捕鱼机多少把位够上刑事案件

全書共分為淺談大數(shù)據(jù)、探尋云計(jì)算世界、人工智能、探尋物聯(lián)網(wǎng)世界、身邊的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)五個(gè)模塊，每個(gè)模塊內(nèi)容分為概述性介紹、基礎(chǔ)原理講解及深入技術(shù)分析與應(yīng)用三個(gè)層次。本書緊跟現(xiàn)代化信息技術(shù)，涉及的知識(shí)面廣、內(nèi)容深入，部分知識(shí)有一定的難度，對(duì)于學(xué)生理解和掌握現(xiàn)代信息技術(shù)具有很高的理論和應(yīng)用價(jià)值。學(xué)習(xí)和掌握本書五個(gè)模塊的知識(shí)后，有利于學(xué)習(xí)和掌握其技術(shù)門類，還有利于了解和學(xué)習(xí)相關(guān)的現(xiàn)代信息技術(shù)，快速上手、解決實(shí)際問題、掌握相關(guān)應(yīng)用或開發(fā)。本書可作為高等職業(yè)院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書，也可作為關(guān)心和學(xué)習(xí)現(xiàn)代信息技術(shù)人士的專業(yè)書籍，還可作為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)相關(guān)專業(yè)的培訓(xùn)教材。

·19.8萬(wàn)字

會(huì)員

深入理解InfluxDB：時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)詳解與實(shí)踐

時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是一種新型技術(shù)，主要用于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)軟件建設(shè)中。近年來(lái)，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能制造、交通、能源、智慧城市等領(lǐng)域的發(fā)展，時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)也發(fā)展迅速，成為搭建應(yīng)用的必備數(shù)據(jù)庫(kù)之一。《深入理解InfluxDB》從InfluxDB的安裝開始，一步步詳細(xì)介紹InfluxDB的功能及原理，帶領(lǐng)讀者深入理解以InfluxDB為代表的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。

·7.6萬(wàn)字

會(huì)員

跨領(lǐng)域信息交換方法與技術(shù)（第二版）

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)信息在機(jī)器之間自動(dòng)、高效、準(zhǔn)確地交換共享是社會(huì)協(xié)作的重要形式和技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段。面向跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的信息交換共享是世界各國(guó)信息化建設(shè)進(jìn)程中面臨的難點(diǎn)。本書針對(duì)跨領(lǐng)域信息交換語(yǔ)義互操作問題，系統(tǒng)剖析了美國(guó)國(guó)家信息交換模型、日本多層互操作框架通用詞匯表、歐盟電子政務(wù)核心詞匯表等信息交換統(tǒng)一語(yǔ)義模型的組成、基本原理及應(yīng)用方法，研究了跨領(lǐng)域信息交換體系架構(gòu)，以及信息交換模型描述和校驗(yàn)、信息交換建模等方法及關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合美國(guó)海事信息共享環(huán)境介紹了跨領(lǐng)域信息交換實(shí)現(xiàn)方法。本書著重理論、技術(shù)與實(shí)踐的結(jié)合，內(nèi)容實(shí)用、案例豐富、操作性強(qiáng)，可作為相關(guān)專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材，也可作為工程技術(shù)人員的參考書。

·14.5萬(wàn)字

會(huì)員

學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用

本書在現(xiàn)有智能優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，探索學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的基本框架。書中采用智能優(yōu)化模型和知識(shí)模型相結(jié)合的集成建模思路，總結(jié)了精英個(gè)體知識(shí)、構(gòu)件知識(shí)、算子知識(shí)和參數(shù)知識(shí)4種知識(shí)形式，構(gòu)建了用于實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法的8類典型知識(shí)，以此輔助學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化方法高效地求解復(fù)雜優(yōu)化問題。針對(duì)連續(xù)優(yōu)化的問題、離散優(yōu)化的問題（非對(duì)稱旅行商問題、雙層CARP優(yōu)化問題、柔性作業(yè)車間調(diào)度問題）和實(shí)際工程問題（體系仿真優(yōu)化問題、衛(wèi)星地面站系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度問題、多星任務(wù)規(guī)劃問題），分別設(shè)計(jì)了若干種學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法，并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了分析和解釋。本書主要面向在運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域研究智能優(yōu)化方法的企業(yè)、高校與科研院所的研究人員，幫助讀者了解學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法的基本原理與框架流程，提高讀者對(duì)學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法的實(shí)踐與應(yīng)用能力，促進(jìn)學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法的發(fā)展與完善。

·14.9萬(wàn)字

會(huì)員

計(jì)算機(jī)組裝與維護(hù)(微課版)

本書主要講解計(jì)算機(jī)組裝基礎(chǔ)、選購(gòu)計(jì)算機(jī)硬件、選購(gòu)其他計(jì)算機(jī)設(shè)備、組裝計(jì)算機(jī)、設(shè)置BIOS和硬盤分區(qū)、安裝操作系統(tǒng)和常用軟件、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)備份與優(yōu)化、構(gòu)建虛擬計(jì)算機(jī)測(cè)試平臺(tái)、計(jì)算機(jī)的日常維護(hù)、計(jì)算機(jī)的安全維護(hù)、計(jì)算機(jī)故障基礎(chǔ)和排除計(jì)算機(jī)故障等知識(shí)。附錄中安排5個(gè)組裝與維護(hù)計(jì)算機(jī)的綜合實(shí)訓(xùn)，進(jìn)一步提高學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用能力。本書采用由淺入深、循序漸進(jìn)的方式，以情景導(dǎo)入、案例講解、項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)、課后練習(xí)和技巧提升的結(jié)構(gòu)進(jìn)行講述。全書包含大量的案例和練習(xí)，著重于對(duì)學(xué)生實(shí)際應(yīng)用能力的培養(yǎng)，并將職業(yè)場(chǎng)景引入課堂教學(xué)，讓學(xué)生提前進(jìn)入工作的角色中。本書適合作為高等院校計(jì)算機(jī)組裝和維護(hù)的相關(guān)課程的教材，也可作為各類社會(huì)培訓(xùn)學(xué)校相關(guān)專業(yè)的教材，同時(shí)還可供計(jì)算機(jī)初學(xué)者自學(xué)使用。

·13.5萬(wàn)字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

在Web文本挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息智能分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展的背景下，作為網(wǎng)絡(luò)中的一種流式資源，Web新聞的數(shù)量正呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而產(chǎn)生這種情形的根源是社會(huì)上不斷發(fā)生突發(fā)事件。針對(duì)Web新聞所具有的多維特征，研究大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)，是一個(gè)具有實(shí)際意義的研究方向。通過研究話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)相關(guān)的文獻(xiàn)，筆者研究并應(yīng)用了大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)，同時(shí)提出了基于大數(shù)據(jù)五元組語(yǔ)義描述分析的話題檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)、基于大數(shù)據(jù)實(shí)用性評(píng)價(jià)的話題檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)，以及基于大數(shù)據(jù)使用行為分析的層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)。本書可作為大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)研究生的參考書，也可作為大數(shù)據(jù)分析與挖掘相關(guān)科研工作人員的參考書。

·6.3萬(wàn)字

會(huì)員

基于MATLAB的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理

本書從實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，介紹了概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析中的一些基本概念，以及在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行的實(shí)例應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：MATLAB基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)繪圖、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、數(shù)據(jù)擬合和回歸分析、聚類分析。本書適合作為高等院校統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)課程的教材，也可以作為廣大從事數(shù)據(jù)處理與分析人員的參考用書。

·7.4萬(wàn)字

會(huì)員

Access 2013 數(shù)據(jù)庫(kù)管理與應(yīng)用從新手到高手

Access2013是微軟公司最新發(fā)布的Office2013辦公軟件的重要組件，是一款重要的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。全書分為14章，介紹關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)概述、初始Access2013、使用數(shù)據(jù)表、編輯表關(guān)系、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢基礎(chǔ)、參數(shù)與操作查詢、高級(jí)查詢、創(chuàng)建窗體、使用控件、窗口屬性與美化、使用報(bào)表、使用宏與VBA、導(dǎo)入與導(dǎo)出數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)安全與優(yōu)化等內(nèi)容。本書圖文并茂，實(shí)例豐富、結(jié)構(gòu)清晰、實(shí)用性強(qiáng)。本書適合Access初學(xué)者、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用從業(yè)人員、大中專院校師生及計(jì)算機(jī)培訓(xùn)人員使用，同時(shí)也是Access愛好者的必備參考書。

·16萬(wàn)字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用

這是一本大數(shù)據(jù)技術(shù)入門的簡(jiǎn)明教材。全書理論和實(shí)踐相結(jié)合，以應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)為主，深入淺出地講解每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，對(duì)每個(gè)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)按學(xué)習(xí)習(xí)慣，分步驟講解，每個(gè)步驟都有文字說明和效果截圖，使讀者能清晰地知曉動(dòng)手實(shí)操的效果和錯(cuò)誤之處。全書分為9章，全面介紹了大數(shù)據(jù)技術(shù)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)、HDFS和數(shù)據(jù)庫(kù)、采集傳輸工具、挖掘分析算法、Spark計(jì)算框架、可視化、大數(shù)據(jù)安全、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等內(nèi)容，著重介紹了HDFS分布式文件系統(tǒng)、NoSQL等各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive，以及數(shù)據(jù)采集分析技術(shù)，并配套了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)教程以及練習(xí)題。本書適合作為高等院校計(jì)算機(jī)、軟件工程、大數(shù)據(jù)專業(yè)高職、本科生的教材，同時(shí)可供企業(yè)中從事大數(shù)據(jù)開發(fā)的工程師和科技工作者參考。

·10.9萬(wàn)字

會(huì)員

深入淺出Greenplum分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：原理、架構(gòu)和代碼分析

本書共3篇：第1篇主要介紹分布式數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)理論，包括經(jīng)典的CAP理論、一致性算法相關(guān)的理論、并發(fā)控制相關(guān)的理論等；第2篇具體介紹Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)，從分布式事務(wù)、分布式計(jì)算和分布式存儲(chǔ)3個(gè)方面，深入代碼層級(jí)，講述分布式理論在工業(yè)上的實(shí)現(xiàn)；第3篇是總結(jié)和展望，介紹云原生數(shù)據(jù)庫(kù)和新技術(shù)帶給Greenplum和數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本書打破以理論介紹和架構(gòu)介紹為主的思路，深入分析工業(yè)化的實(shí)現(xiàn)，實(shí)踐性強(qiáng)。本書主要面向數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的科研工作者和學(xué)者，也可作為高校計(jì)算機(jī)類專業(yè)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)課程的參考資料。

·7.1萬(wàn)字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)征信及智能評(píng)估：征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)

本書聚焦于個(gè)人層面的信用違約技術(shù)研究、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，但其中的技術(shù)也可以便捷地應(yīng)用于企業(yè)征信。全書由淺入深、循序漸進(jìn)地講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代下的征信技術(shù)。全書分為三個(gè)部分，第一部分是基礎(chǔ)技術(shù)研究，介紹了征信業(yè)務(wù)中多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合方法，以及大數(shù)據(jù)征信模型的歸因分析與解釋性研究；第二部分是信用評(píng)估技術(shù)研究，包括大數(shù)據(jù)征信場(chǎng)景下時(shí)序數(shù)據(jù)的挖掘與分析，違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警技術(shù)，以及不同區(qū)域的差異性對(duì)于信用情況的影響；第三部分聚焦于信用評(píng)估系統(tǒng)研發(fā)，從全局角度描述了一個(gè)信用評(píng)估與監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。

·17.1萬(wàn)字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

本書系統(tǒng)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)的原理、數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用，主要內(nèi)容包括基本概念、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)可視化、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和效能評(píng)估。本書以簡(jiǎn)單易懂的語(yǔ)言、生動(dòng)有趣的實(shí)例和圖形展示知識(shí)點(diǎn)，將概念、原理與應(yīng)用融會(huì)貫通，并對(duì)大數(shù)據(jù)工具軟件進(jìn)行了細(xì)致的梳理。

·13.2萬(wàn)字

會(huì)員

Filecoin原理與實(shí)現(xiàn)

本書系統(tǒng)介紹Filecoin的原理與實(shí)現(xiàn)，深入分析了Filecoin的底層運(yùn)行機(jī)制。主要內(nèi)容分三個(gè)部分：原理篇、實(shí)現(xiàn)篇和拓展篇。原理篇包括第1~7章，在簡(jiǎn)單介紹Filecoin的基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，著重對(duì)Filecoin的設(shè)計(jì)和原理進(jìn)行比較詳細(xì)的闡述。實(shí)現(xiàn)篇包括第8~14章，講述Filecoin的基礎(chǔ)技術(shù)和實(shí)現(xiàn)。拓展篇包括第15~17章，講述Filecoin的技術(shù)創(chuàng)新和生態(tài)探索。

·15.2萬(wàn)字

會(huì)員

R數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

本書通過循序漸進(jìn)的介紹，讓讀者借助基礎(chǔ)以及先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，幫助一個(gè)虛擬的商業(yè)公司解決對(duì)其造成負(fù)面影響的真實(shí)欺詐案例。通過全程參與這一極不尋常的數(shù)據(jù)挖掘案例，讀者將會(huì)掌握數(shù)據(jù)挖掘方面的強(qiáng)大技能。本書非常適合想通過R語(yǔ)言快速了解數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析、商業(yè)分析等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析員閱讀，也適合高等院校數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)專業(yè)師生和對(duì)數(shù)據(jù)挖掘感興趣的技術(shù)人員參考。

·15.4萬(wàn)字

會(huì)員

Flink與Kylin深度實(shí)踐

本書從實(shí)用角度出發(fā)，首先介紹了Flink的功能模塊、運(yùn)行模式、部署安裝等內(nèi)容，然后著重介紹了Flink中的實(shí)時(shí)處理技術(shù)和批量處理技術(shù)，接著講解了Flink的Table與SQL、CEP機(jī)制、調(diào)優(yōu)與監(jiān)控、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步解析，最后通過Flink結(jié)合Kylin實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的功能。本書內(nèi)容全面，由淺入深，包含大量的代碼示例，并提供下載服務(wù)，每章配有重要知識(shí)點(diǎn)串講視頻和小結(jié)，以指導(dǎo)讀者輕松入門。本書適合有一定編程及大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理工作需求或者想要從事相關(guān)工作的讀者閱讀。

·5.4萬(wàn)字

會(huì)員

數(shù)據(jù)要素五論：信息、權(quán)屬、價(jià)值、安全、交易

本書從與數(shù)據(jù)要素關(guān)系最密切的信息、權(quán)屬、價(jià)值、安全、交易等五個(gè)維度出發(fā)，匯聚不同學(xué)科背景的既有文獻(xiàn)，整合現(xiàn)有觀點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)要素的多維特性進(jìn)行探討，以豐富人們對(duì)數(shù)據(jù)要素的認(rèn)知，凝聚共識(shí)，澄清數(shù)字時(shí)代的發(fā)展與治理迷思，為未來(lái)的相關(guān)創(chuàng)新提供起點(diǎn)。

·14.5萬(wàn)字

會(huì)員

SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第4版）

本書基礎(chǔ)部分包含10章，第1章介紹數(shù)據(jù)庫(kù)的基本概念，第2章到第10章系統(tǒng)介紹SQLServer2016，分界面和T-SQL命令兩種方式，并通過9個(gè)實(shí)驗(yàn)介紹SQLServe基本內(nèi)容。綜合應(yīng)用部分包含6個(gè)綜合實(shí)例。在進(jìn)行SQLServer2016綜合實(shí)例數(shù)據(jù)庫(kù)準(zhǔn)備過程中，濃縮了創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)、表結(jié)構(gòu)、表記錄操作、視圖、觸發(fā)器、完整性、存儲(chǔ)過程等數(shù)據(jù)庫(kù)的基本對(duì)象。

·17.6萬(wàn)字

會(huì)員

大數(shù)據(jù)原理與技術(shù)

本書是華為ICT學(xué)院大數(shù)據(jù)技術(shù)官方教材，旨在幫助學(xué)生進(jìn)一步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基本概念、技術(shù)原理，以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建和使用。本書從大數(shù)據(jù)的概念和特征開始講起，首先讓讀者對(duì)大數(shù)據(jù)有一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)；接下來(lái)結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺(tái)的各個(gè)功能模塊，詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理、分析、可視化等原理和操作；對(duì)大數(shù)據(jù)在各種行業(yè)中的應(yīng)用加以敘述，讓讀者更加充分地感受到大數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值。除華為ICT學(xué)院的學(xué)生之外，本書同樣適合正在備考HCNA-BigData認(rèn)證，或者正在參加HCNA-BigData技術(shù)培訓(xùn)的學(xué)員進(jìn)行閱讀和參考。其他有志進(jìn)入ICT行業(yè)的人員和大數(shù)據(jù)技術(shù)愛好者也可以通過閱讀本書，加深自己對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解。

·9.6萬(wàn)字

會(huì)員

一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究

智能優(yōu)化算法以其解決實(shí)際問題的有效性而快速發(fā)展起來(lái)，憑借著算法簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、易與其他學(xué)科相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)，智能優(yōu)化算法被越來(lái)越多的專家與學(xué)者所認(rèn)可并應(yīng)用。首先，本書闡述了優(yōu)化理論的相關(guān)內(nèi)容，然后對(duì)智能優(yōu)化算法進(jìn)行綜述，并重點(diǎn)介紹了粒子群優(yōu)化算法與和聲搜索算法。其次，將局部尋優(yōu)能力較好的變尺度法與粒子群算法結(jié)合，提出了基于變尺度的粒子群優(yōu)化算法，同時(shí)將其應(yīng)用于非線性方程組的求解。然后，將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于偏微分方程的求解中，將傳統(tǒng)的有限差分法進(jìn)行改進(jìn)，并與改進(jìn)后的粒子群算法進(jìn)行結(jié)合求解偏微分方程，通過數(shù)值算例對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。再次，將和聲搜索算法與局部搜索能力較好的變尺度法相結(jié)合，提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)后的算法尋優(yōu)能力較強(qiáng)，魯棒性較好，而且方法容易實(shí)現(xiàn)。最后，探討了將微分方程轉(zhuǎn)化為變分問題的方法，將求解微分方程的權(quán)余量方法與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)行結(jié)合，提出了一種新的求解優(yōu)化問題的方法。同時(shí)，在結(jié)合傳統(tǒng)的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合粒子群算法和最小二乘法求解變分優(yōu)化問題的新方法。給出改進(jìn)思路、計(jì)算流程后，通過仿真實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的兩種變分優(yōu)化算法有較強(qiáng)的適用性。

·7.1萬(wàn)字

會(huì)員

數(shù)據(jù)可視化五部曲

數(shù)據(jù)圈有一怪：如果沒有提出可操作的建議，或者對(duì)商業(yè)問題不能以非技術(shù)人員所能理解的方式來(lái)傳達(dá)的話，對(duì)一個(gè)企業(yè)來(lái)說即使是最先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)也可能沒有什么用處。在本書中，王鑫老師教你來(lái)“打怪”，不久之后在溝通數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)相關(guān)方面你也將升級(jí)成大師，不僅知道如何構(gòu)造數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，還將了解如何簡(jiǎn)化分析，有效地利用商業(yè)界最流行的可視化的效果，使用其畫面特征，利用人類大腦固有的感知和認(rèn)知傾向，直接和清晰地傳達(dá)結(jié)論，從而進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)可視化分析。最后，本書利用這些可視化，用業(yè)務(wù)測(cè)試方法和設(shè)計(jì)原則帶你練習(xí)設(shè)計(jì)并展示業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的故事。

·10.4萬(wàn)字

跳轉(zhuǎn)至頁(yè)

官术网_书友最值得收藏!

數(shù)據(jù)庫(kù)

分類

狀態(tài)

屬性

字?jǐn)?shù)

更新時(shí)間

新一代信息技術(shù)基礎(chǔ)

深入理解InfluxDB：時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)詳解與實(shí)踐

跨領(lǐng)域信息交換方法與技術(shù)（第二版）

學(xué)習(xí)型智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用

計(jì)算機(jī)組裝與維護(hù)(微課版)

大數(shù)據(jù)背景下的Web層次化話題檢測(cè)與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用

基于MATLAB的試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理

Access 2013 數(shù)據(jù)庫(kù)管理與應(yīng)用從新手到高手

大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用

深入淺出Greenplum分布式數(shù)據(jù)庫(kù)：原理、架構(gòu)和代碼分析

大數(shù)據(jù)征信及智能評(píng)估：征信大數(shù)據(jù)挖掘與智能分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

Filecoin原理與實(shí)現(xiàn)

R數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

Flink與Kylin深度實(shí)踐

數(shù)據(jù)要素五論：信息、權(quán)屬、價(jià)值、安全、交易

SQL Server 2016 數(shù)據(jù)庫(kù)教程（第4版）

大數(shù)據(jù)原理與技術(shù)

一類智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究

數(shù)據(jù)可視化五部曲