Learning Python in Deep

40萬人大推！數位繪圖初學者一定要看，從Procreate基本操作到好用技巧、依照畫風的上色密技，帶你用一台iPad，畫出「職業繪師級」的動漫人物！插畫家Ahoi厚子、繪師Atha、插畫家AKRU、全職繪師 坊橋夜泊，誠摯推薦！【隨書獨家附贈】：自創筆刷／範例插圖／漫畫製作用的對準標記檔案「你曾經嘗試用iPad畫動漫人物嗎？」「總是無法掌握生動又精緻的人物線條嗎？」「每次繪圖都耗費大量時間，畫起來又不自然？」「上色後的感覺好平面，沒有動漫的立體感？」本書是由日本超人氣電繪教學YouTuber「Deep Blizzard」，為新手量身打造的Procreate技巧全書！即使是第一次嘗試、沒有時間學，也能看著書就開始動手畫！ • 從APP介面操作到便捷技巧，初學者一看就懂的電繪流程。• 快速繪製草圖、添加漸層與光影等，職業繪師都在用的實用密技。• 動畫風塗色、厚塗、漫畫、GtC 塗色……找到最適合自己的上色方式！用最完整的圖解教學，全面傳授簡單、快速的動漫電繪技巧！包含如何畫出好看線稿、添加立體度的塗色、彩色描線等，讓作品更加細緻；以及充分利用梯度映射、筆刷、混色等技巧，大幅節省繪圖時間！讓你從網點到彩色漫畫都輕鬆駕馭！所有動漫電繪新手必備的最佳入門書。◎ 本書特色特色1. 沒學過電繪也 OK！8個步驟就上手，最適合入門的數位繪圖課。本書每個步驟都以介面截圖說明，只要跟著步驟看圖學習，就能輕鬆畫出想要的動漫角色。從草稿設計、上色說明到光影漸層，逐步帶你掌握電繪技巧，不管是完全零基礎，還是想提升技術，都能找到適合自己的方法。特色2. 動漫人物輕鬆畫！日本繪師不藏私公開，最好用的省時簡化技巧。 只要活用Procreate的方便功能，新手也能在短時間內創作出令人驚艷的動漫人物！作者以淺顯易懂的方式，分享如何透過筆刷操作、調色板節省時間，使用「液化工具」、「速創形狀」等功能快速調整，此外，還能簡單做到高階的圖層管理與光影處理，輕鬆畫出「職業感」！特色3. 原創筆刷隨書贈！讓完成度輕鬆升級，只送不賣的獨家繪圖素材。本書不僅提供詳細教學，還特別附贈由作者精心設計的原創三款筆刷，幫助你輕鬆升級作品細節與質感。搭配書中的範例插圖與繪畫步驟，讓你在學習的同時增添創作樂趣，並展現個人風格。不論是勾勒線條、渲染光影，還是增添質感，都能讓你的畫作更加生動出色！◎ 專家推薦「本書透過易懂的圖解與教

降低過動訊息的干擾，每天只需工作5小時。——亞馬遜Top 1暢銷書——年度最佳商業／領導書《Deep Work深度工作力》作者給予當代職場的中肯建言當Email的「便利」被誤解成「效率」，工作就會淪為過動式溝通的犧牲品。四大原則建立Email的全新工作型態，讓我們焦慮更少、成就更多。——《Deep Work深度工作力》進階實踐篇「我以為一旦人們意識到專注力的重要性，便可以輕易改變他們的工作方式，我發現自己太樂觀了。這本書便是我對於替代方案的全新願景。」——卡爾．紐波特——一本自己需要、也希望老闆讀一讀的書▏當工作被訊息綁架，下班了卻還在上班上班族平均每六分鐘檢查一次收件匣或即時通訊，每日處理的訊息高達一百二十六則。Email曾經是劃時代的便利發明，但如今許多證據顯示，過度仰賴Email已造成「過動蜂巢式」的溝通現象，訊息零碎又密集，拖垮了效率、造成了焦慮。就連下班時間，也感覺自己在不斷累積通訊負債。▏原本預期Email停擺會造成的溝通黑暗期，卻意外成為生產力的黎明曙光由於Email太過便利，我們從未真正大刀闊斧地改變使用方式。許多談論專注力的著作，也僅是微調我們的通訊使用習慣，無法從根本解決問題。持續的工業成長有賴於持續改進生產流程，自一九○○年以來，體力勞動者的產能增加了五○倍，但對知識工作者來說，都已經累到要過勞了還是被工作追著跑，我們難道沒有更好的選擇？白宮曾遭駭客入侵，原本預期Email停擺數週之久將成為一場災難，沒想到在過渡期之後，生產力卻意外大幅提升。在這個過度溝通的時代，我們需要像福特汽車裝配線翻新了汽車產能一樣的革新作法，才能將我們從高壓的工作日常中解放。▏四大Email使用原則，用有限的專注力換取最高的產出在知識工作領域，工作大致分成「工作流」和「工作執行」兩部分，過動訊息所造成的工作流紊亂，已大幅壓縮和干擾到工作執行。下列四大原則將為我們打造一條更為順暢的高效工作流，用較少的時間就能換取更高品質的產出。．專注力資本原則：把專注力視為一項資本，優化員工為產品加值的工作流。．流程原則： 在生產流程中去除非必要的互動，減輕員工的額外干擾、專注在工作執行。．協定原則： 制訂何時與如何進行溝通的原則，事先的規劃有助於降低長期的成本。．專業化原則： 職務分工專業化，員工專責的工作少一些，工作品質將會高很多。

本書秉持“夯實基礎、兼顧前沿、關聯應用”的編寫理念，為零基礎學習者構建系統且完整的人工智能知識體系。全書採用循序漸進的內容架構，從人工智能的基本概念與發展歷程起始，逐步講解機器學習、深度學習等核心原理，進而拓展至計算機視覺、自然語言處理、強化學習等關鍵技術領域，最終延伸至大模型應用與人工智能倫理等前沿議題，形成“基礎—技術—應用—倫理”四位一體的內容閉環。全書共10章，涵蓋人工智能概述、基礎知識、核心技術、行業應用及倫理挑戰五大模塊。內容不僅系統闡述Python編程、Scikitlearn機器學習庫、PyTorch深度學習框架等實用工具，還結合醫療、金融、自動駕駛等跨領域應用案例，配備章節習題與實操指引，兼顧理論體系構建與實踐能力培養，助力讀者在真實場景中理解人工智能技術的價值與實現路徑。本書適用於無專業背景限制的零基礎學習者，包括高校非人工智能專業學生（如經管、文法、藝術等）、計劃跨領域轉型的職場人士，以及廣大人工智能技術愛好者;亦適合作為高校通識課程、職業培訓入門教材使用，幫助不同背景的讀者系統搭建人工智能知識框架，為後續深造或實踐應用奠定堅實基礎。

本書以華為MDC智能駕駛計算平臺為載體，緊扣國家政策和產業需求，系統梳理從硬件選型、軟件部署、算法調優到安全維護的完整技術鏈條，詳細呈現智能駕駛計算平臺的工程實踐全景，為車載計算平臺技術的落地應用提供全方位技術指導。全書圍繞計算平臺“部署—開發—測試—調優—維護”全生命週期展開，設置了車載智能計算平臺基礎、AI應用開發及測試、MDC調測與維護、智能駕駛應用開發與測試、智能駕駛AP應用開發與算法簡介共5個項目、30個學習任務，以及12個可複現的實訓任務，每個學習任務以“任務導入 — 學習目標 — 素養專欄 — 知識準備 — 任務實施”的教學模式設計，確保理論與實踐緊密相連。全教材規劃66學時，配備了學生手冊、教師手冊、教學課件、實訓微課、動畫及學生工作頁等教學資源，同時配套Ubuntu、ROS、Python 等項目開發資源包，幫助讀者在“學 — 做 — 測 — 評”的閉環中建立面向量產的全流程能力，並有機融入素養元素。本書適合職業教育智能網聯汽車及相關專業的學生使用，也可供從事智能駕駛計算平臺研發、測試、運維的技術人員與工程師閱讀參考，希望能夠助力讀者快速掌握國產化計算平臺的全流程裝調與測試技術，為智能網聯汽車產業高質量發展提供堅實的人才與技術支撐。

想要成為駭客嗎？你的起點就在這裡！ 如果你打算踏上駭客攻擊、資訊安全，與滲透測試這條令人興奮的旅途，這是絕佳的入門書。你將使用Kali Linux這套專為數位鑑識與滲透測試而設計的作業系統來學習Linux的基本用法，並掌握操控Linux環境所需的各種工具與技巧。 首先，本書將帶你在虛擬機器上安裝Kali，並介紹基本的Linux概念，接下來會深入介紹更廣泛的Linux主題，包括文字操作、檔案控制、目錄權限，以及處理使用者環境變數等，然後探討基本的駭客攻擊觀念，例如安全性與匿名性，並教你使用bash和Python來撰寫腳本。 本書提供實用的教學與練習題來提升並測驗你的技能，內容包括： ．修改網路資訊和操作journalctl記錄工具來掩蓋行蹤。 ．撰寫工具以掃描網路連線，並連接與監聽無線網路。 • 使用Tor、proxy（代理伺服器）、VPN和加密電子郵件來掩護你的網路行動。 • 編寫bash腳本，在IP位址範圍內尋找潛在攻擊目標。 • 使用MySQL、Apache網頁伺服器和OpenSSH等服務，以及利用它們來發動攻擊。 • 設計自己的駭客攻擊工具，例如遠端監視器和密碼破解程式。 ★ 第二版新增內容 ★ 為因應Kali與Linux的最新變化，我們在第二版加入更安全的root權限使用方法、更新Bluetooth與Linux記錄功能，並新增一章探討在資安領域中使用AI的建議。 駭客技術十分複雜，一窺堂奧的道路並非只有一條，何不讓本書成為你的起點！

《信號與系統》不僅是一本教科書，更是一趟橫跨數學、工程與藝術的深度旅程。它融合嚴謹的理論基礎與實務應用，從自然現象的建模到人造系統的設計，帶領讀者以邏輯與美感兼備的視角，理解這個世界如何透過「信號」與「系統」彼此連結與運作。 本書由淺入深，逐步建立讀者對信號與系統的完整認知，涵蓋內容廣泛且深入，包括：樂高般可組合的基本函數、連續與離散時間系統的性質、LTI 系統的建模、傅立葉與拉普拉斯轉換、數位取樣、濾波器設計，以及在無限維度希爾伯特空間中的頻譜解析。這些理論不僅涵蓋信號處理領域的核心概念，也為深入機器學習、電腦視覺、生醫工程、通訊技術等應用領域奠定堅實基礎。 書中以豐富的比喻與實例，將抽象概念具象化：阿爾罕布拉宮的幾何對稱激發數學美感；羅傑‧潘羅斯的視覺幻象帶出不可能的結構之思；音樂的和聲則引導讀者感受複指數函數的頻率美學。這些設計不僅啟發思考，更讓艱深的內容充滿人文與藝術的溫度。 每章節都精心編排，結合理論推導、Python 程式實作與大量範例，讓讀者不僅理解公式，更能實際操作、觀察與驗證。從簡單的時間平移與反轉，到進階的卷積運算與傅立葉轉換，透過實作，讀者將能直觀掌握信號如何變化、如何被解構與重建。

GitHub Copilot學習手冊｜效率倍增的AI程式設計力 「《GitHub Copilot學習手冊》是實用、有深度、貼近日常開發方法的一本書。」 ――Andrew Stellman，開發者、團隊主管、講師與作者 「每一位程式設計師都要瞭解AI輔助程式設計，GitHub Copilot顯然是這個領域的龍頭，而Brent的這一本書是帶你精通這款強大工具的終極指南。」 ――Tom Taulli，《AI輔助程式開發》 作者 使用GitHub Copilot的生成式AI 來大幅提升程式設計效率！在這本實用指南中，作者Brent Laster將教你如何使用生成式AI來迅速寫出更好的程式、輕鬆生成測試程式、在任何開發階段寫出完善的文件…等。本書也會探討進階用法――例如利用Copilot的Agent功能來自動新增功能，以及自動審查pull requests。 《GitHub Copilot學習手冊》適合任何程度的開發者、測試人員、DevOps工程師，以及軟體專業人士。本書除了介紹基本知識外，還會深入討論Copilot Edits、Agent模式與Copilot Vision。你也將學習建立自己的Copilot擴充套件以擴展功能。不論你使用的是Python、JavaScript還是其他語言，本書都能幫你充滿信心地將AI整合到開發流程中。 - 利用即時的AI建議來探索與瞭解陌生的程式與演算法 - 精通行內補全與聊天介面，將常見任務自動化 - 快速、輕鬆地將自然語言提示詞轉換為完整的函式、測試與文件 - 利用背景資訊與提示詞來優化AI生成的結果，以獲得量身打造的解決方案 - 在IDE中透過AI的協助來簡化功能開發與重構

人工智能通識課程旨在普及人工智能基礎知識，幫助學生理解人工智能的概念及其在各個領域的應用，掌握人工智能的核心算法和關鍵技術。 本書圍繞人工智能的基本概念、關鍵技術及具體應用展開介紹，共6章。第1章為人工智能概論，介紹什麼是人工智能，人工智能能做什麼，人工智能的研究領域和面臨的挑戰等；第2章主要圍繞Python語言及相關開發環境進行系統介紹，便於後續深入開展人工智能實踐及應用研究；第3章主要介紹機器學習的概念及常用方法，包括回歸、分類和聚類算法，並通過實踐案例展示特徵工程、回歸分析、分類等技術在實際場景中的應用；第4章介紹深度學習基本思想，重點介紹深度學習3個方面的應用，包括圖像分類任務、回歸任務和目標檢測任務；第5章介紹大模型關鍵技術，並面向理工、農業、人文和經管類專業提供可選擇的實踐案例；第6章主要介紹人工智能的典型應用場景，分別從智慧交通、智慧農業、智慧醫療、智慧商務、智慧創作5個方面進行介紹。 本書提供教學大綱、教學課件、實踐案例、習題解答等數字化資源，讀者可登錄華信教育資源網免費下載。 本書既可作為高等學校相關專業人工智能通識課程的教材，也適合對人工智能技術感興趣的廣大讀者閱讀。

本書針對目前青少年特發性脊柱側凸臨床醫學影像評估中存在的問題，提出了關於脊柱正位相X線圖像分割、關鍵點檢測、特徵提取、分類、三維重建、病例模型生成的方法，介紹如何通過人工智能技術實現對脊柱側凸計算機輔助評估，從而提高對脊柱側凸評估的準確度、客觀度和可靠性。全書分為6章：第1章概述了青少年特發性脊柱側凸的醫學影像評估方法及其存在問題，以及應用人工智能技術進行計算機輔助評估的意義；第2章介紹基於深度學習的脊柱X線圖像Cobb角自動測量方法，包括基於U-Net 模型的椎體分割方法；第3章介紹基於深度學習的脊柱X線圖像椎體旋轉度自動測量方法，包括基於HRNet模型進行多任務學習的椎體關鍵點檢測和椎弓根影分割方法；第4章介紹基於深度學習的骨盆X線圖像Risser征自動分級方法，包括基於Swin Transformer模型的髂骨區域特徵提取方法；第5章介紹基於深度學習的脊柱正位相X線圖像三維重建方法；第6章介紹基於變分自編碼器的脊柱側凸病例模型生成方法。各章方法均已在Python開發環境下編程實現，讀者可以登錄華信教育資源網下載這些程序代碼。

在金融詐欺日益猖獗、假帳技術不斷升級的數位時代，審計人員如何有效辨識財報異常、揭露潛在舞弊風險，成為專業查核的首要挑戰。《數位審計－運用Benford’s Law協助財報舞弊預測性稽核》即是為此而生，結合經典舞弊案例與AI智能查核技術，提供完整實作演練與數位稽核解方。Benford’s Law（班佛定律）揭示自然數字分布的規律，長年被譽為「假帳剋星」，已廣泛應用於全球財報稽核與法遵會計領域。本書以國際知名財報舞弊事件為例，解析企業造假邏輯，搭配JCAATs AI稽核軟體的班佛定律專業指令，讓讀者快速上手數據分析、查核指令與視覺化判讀。JCAATs為新世代Python-Based AI稽核軟體，具備直覺化操作介面與內建Benford指令，無須程式背景亦能輕鬆應用。書中亦收錄完整OPEN DATA與TEJ資料匯入與融合實作範例，協助讀者模擬查核流程、熟悉風險偵測步驟。本書由ICAEA國際電腦稽核教育協會認證顧問團隊編寫，特別適合會計師、內稽人員、財報分析師、法遵主管及商管院校教師使用。凡購書者皆可申請JCAATs教育試用版軟體90天授權，搭配教學演練資料，快速掌握AI查核技能，強化財報審計能力。無論您是想提升專業競爭力、導入科技查核工具，或是培育稽核團隊能力，本書皆是您不可或缺的實戰教材。◎代理經銷 白象文化

本書是一本面向多領域讀者的基礎通識教材,旨在以通俗易懂的方式揭開機器學習的神秘面紗，幫助讀者理解機器學習算法本質，並具備實際應用能力。本書以“從生活到算法”為核心理念，引導讀者輕鬆跨越理論與實踐的鴻溝，兼顧學術性與實用性：一方面，以人類解決問題的思路理解算法邏輯,降低算法理解門檻；另一方面，提供豐富的實踐案例與配套代碼，培養讀者的工程化思維。 本書系統講解了機器學習的基礎知識體系與實踐框架，共8章。首先介紹機器學習的基本概念、發展歷程及分類(監督學習、無監督學習等),接著深入講解相似度計算、模型性能評估、數據收集、特徵工程等核心環節，並針對常見算法（如線性回歸、決策樹、支持向量機、集成學習等），結合生活化案例剖析其設計思想與實現邏輯。最後，本書專設Python編程基礎與經典算法實踐章節,通過完整案例演示數據準備、模型訓練到評估優化的全過程，並輔以代碼示例與單元測試指導,助力讀者提升機器學習算法的代碼實踐能力。 本書適合作為普通高等院校人工智能相關專業本科生、研究生的教材，也可供相關技術人員閱讀參考。

本書精選7個熱門全棧項目，其中前端採用流行的Vue.js、HTML5、CSS3、和BootStrap 技術，而後端則採用Python的Django Web 框架、Java的Spring Boot框架和Node.js進行開發，實用性非常強。具體項目包含：電動車品牌信息管理系統、尋物啟事網站、明日之星物業管理系統、吃了麼外賣網、綜藝之家、四季旅遊信息網和電影易購APP。本書從軟件工程的角度出發，按照項目開發的順序，系統、全面地講解每一個項目的開發實現過程。在體例上，每章一個項目，統一採用“開發背景→系統設計→技術準備一數據庫設計→各功能模塊實現→項目運行→源碼下載”的形式完整呈現項目，給讀者明確的成就感，可以讓讀者快速積累實際項目開發經驗與技巧，早日實現就業目標。另外，本書贈送豐富的Wcb前端在線開發資源庫和電子課件，主要內容如下：技術資源庫：439個技術參考文檔實例資源庫：393個應用實例項目資源庫：13個實戰項目源碼資源庫：406套項目與案例源碼視頻資源庫：677集教學視頻PPT電子教案本書可為全棧項目開發者提供更廣泛的項目實戰場景，可為計算機專業學生進行項目實訓、畢業設計提供項目參考，可供計算機專業教師、IT培訓講師用作教學參考資料，還可作為開發工程師、IT求職者、編程愛好者進行項目開發時的參考書。

Stability AI官方合作夥伴從零開始教， 新手也能即學即用，最實用的AI繪圖入門指南！ 手機、平板也能用，一本成為AI生成創作者。 ※適用Google Colab & Stability Matrix環境 ＊一本書一次解決下列問題！ ‧想認識圖像生成AI ‧想生成自己專屬的圖像 ‧想用AI輔助一部分工作 ‧想親自確認AI的實用性 ‧想學習實際的應用例與注意點 圖像生成模型「Stable Diffusion」存在許多不同的版本。本書將主要介紹如何使用「Stable Diffusion XL」(SDXL) 和「AUTOMATIC1111/Stable Diffusion WebUI」(v1.8.0) 進行數位插畫製作。 本書並非為精通GPU、Python和機器學習相關技術的人士所撰寫，也不以需要高額設備投資，而更重視「學習更基礎的知識、技能和表現技術，使讀者掌握能長久應用的技能」。編寫團隊以實用且能穩定獲得的成果為依據，並以清楚說明容易出錯的地方以及提升繪圖品質的「訣竅」作為本書的編寫方針。 將會以SDXL和Google Colaboratory（Colab）這個無需使用GPU，即便是新手和一般使用者也能輕鬆使用的標準環境為中心來進行解說。只要擁有Google帳戶，任何人都能使用這個環境，再加上AICU公司開發和翻譯的便捷腳本，就能以最少的先備知識和環境建置技能，舒適地體驗圖像生成AI。 此外，即使是完全沒有程式設計知識的人，也能學到如何自行修改腳本，打造屬於自己的舒適創作環境。

《領先之路:計算機八大專業學習與就業指導》彙聚作者多年從事計算機教學和職業規劃的經驗，全面介紹了計算機八大主流專業的入門與實踐內容，旨在幫助讀者從零基礎起步，逐步理解計算機核心技術與應用。書中的八大專業指計算機科學與技術（C++語言入門）、軟件工程（Java語言入門）、信息安全（C語言入門）、人工智能（Java、Python）、大數據科學與技術、數字媒體、通信工程和物聯網工程。每一章都通過具體的項目案例，詳細講解專業知識的設計、開發環境、技術要點和調試技巧，幫助讀者通過實踐掌握技能，樹立自信，實現通曉技術。在附錄中進一步擴展了計算機領域的學習深度與廣度，科普了計算機、人工智能和編程語言的發展歷程。此外，附錄還提供了關於實習和校招的實用指導，包括簡歷撰寫、面試準備等技巧，幫助讀者為求職做好充分準備。同時，書中分析了計算機學習過程中的六大常見誤區，幫助讀者避開常見的陷阱，規劃職業發展路徑，從而做出更明智的選擇。《領先之路:計算機八大專業學習與就業指導》不僅提供了系統的學習路徑，還包括作者豐富的實踐經驗和寶貴的職業規劃建議，適合計算機專業的學生、希望轉行的職場人士或有志於深入某一技術領域的開發者閱讀，助力其在技術領域脫穎而出。

《應用回歸及分類》第一版自2016年出版以來，經過兩版的沉澱，已經成為一本全面介紹回歸和分類方法的權威教材，它涵蓋了從傳統統計學到現代機器學習的各種內容。本書旨在為讀者提供一套完整、系統的數據分析工具和方法，幫助他們更好地理解和應用回歸及分類技術。1.在回歸方面：本書詳細介紹了經典線性回歸和廣義線性模型，這些模型是回歸分析的基礎，適用於各種實際問題的建模和預測。此外，本書還深入探討了縱向數據（分層模型）的處理方法，為讀者提供了處理複雜數據結構的有效手段。2. 在機器學習回歸方法方面：本書涵蓋了決策樹、bagging、隨機森林、mboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等多種技術。這些方法在現代數據分析中得到了廣泛應用，具有強大的預測能力和靈活性。通過本書的學習，讀者將能夠熟練掌握這些方法的原理和應用技巧。3.在分類方面：本書首先介紹了經典判別分析與logistic回歸分類方法，這些方法在分類問題中具有重要地位。隨後，本書深入探討了機器學習分類方法，包括決策樹、bagging、隨機森林、adaboost、人工神經網絡、支持向量機、k最近鄰方法等。這些方法在處理複雜分類問題時具有顯著優勢，能夠幫助讀者提高分類準確性和效率。

體貼初學者學習Azure AI服務的流程!Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作■ 專家與教師共同執筆由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。■ 內容多元且淺顯易懂對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。■ Azure AI服務開發技能介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

本書根據編者多年講授公共計算機課程的經驗，同時徵求開設“數字素養與技能”這門課程的部分院校的意見和建議，並參考國內相關教材，結合自身教學科研實踐編寫而成。本書力求做到體系完整、通俗易懂、簡明扼要。本書基於 WindOws 10+Office 2021，講解操作系統和Office辦公軟件的使用技巧；基於PyCharm 3.10，講解PythOn程序開發的流程和計算機中問題求解的過程；基於各類多媒體軟件，講解圖像、音頻、視頻的編輯過程。全書共9章，主要內容包括計算機信息技術基礎、計算機系統的構成、計算機網絡與信息安全、文字處理軟件 WOrd 2021、電子表格軟件 Excel 2021、演示文稿軟件 PowerPOint 2021、程序設計與問題求解、多媒體技術及應用、計算機發展前沿技術。本書內容的設計以培養和提升學生的信息技能和信息素養為目標，使學生通過本書的學習，進一步培養分析問題和解決問題的能力，為繼續學習其他的計算機課程和把計算機應用到其他課程的學習中做好準備。本書適合作為高等院校及各類培訓學校計算機基礎課程的教材，也可作為高等學歷繼續教育和全國計算機等級考試MSOffice應用科目的參考用書，還可作為國家機關、企事業單位辦公人員提升計算機辦公應用水平的自學參考用書。

全書分為 8 章， 主要內容如下：第1章介紹學術論文插圖繪製的規範性和基本原則以及學術論文插圖的配色基礎；第2章介紹繪製學術論文插圖的主要工具，並重點介紹 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的語法及其重要特徵；第3章介紹學術論文中常見的單變量圖及其繪製方法，包括直方圖、密度圖、Q-Q 圖等；第4章介紹學術論文中常見的雙變量圖及其繪製方法， 具體包括誤差線、柱形圖、箱線圖、相關性散 點圖以及矩陣熱力圖等；第5 章介紹學術論文中常見的多變量圖及其繪製方法，包括等高線圖、點圖系列、 三元相圖、 3D 圖系列以及 RadViz 圖等；第 6 章介紹學術論文中常見的空間數據型圖及其繪製方法，包括分 級統計地圖、連接線地圖、等值線地圖以及子地圖等；第 7 章介紹學術論文中常見的可視化圖及其繪製方法，包括配對圖系列、韋恩圖、泰勒圖以及漏斗圖等；第 8 章通過案例介紹學術論文插圖的繪製技術。本書結構清晰，兼具美觀性與實用性，既適合各大研究機構和高校等單位的工作者閱讀，也適合各行業工作人員以及在讀的研究生和准備考研的大學生閱讀，還適合需要進一步掌握科研論文插圖的設計思路和繪製技巧的群體學習。

本書共11章，以企業級應用為出發點，從雲計算與雲存儲、對象存儲，到MinIO的部署、MinIO服務端控制台管理、身份認證與數據加密、存儲桶的通知與監控、數據備份與故障處理、SDK與API部署、MinIO靜態資源服務器，再到MinIO企業級應用案例與優化技巧、MinIO企業級集群架構部署等多個方面，通過實用的案例和通俗易懂的語言，向讀者展示了利用MinIO在企業中快速、高效地佈局存儲應用的全流程。同時，隨書贈送MinIO分布式配置文件、各操作系統安裝包(含信創ARM)、各操作系統客戶端、MinIO多活分布式架構圖、負載均衡官方推薦配置和Python SDK測試代碼等海量學習資源，並對相關重點、難點提供了掃碼看視頻的服務，以幫助讀者全面理解MinIO。本書的讀者對象包括雲計算工程師、數據工程師和數據科學家、系統管理員以及軟件開發人員等群體。雲計算工程師可以通過本書詳細瞭解MinIO的部署和管理；數據工程師和數據科學家可以通過本書學習如何使用MinIO進行高效的數據存儲和管理；系統管理員可以通過本書瞭解如何配置和優化MinIO，以及如何進行故障處理和數據備份；軟件開發人員則可以通過本書學習如何使用MinIO的SDK和API進行開發，以及如何在工作中使用MinIO。

【書籍特點】★量化交易基礎，資產配置量化☆阿爾法量化，貝塔量化，另類量化★量化交易的策略及實戰，巴菲特的量化交易策略☆量化交易策略的邏輯與設計★因數建模，凱利公式與倉位計算，夏普比率，彼得·林奇多因數量化交易☆米倫坎普量化交易策略★量化交易策略的程式開發☆監督學習，無監督學習，深度學習★量化交易中的重要問題，低風險策略☆GPT在量化交易中的應用【內容簡介】ChatGPT從天而降，這讓廣大投資者可以更加方便地使用各類程式設計工具。當工具的使用門檻迅速降低時，掌握量化交易的底層邏輯就成了重中之重。量化交易的世界裡，每位投資者選擇的交易策略是差別很大的，具體可以概括成5種交易策略：基本面量化、資產配置量化、阿爾法量化、貝塔量化和另類量化。本書將這5種交易策略都用實戰演練，我們可以看到世界級投資大師們留下的足跡。把投資當作「數學」來研究的時候，投資就不再是一門無法預測的藝術。市場變化的背後應當有其數學邏輯，這也是筆者一直強調的「在投資中，底層思維邏輯最重要，而具體的工具不重要」的原因。使用GPT及Python的結合，再加上五大量化交易策略，讀者們可以勇於嘗試不同的交易策略，看看哪個最適合自己，用時間來錢滾錢，才是達到財富自由的唯一道路。

本書內容系統、全面，實例豐富，共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業案例分析。通過學習本書，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術，成為合格的AI訓練師。本書附贈了同步教學視頻＋PPT 教學課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。書中內容從技能線和案例線展開介紹，具體內容如下。技能線：從人工智能的相關技術入手，不僅介紹了AI訓練師的發展歷程和行業動態，還重點講述了AI訓練師的職業技能提升方法，具體內容包括認識AI訓練師、能力培養、Python編程語言、機器學習算法、深度學習算法、自然語言處理、數據標注、神經網絡訓練、模型評估和優化、管理和部署等，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。案例線：不僅涵蓋了AI領域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應用，通過分析大量的經典案例，如Amazon、華為、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海爾、小米、支付寶、百度、京東、阿裡巴巴、美團、網易雲商、文心一言、淘寶、剪映、Google、今日頭條、攜程旅行、字節跳動、Stable Diffusion等，可以讓讀者更好地掌握AI訓練的相關技能。本書適合準備從事AI訓練師的讀者，以及對人工智能感興趣的讀者，包括人工智能從業者、模型開發者、數據標注師、數據分析師、AI產品經理、企業決策者、任何想要提升AI技能的人。此外，本書還可以作為相關培訓機構和職業院校的參考教材。

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

本書主要介紹如何利用NLE-AI800人工智能開發板和嵌入式人臉門禁實驗平臺，在嵌入式Linux系統上使用Python語言編寫程序。本書注重實踐、應用、開發和創新，以人工智能主流應用場景為導向，通過實踐案例展示了視頻採集、圖像識別、人臉識別、人體檢測、車牌識別、人臉識別門禁系統、稻麥成熟度監測系統、智慧家居等應用領域的前沿技術和方法。本書共6個項目，分別是：項目1，使用OpenCV實現人臉檢測；項目2，使用計算機視覺算法實現圖像識別；項目3，利用串口實現邊緣硬件控制；項目4，使用人臉檢測算法的家用設備控制；項目5，使用計算機視覺技術的稻麥成熟度監測系統；項目6，使用語音識別實現智慧家居控制。本書理論和實踐相結合，旨在培養學生應用及解決實際問題的能力，並引導學生將人工智能技術應用於實際場景。本書可作為職業院校人工智能技術應用、軟件技術、嵌入式技術應用及相關專業的教材，也可作為人工智能、嵌入式等領域技術人員的自學參考用書。本書配有電子課件等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載，或聯繫編輯(010-88379194)諮詢。本書還配有微課視頻，讀者可直接掃碼觀看。

本書為理論與應用實踐兼顧的機器人技術教材。全書共5個項目，包括人工智能機器人、通過GPIO實現傳送帶運行、基於語音識別實現語音控制機械臂、使用YOLO模型實現目標檢測、小型柔性智能製造。書中內容引入大量行業應用案例與工程方法，力求避免內容枯燥空洞，貼近真實現場應用。其中，項目1作為入門引導，將人工智能的發展與機器人技術相結合，讓讀者認識創靈實驗平臺及機械臂的安裝、移動與抓取。項目2～項目4，基於創靈實驗平臺和新大陸AI開發板，分別介紹編寫Python腳本控制GPIO傳送帶運行、使用開發板實現離線語音識別和語音合成並控制機械臂、使用YOLO模型實現機械臂色塊分揀。項目5作為綜合實踐，將軟件設計、GUI界面開發及IDE開發、機械臂與傳送帶控制模塊開發、色塊分類模塊開發、項目安裝與部署進行結合，系統介紹小型柔性智能製造的綜合實踐開發。本書可作為職業院校人工智能及相關專業的授課教材，也可作為工程師、機器人技術愛好者的參考用書。本書配有微課視頻，讀者可掃描書中二維碼進行觀看。本書還配有電子課件等資源，選擇本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)註冊後免費下載或聯繫編輯(010-88379194)

普通高等教育“十一五”國家級規劃教材，面向數字圖像處理技術及應用，結合作者及其所在實驗室多年來從事數字圖像處理的教學心得、科研成果，從基本概念和理論出發，系統地講解了圖像處理的基本技術和典型方法，包括圖像變換、圖像增強、圖像復原、圖像分割、圖像描述與分析、數字圖像的壓縮編碼等，並介紹了許多國際上最新的研究成果，如基於深度學習提取圖像特徵的網絡架構。同時，本書注重理論聯繫實際，列舉了大量工程應用實例。此外，為了方便教師安排實驗和實踐環節，使學生能夠通過編程練習更好地學習和掌握數字圖像處理的基本理論、方法、實用技術，本書還配套了詳細的實驗方案。本書可作為通信工程、電子信息工程、計算機應用、信號與信息處理、生物醫學工程、自動控制、遙感、農業、氣象等學科的大學本科和研究生專業基礎課教材，也可供上述學科及遙感和軍事偵察等領域的科技工作者參考。本書配有免費的電子課件和作者編制的基於MATLAB、Python和VC++實現的數字圖像處理軟件，分別對應於本書的各章節。作者編制的圖像處理軟件既可作為教學演示和實驗工具，也可應用於實際的圖像處理工作。歡迎選用本書的教師登錄www.cmpedu.com註冊下載。

本書是對《Xilinx Zynq-7000嵌入式系統設計與實現：基於Arm Cortex-A9雙核處理器和Vivado的設計方法(第二版)》一書的一次重要修訂，全書共包含30章，主要內容包括Xilinx Zynq系列SoC設計導論、AMBA規範、Zynq-7000系統公共資源和特性、Zynq-7000調試和測試子系統、Cortex-A9處理器指令集、Cortex-A9片上存儲器系統結構和功能、Zynq-7000 SoC的Vivado基本設計流程、Zynq-7000 GPIO原理和控制、Cortex-A0異常與中斷原理和實現、Cortex-A9定時器原理及實現、Cortex-A9 DMA控制器原理和實現、Cortex-A9安全性擴展、Cortex-A9 NEON原理和實現、Zynq-7000的可編程邏輯資源、Zynq-7000的互聯結構、Zynq-7000 SoC內定制簡單AXI-Lite IP、Zynq-7000 SoC內定制複雜AXI Lite IP、Zynq-7000 AXI HP數據傳輸原理和實現、Zynq-7000 ACP數據傳輸原理和實現、Zynq-7000軟件與硬件協同調試原理和實現、Zynq-7000 SoC啟動與配置原理和實現、Linux開發環境的構建、Zynq-7000 SoC內Ubuntu硬件運行環境的構建、Zynq-7000 SoC內Ubuntu軟件運行環境的構建、Linux環境下簡單字符設備驅動程序的開發、Linux環境下包含中斷機制驅動程序的開發、Linux環境下圖像處理系統的構建、Zynq-7000 SoC上構建和實現Python應用、手寫體識別模型訓練與推理一體化設計和實現，以及基於KR260平臺的人體姿態識別的實現。

本書主要內容分為三部分，逐步引導學生由淺入深、由簡到難地學習。第一部分是環境基礎教學，包括第1、2章，分別是實驗環境搭建和Python編程語言基礎；第二部分是機器學習，包括第3～11?章，詳細介紹了機器學習的核心算法原理及相關實戰案例，如利用隱形眼鏡數據集構建隨機森林模型來預測適合客戶的隱形眼鏡類型、基於樸素貝葉斯分類算法實現年收入預測、採用支持向量機算法預測泰坦尼克號人員存活率；第三部分是深度學習，包括第12～16章，重點介紹深度學習基礎知識和不同經典網絡原理及相關實戰案例，如利用卷積神經網絡模型實現手寫數字識別、採用VGG16模型實現天氣識別，以人工智能的示範應用來啟發學生進一步進行深化研究。本書提供課程資源包，包括案例源代碼、課件PPT等。本書面向具有人工智能技術需求的相關專業學生，按照初學者的學習思維與人工智能的特點及規律進行設計，科學佈局並合理規劃課程路線，緊密結合機器學習與深度學習發展歷程，並將陳述性理論知識穿插於技能訓練中。本書可作為高等院校計算機相關專業人工智能課程的教材或實踐配套教材，也可作為非計算機相關專業人工智能創新實驗課程和大專、培訓類學校的參考書。

本教材基於Microsoft SQL Server和Neo4j環境，介紹了如何利用SQL(Structure Query Language)和CQL(Cyber Query Language)語言開展對同源庫、表和數據對象進行增、刪、改、查等數據庫管理和應用工作，並綜合應用Python下的相關功能庫，對SQL數據進行處理，進而利用Neo4j接口將SQL數據高效轉換為NoSQL，實現了SQL與NoSQL融合管理，為學習者更深層次瞭解和掌握SQL與NoSQL數據對象的聯繫與差別，強化學習者的數據管理意識、方法和能力提供了有力幫助，特別是為學習和掌握基於圖數據庫背景下的知識圖譜理論和實踐技能提供幫助，為進一步開展數據挖掘構建良好的數據庫支撐和理論、技能準備。全書內容共分為四部分：第一部分主要是第1章，講解關係型數據庫和非關係型數據庫的概念、類別和特徵等；第二部分主要是第2章至第6章，基於SQL Server講解關係型數據庫環境下的CRUD操作；第三部分主要是第7章至第8章，基於Neo4j圖數據庫講解圖譜數據的CRUD操作；第四部分主要是第9章，基於實際數據進行案例剖析。本書是為高等院校“新文科”“新商科”相關專業的“數據庫原理與應用”“大數據管理與應用”等課程全新設計編寫的具有豐富實踐特色的主教材，對數據管理與創新應用有興趣的學習者也可以作為參考教材，或作為培訓機構參考用書。

激發你的創客魂！手把手建立完整的語音助理裝置, 並加入 RGB LED 燈模擬家用設備, 讓 ChatGPT 不再只是文字對談對象, 更可以成為我們的生活小幫手。電影裡的智慧語音助理令許多人十分嚮往, 不僅對話方式與人類相像, 還擅長控制各種硬體設備, 而這類電影情節即將成真, 如今有強大的大型語言模型可以作為 AI 語音的核心, 聊天對話已是基本, AI 語音連接真實世界的硬體設備更是未來趨勢。本套件將會帶各位把 GPT 連結到 ESP32 中, 透過語音設備跟語言模型對話；並為語言模型建立各式各樣的擴充功能：● 聲控燈：由 AI 根據語意判斷使用者想要的 RGB 燈色, 不管是金鳳凰色、暖色等形容詞, AI 都可以幫我們調出該顏色。● 高鐵/台鐵車次查詢：AI 自動串接 API , 取得所需的車次資料後告訴你最合適的車次。● 即時口譯機：利用語言模型強大的理解能力, 將你想翻譯的詞句轉換成別的語言, 並口述給你聽。● 天氣預報員：有了連網功能的 AI 如虎添翼, 任何資訊只要能 Google 到就可以餵給 AI , 讓他成為小小萬事通。● YouTube 音樂點播助理： AI 判斷你想聽的歌曲下載並播放 YouTube 音樂。如果你有更多想法與創意, 都可以自行擴增功能給 AI 使用, 例如：取得電影時刻、股價查詢、新聞快訊等等, 讓他成為你個人的最強助理。

“人工智能超入門叢書”致力於面向人工智能各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據素養、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智能相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。《知識工程：人工智能如何學貫古今》是“人工智能超入門叢書”中的分冊，以科普的形式講解了知識工程的相關知識，內容生動有趣，帶領讀者走進知識工程的世界。本書包含學習知識工程必備的相關知識，如邏輯運算、邏輯推理等均是重要的基礎內容；書中也對專家系統進行了剖析，從構成、分類、推理到應用實例，由淺入深，層層遞進。同時，本書對知識圖譜也做了詳細解讀，包括本體、實現路徑以及相應的實例。最後，本書通過兩大章，對Neoj4做了介紹，從入門知識到實踐案例，讓初學者能學懂並應用到實際。本書還搭配了三個附錄，分別是圖數據庫相關知識、花卉知識圖譜以及騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明。本書適合知識工程方向初學者閱讀學習，可以作為人工智能及計算機相關工作崗位的技術人員的入門讀物，也可以作為高等院校人工智能及計算機專業的師生閱讀參考，對人工智能感興趣的人群也可以閱讀。

機器學習是人工智能的核心，而統計思維則是機器學習方法的核心：從隨機性中尋找規律性。例如，利用損失最小化思想制定學習策略，採用概率**化思想估計模型參數，利用方差對不確定性的捕捉構造 k維樹，採用貝葉斯公式構建分類決策模型，等等。只有樹立正確的統計思維，才能準確高效地運用機器學習方法開展數據處理與分析。本書以統計思維的視角，揭示監督學習中回歸和分類模型的核心思想，幫助讀者構建理論體系。具體模型包括線性回歸模型、K近鄰模型、貝葉斯推斷、邏輯回歸模型、**熵模型、決策樹模型、感知機模型、支持向量機、EM算法和提升方法。本書共 12章，緒論介紹貫穿本書的兩大思維模式，以及關於全書的閱讀指南；第 1章介紹一些基本術語，並給出監督學習的流程；第 2章介紹關於回歸問題的機器學習方法；第 3～9章介紹關於分類問題的機器學習方法；第 10章介紹可應用於具有隱變量模型的參數學習算法――EM算法；第 11章簡單介紹集成學習，並重點闡述其中的提升（Boosting）方法。為滿足個性化學習需求的不同需求，本書從核心思想、方法流程及實際案例應用等不同角度，詳細描述各種方法的原理和實用價值，非常適合數據科學、機器學習專業的本科生和研究生學習，也可供相關從業者參考。

★完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通MySQL/MariaDB資料庫的使用與SQL程式設計！ ★介紹如何使用ChatGPT輔助學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。 ．本書以資料庫設計與開發人員角度來切入MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關原理、資料庫設計實務與SQL語言，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立資料庫應用程式。 ．內容適用Oracle的MySQL與開放原始碼的MariaDB資料庫系統，是一本為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。 ．完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成MySQL/MariaDB資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 ．詳細且完整說明SQL語言的語法、預存程序、函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通MySQL/MariaDB的SQL程式設計。 ．實際說明如何使用Python建立資料庫用戶端程式和PHP語言架設Web網站。 ．詳細介紹如何使用ChatGPT幫助讀者學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。

本書系統講述Apache Spark/PySpark大數據計算平臺的原理，以及如果將Apache PySpark應用於大數據的實時流處理、批處理等各個場景。通過原理深入學習和實踐示例、案例的學習應用，使讀者瞭解並掌握Apache Spark/PySpark的基本原理和技能，接近理論與實踐的距離。全書共分為8章，主要內容包括：Spark架構原理與集群搭建、開發和部署PySpark應用程序、PySpark核心編程、PySpark SQL、PySpark SQL高級分析、PySpark結構化流、PySpark結構化流高級處理、Spark大數據處理綜合案例。本書源碼全部在Apache Spark 3.1.2上調試成功，所有示例和案例均基於Python 3.x語言。為降低讀者學習大數據技術的門檻，本書除了提供了豐富的上機實踐操作和範例程序詳解之外，本書作者還為購買和使用本書的讀者提供了搭建好的Hadoop、Hive數倉和PySpark大數據開發和學習環境。讀者既可以參照本書的講解自行搭建Hadoop和PySpark環境，也可直接使用作者提供的開始和學習環境，快速開始大數據和PySpark的學習。本書系統講解了Apache Spark/PySpark大數據計算平臺的原理和流、批處理的開發實踐，內容全面、實例豐富、可操作性強，做到了理論與實踐相結合。本書適合大數據學習愛好者、想要入門Apache Spark/PySpark的讀者作為入門和提高的技術參考書，也適合用作大中專院校大數據專業相關的學生和老師的教材或教學參考書。

本書為學術著作，是“‘十三五’國家重點出版物出版規劃項目――藏文信息處理技術”之一。本書以藏文信息處理技術為基礎、以算法設計與分析為方法，同時基於“現代藏文字符自動分析――Visual C++實現”，使從事藏文信息處理的人員掌握藏文的基本屬性，旨在跨越藏文字符分析的設想與計算機實現的鴻溝，培養學生算法設計與分析、程序設計與實現的基本能力。本書共分4部分，藏文字符處理基礎、藏文字符排序、藏文字符查找和藏文字符統計，主要介紹算法概述、藏文字符的輸入輸出、全藏字的生成等藏文字符處理基礎；其次以現代藏字構件識別為基礎，分別用插入排序、歸併排序、堆排序、快速排序實現藏文字符的排序；再運用查找算法實現藏文編碼轉換、藏文的拉丁轉寫、藏文數字編碼方案和藏漢電子詞典的實現；最後實現全藏字字符構件的靜態統計、藏文多文本中構件的動態統計、基於動態順序存儲的藏文音節動態統計、基於哈希表的藏文音節動態統計等藏文字符的統計。本書可作為高等院校藏文信息技術、計算機科學與技術等相關專業高年級本科生或研究生的教材或參考書，也可作為從事藏文信息處理、藏語計算語言學、數據挖掘和人工智能研究等相關人員的參考書。

SAP是目前企業使用最普遍的ERP系統，其由R3版到目前最新版的HANA版，數以萬計的Table不容易熟悉與了解，致查核人員對SAP常有「不知從何開始查核的疑慮」。傳統稽核方式只能找到冰山的一角，唯有改變傳統無效的查核方式，方能確保查核的有效性，事先偵測冰山下的風險。AI人工智慧稽核技術快速發展，將先進的AI資料分析技術應用於銷售資料分析性的查核，可有效協助廣大使用SAP ERP系統的企業，善用資料分析與智能稽核，快速掌握風險，提升價值。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何運用AI人工智慧銷售資料分析技巧協助SAP ERP查核，快速找出異常掌握風險，提升工作成效。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎會計師、稽核、財會、管理階層、大專院校師生及對智能稽核等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

本書以人工智能技術在產業應用中涉及的專業知識和技能為主線，系統闡述了人工智能領域的基本概念、發展簡史、產業結構、核心技術、關鍵流程、開發工具以及主流應用等相關知識。全書共9章，內容包括人工智能概述、人工智能產業、Python程序設計基礎、機器學習、深度學習、知識圖譜、TensorFlow深度學習框架、計算機視覺以及自然語言處理。 本書圍繞職業本科教育人工智能工程技術專業人才培養目標，結合“人工智能技術基礎”課程定位以及學生認知特點，將理論知識和實踐技能充分融合，使學生能夠清晰地理解人工智能相關理論的實用價值，並掌握運用所學知識解決實際問題的基本方法。 本書配有微課視頻、教學課件、案例源代碼、電子教案、習題答案等數字化學習資源。與本書配套的數字課程“人工智能技術基礎”在“智慧職教”平臺(www.icve.com.cn)上線，學習者可以登錄平臺進行在線學習及資源下載，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。教師也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。 本書可作為職業本科院校、高職院校和應用型本科院校人工智能相關專業的專業基礎課教材，也可作為其他專業的人工智能通識類選修課教材或人工智能領域工程技術人員的參考用書。

本書立足於大數據背景，面向“新文科”“新商科”相關專業，探析各行業專業人士在數據處理、管理、分析應用等方面的不同要求，整合統計學、數據分析與挖掘基本原理，利用主流數據處理工具講解數據的管理和應用，既有文科、商科教學過程中常用的Excel工具，也有與其相關聯的Power Query、Power Pivot等加載項，也包括利用Python進行數據獲取等基礎工作，等等。本書對內容的難易程度進行了分層，在實踐中對原理進一步糅合，如結構化數據和非結構化數據的提取，從單表數據、關聯數據到數據模型構建等；從體系上給各專業學生以立體的數據分析理論與應用全貌；從業務需求理解、多元數據獲取、異構數據整理、分析和決策支持探討方面，做到“淺入而深出”，梯次推進。這對培養大學生數據思維、數據管理能力有很好的幫助，特別是在創新創業活動過程中融合數據驅動，能夠幫助團隊更加精准地進行組織架構、高效運營、成本控制、產品定位、風險管控、投資決策等。本書共分八章。首先，詳細分析了數據分析理論基礎以及數據獲取理論與實踐；其次，分別從基礎與高級兩個角度對數據處理進行深入的剖析；再次，以PowerPivot為工具闡釋如何快速挖掘數據，即數據深度分析；最後，運用可視化技術等說明數據分析分享的方法。