本書通過Excel示例介紹常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的目的是找到數(shù)據(jù)中的隱藏模式。Excel能夠清楚地展示機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程的每一步及中間結(jié)果，讓你不僅知其然，還知其所以然。第1章解釋用Excel學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的益處。第2～12章分別介紹線性回歸、k均值聚類、線性判別分析、交叉驗證、logistic回歸、k最近鄰、樸素貝葉斯分類、決策樹、關(guān)聯(lián)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、文本挖掘。第13章總結(jié)全書內(nèi)容，并為讀者指出繼續(xù)學(xué)習(xí)的方向。
本書是“孩子們的編程書”系列里的《Scratch編程入門：無人車》分冊。本系列圖書共分6級，每級兩個分冊，書中內(nèi)容結(jié)合孩子的學(xué)習(xí)特點，從編程思維啟蒙開始，逐漸過渡到Scratch圖形化編程，最后到Python編程，通過簡單有趣的案例，循序漸進(jìn)地培養(yǎng)和提升孩子的數(shù)學(xué)思維和編程思維。本系列圖書內(nèi)容注重編程思維與多學(xué)科融合，旨在通過探究場景式軟件、游戲開發(fā)應(yīng)用，全面提升孩子分析問題、解決問題的能力，并可以養(yǎng)成良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，提高自身的學(xué)習(xí)能力。《Scratch編程入門：無人車》基于大疆機(jī)甲大師
這是一本講述如何用NLP技術(shù)進(jìn)行文本內(nèi)容理解的著作，也是一本系統(tǒng)講解NLP算法的著作，是作者在NLP和內(nèi)容理解領(lǐng)域多年經(jīng)驗的總結(jié)。本書結(jié)合內(nèi)容理解的實際業(yè)務(wù)場景，系統(tǒng)全面、循序漸進(jìn)地講解了各種NLP算法以及如何用這些算法高效地解決內(nèi)容理解方面的難題，主要包括如下幾個方面的內(nèi)容：（1）文本特征表示文本特征表示是NLP的基石，也是內(nèi)容理解的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，本書詳細(xì)講解了離散型表示方法和分布型表示方法等特征表示方法及其應(yīng)用場景，還講解了詞向量的評判標(biāo)準(zhǔn)。
ChatGPT爆火，標(biāo)志著人工智能從量變到質(zhì)變的飛躍，一場新的人工智能革命已經(jīng)到來。本書共6章，介紹了ChatGPT的誕生和發(fā)展，以及ChatGPT背后的技術(shù)路線；分析了ChatGPT及大模型訓(xùn)練對全球商業(yè)格局的沖擊與影響，涉及OpenAI、微軟、谷歌、百度、騰訊、阿里巴巴等廣受關(guān)注的互聯(lián)網(wǎng)科技公司；選取了具有代表性的行業(yè)，解讀ChatGPT狂潮引發(fā)的產(chǎn)業(yè)顛覆與模式創(chuàng)新。同時，本書對未來的強(qiáng)人工智能與人類社會的關(guān)系進(jìn)行了深度研討。
使用Spring Boot框架構(gòu)建基于Java的微服務(wù)架構(gòu)，將應(yīng)用程序從小型單體架構(gòu)蛻變?yōu)橛啥鄠�服務(wù)組成的事件驅(qū)動架構(gòu)。這個**版本圍繞服務(wù)發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、路由、集中式日志、按環(huán)境配置和容器化等知識點，循序漸進(jìn)地講述微服務(wù)架構(gòu)、測試驅(qū)動的開發(fā)和分布式系統(tǒng)中的常見模式。 本書介紹Spring Boot**版本新增的功能，包括支持**版本的Java SE、使用JUnit 5進(jìn)行測試、更新用于服務(wù)發(fā)現(xiàn)和負(fù)載均衡的Spring Cloud工具、使用云原生構(gòu)建包構(gòu)建Docker映像、提供基本的集中式日
AutoCAD 2022是計算機(jī)輔助繪圖和設(shè)計軟件，廣泛應(yīng)用于機(jī)械、建筑、室內(nèi)裝飾裝潢設(shè)計等各個領(lǐng)域，可以輕松實現(xiàn)各類圖形的繪制。本書知識從零開始，以豐富的實例和上機(jī)練習(xí)操作，系統(tǒng)并全面地講解了AutoCAD 2022圖形繪制和編輯相關(guān)功能及行業(yè)設(shè)計實戰(zhàn)應(yīng)用。本書內(nèi)容同時適合AutoCAD 2018、2019、2020、2021版本學(xué)習(xí)與操作。全書共分16章，安排了"60個小節(jié)知識實例、12個綜合演練和12個章節(jié)的新手問答、32個上機(jī)實驗案例，12個章節(jié)的思考與練習(xí)，23個行業(yè)應(yīng)用綜合案例”。以
隨著云計算的迅猛發(fā)展，越來越多的業(yè)務(wù)遷移至云端，眾多企業(yè)在審計成本的過程中發(fā)現(xiàn)，用來支撐業(yè)務(wù)的云成本并沒有節(jié)省，費用支出反而比以前更大。如何降低云成本成為企業(yè)的核心訴求和通用訴求。為此，Linux 基金會成立了專門的FinOps 基金會，致力于通過培訓(xùn)、方法論和最佳實踐的輸出，助力企業(yè)優(yōu)化云成本。Cloud FinOps 正是這些云成本優(yōu)化規(guī)則和最佳實踐的集合。它提供了由中心化團(tuán)隊驅(qū)動，將云成本職責(zé)下發(fā)到分布式團(tuán)隊的實踐方法。并由工程團(tuán)隊、財務(wù)團(tuán)隊、產(chǎn)品團(tuán)隊通過跨團(tuán)隊合作，保證成本在可預(yù)測、可管
本書系統(tǒng)地介紹使用 treeio、tidytree、ggtree 和 ggtreeExtra 等 R 軟件包操作系統(tǒng)發(fā)育樹的全套流程，包括對樹文件的解析，以及樹與其相關(guān)數(shù)據(jù)的操作、整合、可視化等內(nèi)容。本書由余光創(chuàng)撰寫，旨在為系統(tǒng)發(fā)育樹的操作與呈現(xiàn)提供指導(dǎo)。如果讀者需要進(jìn)行系統(tǒng)發(fā)育樹的相關(guān)操作，卻又覺得無從下手，那么這本書會提供很大的幫助。關(guān)于系統(tǒng)發(fā)育樹的大部分問題，都能在本書中找到答案。
本書系統(tǒng)介紹了自然語言處理及深度學(xué)習(xí)，并結(jié)合實際應(yīng)用場景和綜合案例，深入淺出地講解自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)知識。 全書共 15 章，分為 4 個部分。第 1 部分是自然語言處理基礎(chǔ)，首先介紹自然語言處理的相關(guān)概念和基本技能，然后介紹詞向量技術(shù)和實現(xiàn)方法，最后介紹關(guān)鍵詞提取技術(shù)。第 2 部分是自然語言處理核心技術(shù)，分別介紹樸素貝葉斯算法、N-gram 語言模型、PyTorch 深度學(xué)習(xí)框架、FastText 模型文本分類和基于深度學(xué)習(xí)的文本分類。第 3 部分是序列標(biāo)注，介紹序列標(biāo)注的具體應(yīng)用，如 H
本書基于DevOps的文化和理念，介紹基于DevOps的研發(fā)流程一體化的過程。 本書分為理論篇和實踐篇。理論篇包括5章：DevOps誕生與發(fā)展，DevOps標(biāo)準(zhǔn)與落地框架，軟件交付，基礎(chǔ)設(shè)施即代碼，軟件質(zhì)量管理。實踐篇包括5章：DevOps基礎(chǔ)實踐，DaseDevOps示例程序，DaseDevOps測試用例，CI/CD實踐，發(fā)布平臺監(jiān)控與日志實踐。 本書內(nèi)容充實、結(jié)構(gòu)清楚，理論與實踐相結(jié)合，適合作為高校相關(guān)課程的教材，也適合DevOps初學(xué)者和從事該行業(yè)并需要提升DevOps技能的人員參考。
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