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👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書 過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。 本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 * 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。 * 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。 * 提供商管案例做為資料探勘參考。 * 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 * 提供完整程式碼無痛接軌實作。 * 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

本書圍繞中國電腦學會(CCF)發佈的《CCF程式設計能力等級認證C++& Python認證標準》中的 C++部分而設計，主要介紹C++程式設計和演算法學習的相關內容。本書對標CCF程式設計能力等級認證(GESP)C++一級，詳細介紹了初識C++程式設計、變數、輸入語句、算數運算、浮點型資料和字元型資料、程式控制結構及順序結構、分支結構、關聯運算式和邏輯運算式、多分支和switch 語句、迴圈結構及for 迴圈、while 迴圈和do-while迴圈、程式控制結構的嵌套、break 和 continue語句、程式控制結構綜合應用、程式測試及調試等內容。為幫助讀者夯實程式設計基礎，本書特設置案例、基礎知識練習一大部分選自GESP歷年真題。另外，本書還配有課件、視頻等資源，讀者購書後，可關注“傲夢少年”微信公眾號進行領取。本書可以作為中小學程式設計社團的教材，也可以作為少兒程式設計培訓機構的培訓教材，還可以作為少兒程式設計等級考試和程式設計競賽的入門教材。

本書基於編者多年教學實踐的經驗，結合國家級精品線上課程，依據“信號與系統”課程教學基本要求進行編寫。全書共7章，包括信號與系統概述、系統的時域分析、連續信號的頻域分析、連續系統的頻域分析、連續信號與系統的複頻域分析、離散信號與系統的z域分析、系統的狀態變量分析。 本書採用了豐富的教-學-研結合前沿案例，利用編程工具分析“信號與系統”課程的問題，淡化手工數學計算，幫助讀者加深對“信號與系統”課程中基本概念的理解、提高編程實踐能力和綜合素質。本書配套微課視頻和慕課，支持線上線下混合式教學。此外還提供教學課件、習題答案、教學大綱MATLAB和Python教學編程實例等教學資源，易教利學。 本書可作為普通高等院校電子類、自動化類、電氣類、計算機類等專業的信號與系統課程的教材，也可用作研究生入學考試備考參考教材，還可供電子信息領域相關人員學習和參考。

本書全面且系統地介紹了機器學習測試技術與質量體系建設，分為5部分，共15章。第一部分（第1～4章）涵蓋了機器學習、Python編程、數據分析的基礎知識；第二部分（第5～7章）介紹了大數據基礎、大數據測試指南及相關工具實踐；第三部分（第8～10章）講解了機器學習測試基礎、特徵專項測試及模型算法評估測試；第四部分（第11～13章）介紹了模型評估平臺實踐、機器學習工程技術及機器學習的持續交付流程；第五部分（第14章和第15章）探討了AI（Artificial Intelligence）在測試領域的實踐及AI時代測試工程師的未來。本書能夠幫助讀者瞭解機器學習是如何工作的，瞭解機器學習的質量保障是如何進行的。工程開發人員和測試工程師通過閱讀本書，可以系統化地瞭解大數據測試、特徵測試及模型評估等知識；算法工程師通過閱讀本書，可以學習模型評測的方法和拓寬模型工程實踐的思路；技術專家和技術管理者通過閱讀本書，可以瞭解機器學習質量保障與工程效能的建設方案。

本書以當前流行的MySQL為平臺，系統介紹MySQL數據庫及其應用開發，全書內容分為4個部分。第一部分MySQL基礎，首先介紹數據庫基礎知識和MySQL環境構建方法，然後分別介紹MySQL數據庫和表、MySQL查詢和視圖、MySQL索引與完整性約束、MySQL語言、MySQL過程式數據庫對象、MySQL數據庫備份與恢復、MySQL用戶權限與維護、MySQL事務管理等，並配套習題、實訓和微課視頻。第二部分MySQL數據庫綜合實訓，主要是綜合應用MySQL數據庫及其主要對象，並使用樣本數據測試各對象相互配合及其功能的正確性。第三部分MySQL數據庫綜合應用開發，主要基於PHP、Python和Android等流行平臺，使讀者通過系統實踐熟悉MySQL數據庫的應用開發要領。3個應用系統既是獨立的，又可組成一個完整的應用系統。第四部分MySQL數據庫綜合應用開發擴展，主要基於C#和JavaEE等平臺進行MySQL的綜合應用開發實踐。本書提供PPT教學課件、教學大綱、電子教案、習題參考答案、模擬試卷及參考答案等教學資源，用書教師可登錄人郵教育社區免費下載。本書可作為大學本科、高職高專相關課程的專業教材，也可作為廣大數據庫應用開發人員的參考用書。

https://youtu.be/4PF_5d1GYmE ChatGPT全新功能 4o/o1/o3、Reason、Search、Canvas、Projects、Voice、Sora 推理、搜尋、畫布、專案、語音、視訊、影片 開創AI無限可能 內容簡介 ★★★★★【第1本 ChatGPT全新功能】★★★★★ ★★★★★【o1/o3 + Canvas + Projects + Sora】★★★★★ ★★★★★【Projects x Voice x視訊】★★★★★ 2024年12月5日起連續12天全新功能登場，甚至也預告了ChatGPT o3/o3-mini的上市。這本書完整說明ChatGPT全新功能和突破性的技術，此外本書內容也包含了，自從2024年5月ChatGPT Omni以來新功能的詮釋，期待可以幫助讀者更完整掌握AI的浪潮。 ◎ 「o1」、「o3」的推理(Reason) ★解釋原理，與4o的比較。 ★策略規劃與決策建議實例。 ★科技研發與創新設計實例。 ★數學問題求解實例。 ◎ 進階語音模式(Advanced Voice Mode) ★ ★語音與視訊功能，提升溝通效率。 ◎ 搜尋(Search) ★從靜態知識到動態資訊引擎。 ★11大搜尋類別實例。 ★語音搜尋。 ★導航搜尋。 ★搜尋與摘要。 ◎ 畫布(Canvas)應用 ★ChatGPT協同寫作的全新體驗。 ★ChatGPT助攻Python與其他程式語言設計。 ◎ DALL-E ★AI繪畫與局部修圖功能。 ★風格轉換。 ◎ 專案(Projects)管理 ★資料集中管理。 ★高效內容搜尋與過濾。 ★整合與協作。 ◎ 圖表製作 ★ 靜態與互動圖表。 ★ 股市資料視覺化分析。 ◎ Sora ★ 文字生成影片。 ★ 圖片生成影片。 ★ 影片混合生成影片。 ★ 故事板(Storyboard)的應用。 我們正處於一個 AI 蓬勃發展的時代，這不僅是技術的革新，更是一場創意的革命。讓我們透過這本書，共同探索 ChatGPT 全新功能帶來的無限可能，成為這場變革中的引領者！

本書以接口自動化測試技術為主線，測試方向主要涉及HTTP、WebSerivce、WebSocket、gRPC協議接口自動化測試實現，實用數據驅動自動化測試框架的實現過程，持續集成的實現等實用技術知識體系。全書共分為3部分，基礎篇(第1～5章)圍繞接口自動化測試中所涉及協議、抓包等基礎知識，以實例方式引導讀者快速熟悉HTTP基礎知識，結合Python+Requests主流接口測試模式實例講解接口測試知識。工具篇(第6～8章)以工作中主流接口測試工具Postman、Apifox、JMeter為依託，實例講解接口自動化測試中常見的測試場景，結合常見協議進行實例演示。框架篇(第9～14章)涵蓋接口自動化測試實施過程中主流的數據驅動模式、實用接口自動化測試框架的實現、CI實施等內核技術。本書內容充實、邏輯嚴密，是一部接口自動化測試必備的案頭工具書。本書適合對從事軟件測試開發和接口自動化測試工作的人，對軟件接口測試技術感興趣的初學者，也適合自動化測試從業者對專項技術參考。對於高等院較和培訓班的學生，本書更是學習時必備的一本教材。

本書主要介紹了人工智能的基礎知識和實用技術。本書共8章，包括“人工智能：開啟智慧新時代”“Python：人工智能開發語言”“線性回歸：預測未來趨勢”“分門別類：幫你‘分而治之’”“物以類聚：發現新簇群”“個性化推薦：主動滿足你的需求”“語音識別：讓機器對你言聽計從”“人臉識別：機器也認識你”。本書以培養學生人工智能素養、人工智能思維和人工智能基本應用能力為設計理念，在內容的選取和安排上符合學生的學情特點，以問題為導向、以案例為載體、以任務為目標來構建教學內容，兼顧了人工智能的基礎性、通識性、典型性和實用性。本書側重於介紹人工智能通識性知識和實用應用技能，可作為高職高專及中職院校人工智能公共基礎課程的教材，也可作為電子信息、計算機類相關專業人工智能課程的入門教材。此外，本書還可供廣大讀者作為人工智能學習與實踐的參考書使用。

https://youtu.be/1s9CaTmY4RM 機器學習 最強入門邁向AI高手 王者歸來(全彩印刷) 內容簡介 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★ ★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★ ★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★ AI時代的學習革命：用最簡單的方式掌握機器學習。 機器學習已成為當今科技領域的核心技能，但艱澀的數學與複雜的概念常讓人望而卻步。本書以淺顯易懂的白話解釋，結合全彩圖表輔助教學，幫助讀者輕鬆入門、快速掌握機器學習的核心知識與應用技巧。 本書特色 ◎ 白話解釋機器學習：摒棄晦澀公式，以簡單明瞭的語言說明每個概念，配合豐富的全彩圖表，讓學習變得更輕鬆有趣。 ◎ 基礎數學起步，實現 AI 場景應用：從基礎數學概念講解機器學習，逐步導入 AI 在生活中的實際應用，橋接理論與實務。 ◎ 彩色圖解演算法，從小數據開始：用彩色圖像化的方式清晰呈現演算法的運作原理，並從簡單的小數據案例帶領讀者進入真實世界的應用。 ◎ 實用程式碼範例：提供完整的 Python 程式碼範例，將理論知識與實務結合，幫助讀者快速上手，並理解如何將理論轉化為可行的程式解決方案。 ◎ AI 專題實戰：涵蓋特徵選擇、模型選擇、超參數調整等進階主題，提供解決特定問題的策略與技巧，助力讀者邁向機器學習高手之路。 數學場景 × AI 實例 ◎ 方程式、一元到多元函數 ★餐廳經營、業務員績效、網路行銷 ... 等。 ◎ 最小平方法 ★國際證照考卷銷售、房價預測、便利店銷售 ... 等。 ◎ 機率與單純貝式理論 ★疾病分析、客戶購買意願、垃圾郵件 ... 等。 ◎ 指數、對數與激活函數 ★廣告效果、回購率分析 ... 等。 ◎ 基礎統計 ★超商數據、考試成績 ... 等。 ◎迴歸分析 ★臉書行銷、冰品銷售、網站購物 ... 等。 ◎向量與矩陣 ★網購行為分析、推薦系統、家庭用電預測 ... 等。 演算法原理 × AI 專題 ◎ 房價預測 ★ 波士頓房價 ☆ 加州房價 ◎ 葡萄酒專題 ★ 葡萄酒分類與評價 ◎ 醫療健康 ★ 糖尿病診斷 ☆ 乳腺癌檢測 ★ 醫療保險分析 ◎ 經典數據集

本書根據經濟和管理類本科數學基礎課程教學基本要求編寫，在編寫過程中不僅結合了山東大學數學團隊多年的教學經驗，而且借鑒了國內外優秀教材的優點. 全書共7章，內容包括隨機事件與概率、隨機變量及其分佈、多維隨機變量及其分佈、數字特徵與極限定理、統計量及其分佈、統計推斷、相關與回歸分析，其中第7章為選修內容.本書秉承“新商科”建設理念，側重概率論與數理統計知識的實用性，在知識點和例題背景中融入了新商科元素，並以附錄形式呈現使用Python解決經濟數學問題的方法.本書第1～6章每節的習題採用分層模式，每章後面有核心知識點的思維導圖，每章的總複習題多數選自歷年考研真題，並配套完備的數字化教學資源． 本書可作為高等學校經濟和管理類專業“概率論與數理統計”課程的教材，也可作為報考碩士研究生的人員和科技工作者學習概率論與數理統計知識的參考書.

全書共12章，主要內容包括第1章介紹數據可視化的基礎知識，第2章介紹Python數據可視化庫及其參數配置，第3章介紹時序數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第4章介紹金融數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第5章介紹空間數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第6章介紹地理數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第7章介紹層次數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第8章介紹網絡數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第9章介紹多元數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第10章介紹文本數據的可視化，並通過實際案例講解其可視化方法，第11章介紹時空數據的可視化及建模，研究我國人口現狀及其趨勢，第12章介紹非時空數據的可視化分析，研究社交電商的營銷，

本書將從內部組件、外部應用和數據結構3個方面為讀者介紹Redis常見、經典的用法與實例，並且所有實例均附有完整的Python代碼，方便讀者學習和參考。全書分3個部分：第一部分講內部組件，介紹的實例通常用於系統內部，如緩存、鎖、計數器、迭代器、速率限制器等，這些都是很多系統中不可或缺的部分；第二部分講外部應用，介紹的實例都是一些日常常見的、用戶可以直接接觸到的應用，如直播彈幕、社交關係、排行榜、分頁、地理位置等；第三部分講數據結構，介紹的實例是一些使用Redis實現的常見數據結構，如先進先出隊列、棧、優先隊列和矩陣等。本書希望通過展示常見的Redis應用實例來幫助讀者瞭解使用Redis解決各類問題的方法，並加深讀者對Redis各項命令及數據結構的認識，使讀者真正成為能夠使用Redis解決各類問題的Redis專家。本書適合對Redis有基本瞭解且想要進一步掌握Redis及鍵值數據庫具體應用的技術人群，是理想的Redis技術進階讀物。

《金融大模型開發與應用實踐》循序漸進、深入講解了金融大模型開發與應用實踐的核心知識,並通過具體實例的實現過程演練了各個知識點的用法。全書共11章,分別講解了大模型基礎、數據預處理與特徵工程、金融時間序列分析、金融風險建模與管理、高頻交易與量化交易、資產定價與交易策略優化、金融市場情緒分析、區塊鏈與金融科技創新、基於深度強化學習的量化交易系統(OpenAIBaselines+FinRL+DRL+PyPortfolioOpt)、基於趨勢跟蹤的期貨交易系統(TechnicalAnalysis library+yfinance+Quantstats)、上市公司估值系統(OpenAI+LangChain+Tableau+PowerBI)。《金融大模型開發與應用實踐》易於閱讀,以極簡的文字介紹了複雜的案例,同時涵蓋了其他同類圖書中很少涉及的歷史參考資料,是學習金融大模型開發的理想教程。《金融大模型開發與應用實踐》適用於已經瞭解了Python 基礎開發的讀者,想進一步學習大模型開發、模型優化、模型應用和模型架構的讀者,也可以作為證券、保險、銀行等從業者的參考書,還可以作為大專院校相關專業的師生用書和培訓機構的專業性教材。

隨著我國衍生品市場的快速發展，對於交叉複合、創新應用型高端金融人才的需求不斷增加，衍生品定價的相關理論是這類人才培養必備的專業知識，本書是圍繞衍生品定價理論基礎教學編寫的教材，是“金融數學教學叢書”中的一本。本書是作者連續多年在統計學和金融數學專業講授衍生品定價理論相關課程教學經驗的總結。在本書中，作者結合我國衍生品市場的實際情況，對衍生品定價理論的基本思想、原理和方法進行較為全面的介紹，注重科學思維與分析方法的傳授，同時配有Python實驗和補充閱讀，幫助讀者加深理論知識的學習、強化實踐操作的訓練。 本書共9章，包括緒論、貨幣的時間價值與利率、遠期和期貨及其定價、互換及其定價、期權及其價格屬性、期權定價-離散模型、期權定價-連續模型、期權價格的敏感性以及期權定價的數值方法。

ChatGPT 4 Omni領軍 Copilot、Claude、Gemini、36組GPT ... 全面探索生成式AI的無限可能 本書內容 ★☆★☆★【AI 領航 - 全面掌握】★☆★☆★ ★☆★☆★【36組GPT - 應用無限】★☆★☆★ ★☆★☆★【藝術二維碼 - 深度探索】★☆★☆★ ★☆★☆★【智慧投資 - 股市掘金】★☆★☆★ ◆ChatGPT開創智慧生活新未來 創新學習與未來教育的變革 情感與表達的新語言 - 表情符號的力量 閱讀、創作與分析的智慧進化 ◆ChatGPT心靈畫家之路 AI助力下的繪畫新體驗 AI藝術靈感的交流空間 ◆ChatGPT驅動的企業數位轉型 智慧文書處理與法律案件管理 AI助力的行銷企劃創新 ◆Prompt魔法咒語 控制 AI 輸出的方向和風格 AI 進行互動式學習 ◆ChatGPT App - 智慧對話的新時代 多模態互動 - 文字與語音的無縫溝通 智慧與情感的交融 - 人性化的AI互動 ◆GPT畫筆魔術師 DALL-E、Hot Mods ... 讓你的奇思妙想活靈活現 圖片不夠狂？交給我！立刻變身！ 你的品牌形象，由我來打造！商業設計 ◆GPT - 數位電影院 Canva、Song Maker ... 你的AI作曲夥伴 AI驅動的影片編輯新時代 ◆GPT - 閱讀、寫作與簡報 Write For Me、Slide Maker ... AI寫廣告與SEO優化 研究助理AI助你事半功倍 AI簡報神器 ◆GPT - 網頁與科學運算 Diagrams 、Wolfram ... 圖表與視覺化圖形的助手 科學之眼，洞悉宇宙奧秘 秒建網站 ◆自然語言設計GPT 畫夢師 留學作文批改專家 比價網 深智客服 ◆AI夥伴齊聚 探索Copilot、Gemini與Claude的力量 ◆Python GPT - 進階應用探索 動態視覺表達 - 創建Gif動畫 精準時間管理 - 計時器的智能應用 ◆藝術與科技的結合 藝術圖像二維碼 ◆AI淘金術 智慧投資新手法

大多數軟件開發人員在複雜的代碼上浪費了大量的時間。《整潔代碼的藝術》提出的九大原則將教會您如何編寫清晰、可維護且功能完備的代碼。本書的指導原則很簡單：縮減和簡化，將精力投入到重要的工作上，省下大量的時間，卸下代碼維護的重擔。熱銷書作者克裡斯蒂安·邁爾在本書中利用他的經驗幫助許多程序員完善他們的編碼技能。他給出專業建議和真實例子，展示如何：利用80/20原則，專注於重要任務――最要緊的那20%代碼；避免孤立編碼，創建最小可行產品，獲得早期反饋；編寫整潔、簡單的代碼，排除混亂；避免導致代碼過度複雜的過早優化；平衡您的目標、能力與反饋，達到高產出的心流狀態；應用“做好一件事”哲學，極大地提升代碼功能；利用“少即是多”哲學，設計有效用戶界面；用“專注”原則貫穿所學的這些新技能。本書採用Python作為示例語言，但以與語言無關的方式呈現概念，適合不同水平的程序員。

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦： ◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。 ◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。 ◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。 ◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。 ◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。 本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。 書籍推薦人： 伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽 銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴 前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨 日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云 王致遠 藥師 國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋 優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

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。

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。

本書先從概率論的基礎講起，然後逐步深入到概率論在機器學習中的應用，最後結合機器學習實戰案例，重點介紹了概率論的概念及其在機器學習中的應用。通過本書讀者不但可以系統地學習常見概率的相關知識，還能對機器學習開發有更為深入的理解。本書共10章，涵蓋的主要內容：機器學習簡介；為什麼機器學習需要概率論；概率的定義；集合和事件；獨立性；概率的性質；常見的計算概率方法；離散型和連續型概率簡介；離散型和連續型概率的期望值、方差和標準差；幾種常見的離散型和連續型概率分布；條件概率；聯合概率；邊緣概率；貝葉斯理論；隨機過程簡介；馬爾可夫鏈；隱馬爾克夫模型；高斯過程；常見的機器學習Python庫；機器學習分類算法和回歸算法簡介；概率論在分類算法和回歸算法中的應用；常見的分類算法和回歸算法；強化學習簡介；有趣的機器人遊戲；GAN；圖片風格轉換。本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，不僅等

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。

Azure Databricks是一款基於雲的大數據分析和機器學習平臺，用於實現基於Apache Spark的數據處理，為快速增長的海量數據的處理和決策需求分析提供了良好的支撐。《Apache Spark大數據分析：基於Azure Databricks雲平臺》詳細介紹基於Azure Databricks雲平臺來使用Apache Spark完成大規模數據處理和分析的方法。本書總計11章，首先介紹大規模數據分析相關的概念；然後介紹受管的Spark及其與Databricks的關係，以及Databricks的版本差異和使用方法（涵蓋工作區、集群、筆記本、Databricks文件系統、數據導入/導出等內容）；接著介紹使用SQL和Python分別實現數據分析的過程，數據提取、變換、加載、存儲、優化技巧等高階數據處理方法以及外部連接工具、生產環境集成等內容；最後探討了運行機器學習算法、合併數據更新以及通過API運行Databricks、Delta流處理等高階主題。作為數據分析領域的入門書，本書具有很強的實用性，可供數據工程師、數據分析師和決策分析人員等學習和參考。

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。

本書以 MATLAB R2023a 為操作平臺，每個章節使用“實戰練習”進行講解，由淺入深、通俗易懂。本書共分為 10 章，其中：第 1～4 章主要介紹 MATLAB 基礎知識、矩陣與數組的應用、符號運算及在高等數學中的應用，使用 100 多個案例說明了命令、函數的使用方法，為了更好地理解高等數學運算的應用，第 4 章除了拉普拉斯變換、傅裡葉變換、極限、積分、微分、導數和級數等運算，還加入了一維至多維的散點數據插值、擬合及繪圖；第 5 章詳細介紹了 MATLAB 編程的 3 種基本結構，使用了 50 多個案例說明選擇、循環編程、函數建立、遞歸調用及文件讀寫操作，此外添加了 MATLAB類的使用，包括封裝、繼承及多態的案例；第 6 章介紹了二維、三維繪圖，包括特色繪圖、散點圖、動態曲線及動畫繪圖，共使用了 50 多個案例描述繪製過程；第 7 章介紹 Simulink 仿真，包括模塊、操作及使用函數運行仿真的方法；第 8 章介紹 App 界面設計，使用 50 多個案例介紹編輯文本、按鈕、圖像、坐標區、列表框、樹、表、菜單及對話框等多種組件操作過程，用戶可按步驟自行設計 App；第 9 章介紹了 MATLAB 與 C++語言和 Python 語言交互編程方法，內嵌了多個案例進行說明；第 10章介紹了建模的方法，通過機理建模、仿真優化和實驗建模 3 種方法，使用了 6 個案例說明建立數學模型的過程。本書內容從最基本的窗口操作開始，由矩陣使用到 MATLAB 的建模應用，共計使用了300 多個案例貫穿於每個章節中。所有例程內嵌程序命令、注釋、說明和運行結果，圖文並茂。本書不僅適合理工類所有專業的學生使用，也可作為計算機語言的開啟和提高類的課程教材。本書講解重視邊學邊練，配合演示文稿的課件和實戰練習，有助於課堂教學和學生自學。特別在增強學習的可視性方面，書中的 App 設計案例新穎實用，幾乎涵蓋了所有基本組件的應用。且將二維、三維、網格、網面圖、色彩的渲染、光照效果及圖像的動畫設計嵌入 App 中，突出了人機交互界面展示。

本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，並針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，第一部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，並由線性模型引出基礎的神經網絡――多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背後的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，並分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。

自ChatGPT上市滿週年以來，其熱潮未見減弱，OpenAI官方更積極拓展其應用範圍，推出了Plugins與GPTs等服務，進一步豐富ChatGPT的使用場景。這些創新的大型語言模型（LLM）應用，正在逐步轉變我們的軟體操作方式，將自然語言作為輸入介面，以生成的內容作為輸出回應。舉例來說，僅需輸入「明天10點安排業務會議，並通知相關人員」，LLM應用即可自動完成會議的建立與相關通知。這種方式，無疑是人類溝通中最為自然的模式。面對如此劃時代的變革，我們迫切需要適當的開發指導與策略。 本書旨在提供此類指南，專門解析目前市場上兩大主流的LLM應用開發框架—LangChain與Semantic Kernel。無論您是Python或.NET的開發人員，都能從本書中獲得寶貴的知識與技能。除此之外，本書還特別介紹了當前最受企業青睞的知識庫應用架構—RAG實作，以及提示工程的視覺化工具，每個主題都配有專章詳細介紹與實作教學，旨在為讀者提供全面而深入的學習體驗。 本書特色 1.首本涵蓋LangChain與Semantic Kernel框架教學指南在人工智慧領域，ChatGPT已成為不可忽視的焦點。雖然市場上有許多書籍從探討Prompt提示的調用出發，但真正深入探討如何整合外部系統或進行複雜Prompt提示的資料卻寥寥無幾。本書將填補這一空白，專注於兩大主流開發框架：LangChain與Semantic Kernel，為讀者提供深入指南。 2.內容涵蓋向量資料庫、RAGRAG是目前企業打造知識庫LLM應用的首選架構，其技術層面涵蓋向量、詞嵌入、提示工程，本書一一拆解為讀者提供詳細的RAG設計過程與實作。 3.提示流程視覺化工具提示流程視覺化工具是一種開發工具，目的在簡化由大型語言模型（LLM）提供之 AI 應用程式的整個開發週期。可簡化原型設計、實驗、反覆運算和部署 AI 應用程式的程式。本書手把手教學，甚至可以實現零程式碼建造LLM應用。適合非專業開發者使用。 4.本書適合的「讀者族群」a.想瞭解如何使用LangChain與Semantic Kernel的開發者b.想瞭解向量資料庫與RAG架構的開發者c.想瞭解Prompt提示工程視覺化設計的使用者d.想瞭解在企業面如何整合ChatGPT導入應用的技術主管 專業推薦

圖神經網絡不僅能夠解決傳統機器學習方法無法解決的圖數據問題，而且能夠應用於許多實際場景，例如社交網絡、藥物發現、網絡安全、金融風控等。《圖神經網絡基礎、模型與應用實戰》旨在為初學者和實踐者提供一個詳細、全面的入門指南，圍繞圖神經網絡基礎、模型、應用實戰(均採用Python+PyTorch實現)等方面進行介紹。《圖神經網絡基礎、模型與應用實戰》配套示例源碼、數據集、PPT課件。《圖神經網絡基礎、模型與應用實戰》共分9章，內容包括圖神經網絡概述、PyTorch開發環境搭建、數據集的獲取與加載、圖神經網絡模型、圖神經網絡在自然語言處理領域的應用、圖神經網絡在計算機視覺領域的應用、圖神經網絡在推薦系統領域的應用、圖神經網絡在社交網絡領域的應用、圖神經網絡的挑戰和機遇。其中，每個領域的應用都包括1～3個實戰項目，可以幫助讀者快速掌握圖神經網絡。《圖神經網絡基礎、模型與應用實戰》適合圖神經網絡初學者、圖神經網絡算法開發人員、深度學習算法開發人員，也適合高等院校或高職高專圖神經網絡相關課程的師生教學參考。

XGBoost是一種經過行業驗證的開源軟件庫，為快速高效地處理數十億數據點提供了梯度提升框架。首先，本書在介紹機器學習和XGBoost在scikit-learn中的應用後，逐步深入梯度提升背後的理論知識。讀者將學習決策樹，並分析在機器學習環境中的裝袋技術，同時學習拓展到XGBoost的超參數；並將從零開始構建梯度提升模型，將梯度提升擴展到大數據領域，同時通過計時器的使用瞭解速度限制。接著，本書重點探討XGBoost的細節，著重於速度提升和通過數學推導導出參數。通過詳細案例研究，讀者將練習使用scikit-learn及原始的Python API構建和微調XGBoost分類器與回歸器；並學習如何利用XGBoost的超參數來提高評分、糾正缺失值、縮放不平衡數據集，並微調備選基學習器。最後，讀者將學習應用高級XGBoost技術，如構建非相關的集成模型、堆疊模型，並使用稀疏矩陣、定制轉換器和管道為行業部署準備模型。本書適合作為高等學校計算機專業、軟件工程專業的高年級本科生及研究生教材，同時適合有一定機器學習基礎的數據科學家、機器學習工程師和研究人員閱讀，可為解決複雜的機器學習問題提供實用指導。

本書以PySide6/PyQt6的實際應用為主線，以理論基礎為核心，引導讀者漸進式學習PySide6/PyQt6的編程基礎和實際應用。本書共12章，可分為5部分。第一部分介紹基於項的控件、基於模型/視圖的控件(第1章和第2章)，第二部分介紹處理數據庫、文件、路徑、緩存相關的類和應用方法(第3章和第4章)、第三部分介紹使用Graphics/View框架繪圖、繪製二維圖表和三維圖表的相關類和應用方法(第5～7章)、第四部分介紹處理網絡、多媒體、打印機、QML相關的類和應用方法(第8～11章)。第五部分以案例的形式介紹了如何使用PySide6和其他Python模塊編寫實用程序的方法，並介紹了製作程序安裝包的方法(第12章)。本書示例代碼豐富，實用性和系統性較強，並配有視頻講解，助力讀者透徹理解書中的重點、難點。本書適合初學者入門，精心設計的案例對於工作多年的開發者也有參考價值，並可作為高等院校和培訓機構相關專業的教學參考書。

本書適用於想要學習CANoe的初學者，無論是汽車電子工程師、軟件工程師還是測試工程師都可以從中受益。本書的目標讀者應該具備一定的汽車電子的基礎知識和編程經驗(如C、C++或Python基礎)，並且對CAN總線協議和汽車電子系統有一定的瞭解。本書的編寫秉承“簡單易學、實用性強”的原則，力求讓讀者在最短時間內掌握CANoe的基礎知識和使用方法。本書從實際的需求出發，注重實踐操作，讓讀者通過實際操作來感受CANoe的強大功能，從而更好地掌握其使用方法。本書也可作為高校工具書的參考教材。本書將會介紹如何使用CANoe軟件進行網絡通信的仿真、分析、測試和診斷。通過快速、精准地模擬各種車輛網絡和ECU通信環境，幫助汽車電子開發測試工程師加速開發測試和驗證工作。同時，將從零基礎開始介紹CANoe軟件的安裝、界面和基本操作。通過本書，讀者將會瞭解到如何使用CANoe創建工程、添加節點和通道配置以及發送數據等。除此之外，本書還將深入介紹CANoe軟件的高級功能和應用，例如如何在開發過程中，通過使用CAPL語言來實現自定義功能和腳本，從而增強仿真和分析的靈活性。

本教材系統地論述了人工智能的經典理論及人工智能主要研究領域的基礎知識與應用場景，目標是用通俗易懂的方法幫助讀者構建完整的人工智能知識體系，為後續的深入學習打下基礎。本教材通過講解人工智能在諸多領域的經典應用案例，幫助讀者更好地瞭解人工智能技術的發展和日常生活的關切度，以及未來人工智能的發展趨勢及面臨的挑戰。本教材內容採用Python作為講授計算思維和人工智能的載體，與課程相結合，形成一個融理論教學、科學訓練、創新實踐為一體的人工智能課程體系和協同培養機制，使所培養的人才在基礎知識、專業知識、實踐能力、創新能力、倫理道德以及科學與職業素質等方面得到全面均衡的發展。本教材適合商科類高職高專和應用型本科，可以作為非人工智能專業的選修課和人工智能專業的導論課教材，也適合作為人工智能技術愛好者的入門讀物。

匯編語言是人和計算機溝通的最直接的方式，它描述了機器最終所要執行的指令序列。匯編語言和機器語言一樣都是和計算機體系架構強綁定的低級語言。本書是龍芯自主指令集的首本匯編語言教程，系統講解龍芯處理器全新的自主指令系統架構 LoongArch。本書循序漸進地介紹基於 LoongArch 的匯編語言知識，包括計算機語言、使用匯編語言的場景等基礎知識，寄存器、指令集、函數調用等匯編語言的核心內容，以及編寫程序示例和常用的調試手段。本書並不是逐條地講解每一條指令的功能，而是通過關鍵指令的拆解來介紹計算機工作的基本原理，同時恰當地指出 LoongArch 的特殊之處，便於讀者理解、實踐、應用 LoongArch。本書非常適合基於龍芯架構的工程技術人員學習參考，也可作為從事計算機體系結構或計算機系統設計的工程技術人員的參考書，還可用作大學計算機專業的延伸閱讀資料。本書的讀者應具備以下基礎：具有計算機的使用經驗，具有計算機基礎知識，具有一門高級語言（C、Java、Python 等）的基本編程基礎知識。

本書系統全面地介紹了計算機前沿科技——虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，詳細地介紹了Blender 3D建模設計、VRX3D虛擬現實開發技術、Unity虛擬集成開發環境以及元宇宙等相關知識。本書共10章，主要包括虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴交互技術、大眾化虛擬現實硬件設備、虛擬現實技術應用、Blender虛擬仿真開發平臺、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Unity虛擬/增強現實開發平臺、Python虛擬現實人工智能技術以及元宇宙。本書是虛擬現實領域前沿的概論性教科書，是集計算機虛擬現實技術、增強現實技術、智能可穿戴技術、VRX3D虛擬/增強現實開發平臺、Blender虛擬仿真開發平臺、Unity虛擬仿真開發與設計及元宇宙相關理論知識等內容於一身的實用性教科書。本書內容豐富，深入淺出，思路清晰，結構合理，實用性強。本書配有豐富的虛擬現實技術設計實例並提供了大量的實驗文件和源代碼，幫助讀者更加輕鬆地掌握本書的技術內容。本書可作為高等院校多媒體技術、數字媒體技術、計算機應用等專業“虛擬現實技術”課程的教材或教學參考書，也可供從事虛擬現實技術研究、開發和應用的從業人員及虛擬現實愛好者學習參考。

本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和程式設計知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何運作的，並學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那麼隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的彩色插圖和具有啟發性的類比，以及豐富的現實世界的例子，深入地地解釋了深度學習的關鍵概念，包括： •文本生成器如何創建新穎的故事和文章。•深度學習系統如何在人類遊戲中學習遊戲並獲勝。•影像分類系統如何辨識照片中的物體或人。•如何以對日常生活有用的方式思考機率。•如何使用構成現代人工智慧核心的機器學習技術。各種各樣的智力冒險家都可以使用本書中涵蓋的強大思想來建立智慧系統，幫助我們更好地理解世界和生活在其中的每個人。這就是人工智慧的未來，這本書可以讓你充分想像它的未來。

《PyTorch語音識別實戰》使用PyTorch 2.0作為語音識別的基本框架，循序漸進地引導讀者從搭建環境開始，逐步深入到語音識別基本理論、算法以及應用實踐，是較好的一本語音識別技術圖書。本書配套示例源碼、數據集、PPT課件等資源。《PyTorch語音識別實戰》分為13章，內容包括語音識別之路、PyTorch 2.0深度學習環境搭建、音頻信號處理的理論與Python實戰、音頻處理常用工具包Librosa詳解與實戰、基於DNN的語音情緒分類識別、一學就會的深度學習基礎算法、基於PyTorch卷積層的語音情緒分類識別、詞映射與循環神經網絡、基於Whisper的語音轉換實戰、注意力機制與注意力模型詳解、鳥叫的多標籤分類實戰、多模態語音轉換模型基礎、GLM架構多模態語音文字轉換實戰。《PyTorch語音識別實戰》內容詳盡、示例豐富，適合作為語音識別初學者、深度學習初學者、語音識別技術人員的參考書，同時也非常適合作為高等院校或高職高專深度學習、語音識別等課程的教材。

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。