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R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制
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《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》結(jié)合編者多年的數(shù)據(jù)分析與科研繪圖經(jīng)驗(yàn)精心編撰,旨在幫助讀者利用R語(yǔ)言及ggplot2在內(nèi)的多種可視化包繪制引人入勝的專業(yè)化圖表。全書共11章,第1~3章主要講解R語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí),包括對(duì)象與變量、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)存取、傳統(tǒng)及網(wǎng)格繪圖系統(tǒng)的繪圖函數(shù)及參數(shù)控制,尤其對(duì)ggplot2包進(jìn)行了詳細(xì)講解。第4~11章結(jié)合R及其附加包的數(shù)據(jù)可視化功能,分別講解類別比較數(shù)據(jù)、數(shù)值關(guān)系數(shù)據(jù)、分布式數(shù)據(jù)、層次關(guān)系數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)、局部整體型數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、多維數(shù)據(jù)的可視化實(shí)現(xiàn)方法。幫助讀者盡快掌握利用R語(yǔ)言及可視化包進(jìn)行科技圖表的制作與數(shù)據(jù)展示。《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化:科技圖表繪制》注重基礎(chǔ),內(nèi)容翔實(shí),突出示例講解,既適合廣大科研工作者、工程師和在校學(xué)生等不同層次的讀者自學(xué)使用,也可以作為大中專院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。

芯智 龍勝編著 ·程序設(shè)計(jì) ·5.3萬(wàn)字

零基礎(chǔ)學(xué)Java程序設(shè)計(jì)
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本書由淺入深,全面、系統(tǒng)地介紹了Java開發(fā)技術(shù)。本書提供了大量實(shí)例,供讀者實(shí)戰(zhàn)演練。另外,為了加深對(duì)知識(shí)點(diǎn)的了解,本書還為每一章內(nèi)容配備了大量的習(xí)題。除此之外,作者專門為本書錄制了大量的配套教學(xué)視頻,以幫助讀者更好地學(xué)習(xí)本書內(nèi)容。本書共分4篇。第1篇介紹了第一個(gè)Java程序、數(shù)據(jù)表示、基本數(shù)據(jù)處理、執(zhí)行順序、選擇執(zhí)行、循環(huán)執(zhí)行以及方法;第2篇介紹類和對(duì)象、繼承、抽象類和接口、Java類的體系以及錯(cuò)誤處理;第3篇介紹數(shù)組和字符串、文件、線程、圖形用戶界面、Applet程序設(shè)計(jì)、集合和泛型以及枚舉;第4篇介紹了一個(gè)制作計(jì)算器的綜合實(shí)例。本書涉及面廣,從基本語(yǔ)法到高級(jí)語(yǔ)法以及案例應(yīng)用,幾乎涉及Java開發(fā)的所有重要知識(shí)。本書適合所有想全面學(xué)習(xí)Java開發(fā)技術(shù)的人員閱讀,也適合各種使用Java進(jìn)行開發(fā)的工程技術(shù)人員使用。對(duì)于經(jīng)常使用Java做開發(fā)的人員,更是一本不可多得的案頭必備參考書。

祝明慧編著 ·程序設(shè)計(jì) ·12.3萬(wàn)字

Python Machine Learning / Second Edition
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UnlockmodernmachinelearninganddeeplearningtechniqueswithPythonbyusingthelatestcutting-edgeopensourcePythonlibraries.AboutThisBook?SecondeditionofthebestsellingbookonMachineLearning?Apracticalapproachtokeyframeworksindatascience,machinelearning,anddeeplearning?UsethemostpowerfulPythonlibrariestoimplementmachinelearninganddeeplearning?GettoknowthebestpracticestoimproveandoptimizeyourmachinelearningsystemsandalgorithmsWhoThisBookIsForIfyouknowsomePythonandyouwanttousemachinelearninganddeeplearning,pickupthisbook.Whetheryouwanttostartfromscratchorextendyourmachinelearningknowledge,thisisanessentialandunmissableresource.Writtenfordevelopersanddatascientistswhowanttocreatepracticalmachinelearninganddeeplearningcode,thisbookisidealfordevelopersanddatascientistswhowanttoteachcomputershowtolearnfromdata.WhatYouWillLearn?Understandthekeyframeworksindatascience,machinelearning,anddeeplearning?HarnessthepowerofthelatestPythonopensourcelibrariesinmachinelearning?Exploremachinelearningtechniquesusingchallengingreal-worlddata?MasterdeepneuralnetworkimplementationusingtheTensorFlowlibrary?Learnthemechanicsofclassificationalgorithmstoimplementthebesttoolforthejob?Predictcontinuoustargetoutcomesusingregressionanalysis?Uncoverhiddenpatternsandstructuresindatawithclustering?DelvedeeperintotextualandsocialmediadatausingsentimentanalysisInDetailMachinelearningiseatingthesoftwareworld,andnowdeeplearningisextendingmachinelearning.Understandandworkatthecuttingedgeofmachinelearning,neuralnetworks,anddeeplearningwiththissecondeditionofSebastianRaschka’sbestsellingbook,PythonMachineLearning.ThoroughlyupdatedusingthelatestPythonopensourcelibraries,thisbookoffersthepracticalknowledgeandtechniquesyouneedtocreateandcontributetomachinelearning,deeplearning,andmoderndataanalysis.Fullyextendedandmodernized,PythonMachineLearningSecondEditionnowincludesthepopularTensorFlowdeeplearninglibrary.Thescikit-learncodehasalsobeenfullyupdatedtoincluderecentimprovementsandadditionstothisversatilemachinelearninglibrary.SebastianRaschkaandVahidMirjalili’suniqueinsightandexpertiseintroduceyoutomachinelearninganddeeplearningalgorithmsfromscratch,andshowyouhowtoapplythemtopracticalindustrychallengesusingrealisticandinterestingexamples.Bytheendofthebook,you’llbereadytomeetthenewdataanalysisopportunitiesintoday’sworld.Ifyou’vereadthefirsteditionofthisbook,you’llbedelightedtofindanewbalanceofclassicalideasandmoderninsightsintomachinelearning.Everychapterhasbeencriticallyupdated,andtherearenewchaptersonkeytechnologies.You’llbeabletolearnandworkwithTensorFlowmoredeeplythaneverbefore,andgetessentialcoverageoftheKerasneuralnetworklibrary,alongwiththemostrecentupdatestoscikit-learn.StyleandApproachPythonMachineLearningSecondEditiontakesapractical,hands-oncodingapproachsoyoucanlearnaboutmachinelearningbycodingwithPython.ThisbookmovesfluentlybetweenthetheoreticalprinciplesofmachinelearningandthepracticaldetailsofimplementationwithPython.

Sebastian Raschka Vahid Mirjalili ·程序設(shè)計(jì) ·13.3萬(wàn)字

Java EE架構(gòu)設(shè)計(jì)與開發(fā)實(shí)踐
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JavaEE開發(fā)技術(shù)博大精深,入門較難,提高更不容易。JavaEE項(xiàng)目開發(fā)往往由于版本不同等原因,造成很多實(shí)例運(yùn)行不成功,給初學(xué)者帶來(lái)很大不便,繼而失去對(duì)JavaEE開發(fā)技術(shù)的學(xué)習(xí)熱情。本書是作者在多年從事JavaEE教學(xué)和開發(fā)的基礎(chǔ)上結(jié)合初學(xué)者的心得體會(huì)編寫而成,力求從簡(jiǎn)單、快速、可行、易懂和實(shí)用的角度出發(fā),全面介紹JavaEE開發(fā)實(shí)踐的最新技術(shù),特別是輕量級(jí)開發(fā)框架技術(shù)Struts2、Spring和Hibernate。書中通過(guò)大量的示例代碼和案例分析,并配以習(xí)題和上機(jī)練習(xí),強(qiáng)化基本概念,著重訓(xùn)練學(xué)生的動(dòng)手能力。通過(guò)閱讀本書,可以讓讀者快速入門,并較為系統(tǒng)地掌握J(rèn)avaEE開發(fā)技術(shù)。另外,本書免費(fèi)提供了教學(xué)課件、軟件開發(fā)包、案例源代碼和習(xí)題參考答案等教學(xué)資源。全書共9章,系統(tǒng)介紹了JavaEE平臺(tái)及開發(fā)基礎(chǔ)、JavaWeb開發(fā)基礎(chǔ)、HTML和JavaScript概述、JSP應(yīng)用基礎(chǔ)、Struts2開發(fā)、Hibernate基礎(chǔ)、Spring基礎(chǔ)及應(yīng)用、SSH整合架構(gòu)開發(fā)等內(nèi)容,最后通過(guò)一個(gè)完整的JavaEE課程設(shè)計(jì)案例介紹了JavaEE開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)和技巧。附錄中還提供了JavaEE開發(fā)常見(jiàn)問(wèn)題及解決方法,以及JavaEE面試題和參考答案。本書內(nèi)容豐富,技術(shù)新穎,注重實(shí)踐,適合JavaEE初學(xué)者閱讀,尤其適合大中專院校相關(guān)課程作為教材和教學(xué)參考書使用。對(duì)于JavaEE初中、級(jí)開發(fā)人員及相關(guān)專業(yè)人士,本書也是不可多得的參考書。

方巍 ·程序設(shè)計(jì) ·15萬(wàn)字

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