向用户端的uni-app的小程序开发。本书的基础知识会在项目的开发过程中穿插讲解，不会单独讲解，采用实战驱动学习知识的教学方法，并通过详细的代码示例清晰的图解和源码解析帮助读者快速理解和掌握全栈项目开发的技巧和最佳项目实践。 本书分为3篇共22章。Spring Boot篇（第1~14章）从
本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史
本书从模型理论和分析应用的角度介绍了科技大数据相关的基础表示模型与数据挖掘算法。具体包括科技大数据的表示模型与学习算法；科技大数据知识图谱的概念和构建技术；科技大数据的图挖掘，跨域迁移学习技术；科技大数据的语义关联与预测分析技术。本书在重点介绍科技大数据相关概念与模型的基础理论的同时，系统讲解了科技大数据知识图谱的概念与构建技术，以及当前科技大数据建模、分析与预测技术的近期新进展...
《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理进阶实战》结合大量教学范例和逻辑示意图，深入介绍Microsoft Excel和Power BI中Power Query M函数语言数据清理技术的运行逻辑和进阶使用技巧。本书按照Power Query M函数语言的知识结构，在《Power Query M函数语言：基于Excel和Power BI的数据清理轻松入门》的基础上，详细、深入地介绍运算符、关键字、
本书介绍可以帮助读者处理真实数据分析挑战的概念和技能。它涵盖了概率论、统计推断、线性回归和机器学习等概念。它还帮助读者提升如下技能：R编程、数据清洗、数据可视化、预测算法构建、使用UNIX/Linux shell组织文件、使用Git和GitHub进行版本控制以及可复制的文档准备。全书分为六个部分，分别为R、数据可视化、统计与R、数据清洗、机器学习和生产力工具...
本书从数据和人工智能的角度进行海洋预测预报与挖掘分析，依托海洋大数据科技部重点研发专项，全书分为三个部分，第一部分数据篇介绍海洋大数据基础应用；第二部分方法篇，介绍约20种海洋大数据的专用方法与技术，特别是基于人工智能的海洋新技术；第三部分是应用篇，介绍前述技术的重点应用。本书研究内容全部应用建立在团队研发基础上，并非转载和引用，并且有详细的与传统方法对照效果...
数据是数字经济的关键生产要素与核心资源。数据要素市场的培育是一个动态演化和持续迭代的过程，而信任的建立是市场建设的关键一步。本书通过“信任”这一视角，对数据流通进行全方位的解读，对中国数据要素市场的建设实践进行回顾与展望。基于“TIME”分析框架，对数据可信流通技术、数据流通机构、可信的数据流通模式以及促进数据可信流通的治理方案进行全面系统的介绍。本书旨在为数据要素市场参与者、数字经济从业者、数据治理人员以及关注数据流通交易的读者提供
《EViews在数据分析中的应用》结合大量实战案例，全面、系统地介绍EViews软件的基本用法及其在数据分析中的应用。本书每章的最后都提供上机练习题，帮助读者提高动手能力。另外，本书提供配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习，还提供教学PPT和大纲，方便相关高校的老师教学。 《EViews在数据分析中的应用》共13章，分为4篇。第1篇“EViews数据分析基础”，涵盖EViews概述、EViews基本数据分析（单序列）、EViews基
本书是围绕我国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标等重大要求，由中国通信学会、中国产业发展研究院联合组织编写的“新基建核心技术与融合应用丛书”之一。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。本书立足数字经济浪潮，以促进数据合规高效流通使用、赋能实体经
本书介绍了超级计算机算力和AI算力的异同，从CPU流水线开始，描述主要的众核处理器架构和功能部件设计。在GPU和NPU等加速器部分，介绍了GPU为何能从单纯的图形任务处理器变成通用处理器。GPU在设计逻辑、存储体系、线程管理，以及面向AI的张量处理器方面成为最近几年全世界科技行业最瞩目的明星。本书对华为等厂商推出的NPU芯片设计也做了架构描述，中国也拥有独立自主知识产权的高算力芯片，并且支持多芯片、高带宽互连。本书也回顾了近20年来主
本书涵盖了使用统计分析和数据科学方法对财务数据进行建模和分析的方法。第1章概述了金融市场，描述了市场运作并使用探索性数据分析来说明金融数据的性质。第2章介绍了探索性数据分析的方法，尤其是图形方法，并在实际财务数据上进行了说明。第3章介绍了可用于财务分析的概率分布，特别是重尾分布，并介绍了计算机模拟财务数据的方法。第4章介绍了统计推断的基本方法，尤其是在分析中使用线性模型，第5章介绍了时间序列的方法，其中特别强调了适用于财务数据分析的模
本著作针对科技服务中分类用户的个性化需求，实现面向分类用户的个性化需求分析的科技大数据精准服务。主要内容包括分类用户的立体精准画像技术，多维多尺度精准的产学研分类用户画像和精准分类；科技大数据结构化信息的统一建模和精准推荐；基于知识图谱和用户立体精准画像的跨媒体科技资源快速搜索模式；知识图谱驱动的科技大数据协同创新服务机制；开放协同的科技大数据服务平台。本著作将介绍在知识图谱驱动的高可信用户画像、精准推荐与搜索服务，以及科技资源与服务
本书针对科技服务对科技资源数据汇聚融合的需求，研究面向开放协同的科技大数据汇聚融合和演化分析技术，研究多源异构科技大数据资源体系建设与应用场景，设计科技大数据汇聚融合与演化分析系统架构，利用在线知识图谱建立多源异构、碎片化数据之间的语义关联和多粒度层次语义映射，完成科技大数据的实体识别和匹配，向各行业各领域用户提供面向开放协同的科技大数据检索服务。基于区块链技术实现科技大数据的可信数据确权与追踪保护，实现数据生命周期管理...
网络科学是一门正在兴起的交叉性学科，与社会学、贸易物流、管理学等都密切相关。《网络科学与网络大数据结构挖掘》致力于系统地介绍网络科学的基本概念、思想和方法，使得具有高等数学基础的读者都能够看懂，并具备把网络科学方法用于实际网络分析的能力。 本书作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几
本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案进行深入分析，并提供方案对应的实现代码
XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库，为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先，本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后，逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树，并分析在机器学习环境中的装袋技术，同时学习拓展到XGBoost的超参数；并将从零开始构建梯度提升模型，将梯度提升扩展到大数据领域，同时通过计时器的使用了解速度。接着，本书重点探讨XGBoost的细节，着重于速度提升和
AI时代，ChatGPT作为一款基于人工智能技术的聊天机器人，具有极广泛的应用场景。《ChatGPT+Excel高效数据计算与处理：视频教学版》旨在带领读者学习如何使用ChatGPT来简化Excel的数据处理、分析及计算工作。 《ChatGPT+Excel高效数据计算与处理：视频教学版》共分 6章，内容包括对 ChatGPT的基本了解、掌握在 Excel中高效提问的技巧、使用 ChatGPT辅助数据的整理和优化、了解ChatGPT给予
本书从读者熟悉的Excel出发，首先对数据的收集、整理、分析、多维透视进行了简要概述，接着引入了PowerBI，以实现对数据更精准的分析及可视化操作。全书共8章，内容包括如何使用Excel规范录入及整理数据源，如何使用函数、数据透视表及其他常见数据分析工具对数据进行加工，PowerQuery编辑器的应用、PowerBI数据建模、DAX公式的应用、报表的创建和编辑，以及可视化对象的数据交互等。在讲解过程中安排了大量的实操案例，以达到学以
本书是一本数据科学的入门与提升教程，全书共5篇，按照由浅入深、循序渐进的方式介绍R语言的基本语法与实际应用，并结合现实数据进行实战操作。内容涵盖R语言的安装与运行、数据对象的创建与编程、R语言初级与高级绘图、数据的管理与清洗、统计分析与数据降维、无监督与有监督学习、利用R Markdown创建动态报告和制作幻灯片等。本书为读者提供了相关案例的源码（获取方式见封底）。 本书适合对数据可视化、统计建模、数据分析、数据挖掘感兴趣的
本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划（101计划）系列教材之一，秉承发展经典，关注前沿；问题先导，内容溯源；章节灵活，难度适配原则编写而成。全书共16章，包括绪论，线性表，栈与队列，字符串，树与二叉树，优先级队列，图，图应用，不相交集，内排序，查找与高级查找，外排序，查找与索引，算法基础，高级算法。本书提供配套教学课件、各章知识点教案、各章引入视频、配套实验教材（C、C 、Java、Python等语言实现），以及实践教学平台等
《Doris实时数据仓库理论与实战》系统地介绍了Doris的核心概念、架构原理和各项功能。全书共7章。第1章对Doris做了初步介绍。第2章重点介绍了Doris的数据表设计。第3章聚焦于Doris的数据导入。第4章介绍了Doris的数据导出和数据管理。第5章讨论了Doris中的数据更新和删除操作。第6章将读者带入Doris的进阶使用领域。第7章展示了Doris的生态扩展。通过《Doris实时数据仓库理论与实战》的学习，读者可以全面而深
本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点，探讨多视图学习理论，构建面向序列数据的多视图方法，在扼要介绍了传统理论与方法的基础上，系统地阐述了著者近5年来在多视图序列数据应用领域的理论、算法及研究成果。主要内容包括：面向序列数据多视图技术的基本概念、国内外研究现状及挑战，面向序列数据的多视图表示学习，城市计算中面向序列数据的多视图方法，社交媒体中面向序列数据的多视图方法，高速列车工况监测中序列数据的多视图方法，辅助医
本书共9章。第一章介绍了R语言的基础知识；第二章介绍了基本统计思路和初步数据整理，整理出两个有代表性的指标；第三章涉及数据清理、转换和描述性统计；第四章介绍了数据可视化；第五章介绍了线性混合模型和最大随机效应；第六章涉及结果解释、整理和提升；第七章介绍了power分析和bayes分析在R语言中的实现；第八章比较了线性混合模型和重复测量方差分析结果；第九章整理了多种眼动指标...
刘争争
[日]熊田千佳慕著,张勇译
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