Python

本書旨在培養高職學生的信息素養、計算思維和人工智能素養等數字時代的三個基本素養。全書共分六個單元, 主要內容包括開啟人工智能新時代、人工智能應用微體驗、圖像識別、聲音識別、自然語言處理和人工神經網絡。本書內容選取將人工智能的基本理論知識和典型行業應用相結合, 通過任務實踐, 將理論知識融入體驗式應用案例中, 做到易學、易懂、有趣。本書面向高職高專院校各專業學生, 選取了人工智能中的關鍵技術和典型應用, 以Python為開發語言, 通識與技能並重, 具有很強的操作性和實用性, 既可作為高職高專及中等職業院校人工智能公共基礎課程的教材, 也可作為計算機類、電子信息類相關專業的人工智能基礎課程入門教材。為方便教學, 本書配備電子課件等教學資源。凡選用本書作為教材的教師均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。如有問題請致信cmpgaozhi@ sina. com,或致電010 -88379375 聯繫營銷人員。

2021年，CSDN推出《新程序員》系列圖書，受眾定位於職業開發者、項目經理，以及CTO&CIO。內容定位在產業生態、前沿趨勢，以及為開發者帶來更多來自於國內外學術界、研究院所，以及產業界泰斗級大佬的深度思考。作為CSDN社區最優質、最權威性的精華內容集合，讓開發者身在此山中，也可以遍覽群山。當下，開源正從開發者亞文化上升到國家戰略，成長為主流開發模式。對於開發者來說，開源已經是必備的學習和應用技能。數字經濟下的“新金融”是科技賦能金融產業的聚焦點，AI、雲、大數據等新一代技術，與金融的融合創新成為檢驗技術落地的試金石。本書內容目前已經邀請到MySQL之父，Apache軟件基金會聯合創始人、OpenSSF總經理Brian Behlendorf，Python之父Guido van Rossum，MongoDB CTO Mark Porter，紅帽全球CEO Matt Hicks，以及凝思董事長、中國Linux第一人宮敏，Linux內核守護者吳峰光等國內外知名開源技術專家參與開源專題；金融專題邀請到中國工商銀行、中國人民銀行、平安科技、IBM、廣發銀行、微眾銀行、螞蟻金服、華控清交等知名國內外金融科技公司參與實踐案例分享。彙聚全球技術大師、技術先鋒(往期合作作者)

業務上雲已經成為當下企業的主要解決方案。本書重在普及公有雲主流技術的應用，本書自始至終結合開源的WordPress博客應用系統，演示了業務系統上雲、業務系統容器化部署、業務系統結合大數據服務的使用等。本書將幫助讀者瞭解公有雲基礎知識以及企業級公有雲解決方案，讓讀者逐步走進高效、低成本的雲上容器世界，快速邁向雲原生。本書共分為7個項目：項目一 認識華為雲的產品、解決方案、雲市場和培訓認證，幫助讀者認識公有雲；項目二 學習華為云云服務器、雲存儲、雲網絡和雲數據庫等熱門產品的使用；項目三 學習業務系統wordpress遷移上華為雲的實現流程；項目四 學習雲原生技術棧相關技術的使用和雲容器引擎的部署流程；項目五 學習Hadoop生態圈常用技術的使用場景和公有雲上大數據服務的內容及其使用；項目六 學習雲監控服務和雲日誌服務的概念、功能和應用場景；項目七 學習python api調用華為雲熱門產品和基於華為雲容器CCE的灰色發佈系統部署。

本書為國家職業教育大數據技術專業教學資源庫配套教材，也是高等職業教育計算機類課程新形態一體化教材。 本書選擇Python 3作為編程環境，系統講述編寫爬蟲所需要的各種技術。包括HTTP的原理、urllib和request網絡請求庫的使用、正則表達式、XPath等數據提取規則的使用和爬蟲框架Scrapy的使用，並最後通過一個項目“招聘分析監控系統――數據采集系統”將以上技術綜合運用起來。 本書配套有微課視頻、教學設計、授課用PPT等數字化教學資源。與本書配套的數字課程“數據采集與預處理”已在“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開放課程的學習，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。讀者可登錄平臺進行資源的學習及獲取，也可發郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com獲取相關資源。 本書緊跟信息社會發展動態，內容新穎、結構清晰，具有很強的趣味性和實用性。本書可作為高等職業院校大數據技術專業及其他相關專業的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

本書系統地介紹了汽車傳動系統結構組成及振動產生的原因，力圖使讀者了解汽車傳動軸，後橋等汽車零部件的工作原理，剖析其工作過程中振動產生的原因。此外，還將智能製造和智能設計與傳動系統緊密結合，簡要地展望汽車傳動系統的發展趨勢。通過理論與實踐一體化的講解，力求使知識講解與實踐更好地結合，為現代汽車動力傳動系統的研發打下基礎。此外，本書將傳動系統領域的科研成果應用於課堂教學，在介紹本科研團隊研究成果的同時，可以提升學生對汽車動力傳動系統的認識，提高學生的專業素養。本書共7章，以傳動系統為主線，內容涵蓋傳動系統結構概述；傳動軸的振動分析；驅動橋的振動分析；傳動系統的振動分析及參數優化設計；基於Python的傳動系統智能設計；傳動系統的智能製造；總結與展望等。本書可作為總結本科研團隊的科研專著，亦可作為高年級本科生或研究生的授課教材及自學用書。

21世紀以來，隨著國民經濟的快速增長，人民生活水平的逐漸提高，國內景區景點的開發以及基礎旅遊設施的建設加快，人們對旅遊的需求越來越大，對旅遊業的要求也越來越高。2015年，旅遊業成為國家經濟戰略性支柱產業之一。越來越多的地市開啟了“全域旅遊”這一轉型升級之路。當前，旅遊市場競爭日趨激烈，如何提升旅遊形象成為每一個地市及景區首先要解決的問題。 河南作為文化旅遊大省，旅遊資源豐富，有26個國家全域旅遊示範區。本書在查閱大量相關文獻的基礎上，基於全域旅遊的背景，以26個國家全域旅遊示範區創建單位為研究對象，構建全域旅遊形象感知理論基礎。借助八爪魚採集器、NVivo、Rost Content Mining 6、Netdraw、Python等研究工具，通過對網絡遊記的文本分析，探討旅遊者對河南省全域旅遊的感知形象，找出形象中的缺失部分。最後，通過IPA分析，深入研究河南省全域旅遊建設中亟需改進的問題，並提出相應的解決措施，以期推動河南省全域旅遊發展，促進河南省文化旅遊強省建設。

IntelliJ IDEA是一款優秀的軟件開發工具，學習和掌握IntelliJ IDEA對於開發者來講具有十分重要的意義。本書以IntelliJ IDEA的操作使用為主線，同時貫穿示例教學，全面地向讀者展示了其強大的開發與管理能力。 本書為讀者準備了比較全面的技術體系，共16章。第1章與第2章主要講解了IntelliJ IDEA的使用技巧；第3章主要講解了IntelliJ IDEA中的工程結構及組織方式；第4章與第5章主要講解了IntelliJ IDEA下項目的編譯、部署、運行與調試；第6章與第7章講解了Maven等項目構建管理工具的使用；第8章Git版本管理是開發者需要著重學習的知識技能；第9章講解了Spring項目的使用原理並深化了示例；第10章講解了數據庫管理工具的使用技巧；第11章至第14章進行了全方位的拓展，引入了Docker容器、Vue.js、Scala、Python等相關內容；第15章為輔助教學篇，主要講解了持續化部署工具的使用；第16章為結束篇，以插件為主題從大方向講解了IntelliJ IDEA下的插件開發。 本書適用于所有初學者及具有一定開發經驗的從業人員、軟件愛好者。相信通過閱讀本書，讀者能夠獲得更多的幫助與提升。

統計學習是機器學習的重要分支，本書兼顧了數學上的理解和代碼實踐，內容主要包括基礎知識和統計學習模型。第1章、第2章結合VC維介紹過擬合的本質，並介紹手動特征選擇的辦法；第3章、第4章從最簡單的線性模型出發經過概率統計的解讀而得到分類和回歸算法；第5章討論了不依賴於假設分布的非參數模型；第6章將核方法作為一種非線性拓展的技巧介紹如何將該方法應用到很多算法中，並且引出了著名的高斯過程；第7章以混合高斯作為軟分配聚類的代表性方法，從而引出著名的EM算法；第8章討論了機器學習的集成算法；第9章介紹的線性和非線性降維方法將會解決維度災難問題，並且不同於單純的特征選擇；第10章討論了不依賴於獨立同分布假設的時間序列算法。本書適合對於統計學習感興趣的大學生、工程師閱讀參考。閱讀本書需要具備基礎的Python編程技術和基本的數學知識。

本書參照教育部管理學科運籌學課程教學大綱要求，結合國內雙一流重點高校運籌學教材的內容體系，以及編者多年的教學成果和經驗編寫而成。書中系統地講解了在經濟管理領域應用十分廣泛的線性規劃、整數規劃、動態規劃、圖與網絡分析、存儲論、優化模型構建和對策論等內容，不同類型的高校可以根據實際情況及學時限制選擇其中的主要內容進行教學。 本書的特色是在介紹管理運籌學基本原理和應用方法的基礎上，引入大量的經濟管理領域的應用案例，以問題為導向，著眼于培養讀者應用運籌學原理和方法解決實際管理與決策問題的能力、運用國際上流行的運籌學教學軟件WinQSB進行經濟管理決策分析的能力。同時，提供部分Python代碼求解線性(整數)規劃問題，適度弱化具體的模型和公式的推演過程，讓讀者將主要的時間和精力集中在問題分析建模、軟件求解和經濟管理決策分析上。 本書可作為高等院校經濟管理類本科生、MBA、EMBA、MPA、工程碩士的管理運籌學課程教材，也可作為廣大從事相關工作的企業管理人員、工程技術人員和政府部門相關人員自學參考書。

本書系統講解了智能運動控制領域的核心理論、先進算法與工程應用，圍繞機器人、無人機和自動駕駛三大典型平臺，構建一套通用的智能運動控制知識體系。本書首先介紹了運動控制的基礎概念與發展趨勢，包括控制架構分類、智能感知—決策—執行閉環設計等核心內容；隨後依次講解位置控制、速度控制、軌跡規劃、智能PID演進、振動抑制等關鍵模塊，配合大量基於ROS、Fym、Carla、CVXPY等平臺的真實仿真項目，幫助讀者理解控制系統從建模到實現的全過程。全書還特別引入了深度強化學習、模糊控制、元學習、數字孿生、事件觸發等前沿技術，體現了智能運動控制與AI深度融合的應用趨勢。書中大量配套實戰案例，全面覆蓋工業與研究實際需求，貼近真實應用場景。本書內容全面兼顧原理解析與項目實踐，是學習智能運動控制技術的良好教程。本書適合具備Python基礎、掌握基本控制理論或機器人系統知識的讀者閱讀，尤其適合人工智能、控制工程、機器人技術、自動化系統等方向的工程師、研究人員和開發者，也可作為高校控制類課程、AI與自動駕駛專業課程的教學參考書。

本書分為7章，第1章介紹登錄GaussDB的DAS方式和客戶端登錄方式。第2章介紹多用戶訪問同一高斯數據庫實例，通過IAM賬號訪問同一個數據庫實例。第3章介紹創建各種數據庫對象及管理，包括表、視圖、索引。第4章介紹GaussDB數據庫編程基礎,包括各種數據類型、定義變量、常用各類系統函數、流程控制語句、函數、存儲過程、觸發器、￿標。第5章介紹GaussDB數據庫編程高級內容，包括Java語言訪問GaussDB數據庫、Java程序執行增刪改查語句、Java程序執行動態SQL、Java程序執行存儲過程、Python程序訪問GaussDB。第6章介紹管理GaussDB數據庫，內容包括數據的導入導出、數據的備份與恢復、數據庫的安全性、數據庫的事務，其中安全性講述了創建用戶、角色、加密及解密數據、數據脫敏等內容。第7章介紹openGauss的安裝部署，內容包括在CentOS操作系統中安裝openGauss，並介紹客戶端工具gsql連接數據庫、服務器端gs_om工具的使用。本書適合作為高等院校計算機、軟件工程、網絡工程、大數據、人工智能等信息類相關專業的上機教材，也可供對華為GaussDB和openGauss比較感興趣的開發人員、數據庫管理員、數據庫系統工程師、廣大科技工作者和研究人員參考。

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。

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。

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。

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。

Pytest是非常廣泛的基於Python語言的應用自動化測試框架，本書首先從實戰的角度層層遞進地講解了Pytest框架使用方法，然後從企業級應用實戰的角度講解了如何利用Pytest自動化測試企業測試框架，並結合Jenkins以及Allure工具，演示在企業中是如何應用的。 第1章介紹運行環境以及Pytest快速體驗，第2章介紹Pytest測試腳本的組成結構和測試腳本默認的命名規則以及腳本執行，第3章介紹斷言的使用方法，第4章介紹了標簽的使用方法，第5章詳細介紹了自動化腳本各種常用的執行策略，第6～8章介紹了fixture的基礎和高級應用以及常見的fixture的使用方法，第9章介紹了參數化以及數據驅動的使用方法，第10章介紹了告警，第11章介紹了Pytest中豐富的日誌和打印功能，第12章介紹了Allure測試報告，第13章從設計角度介紹如何設計封裝自動化測試框架，以及Pytest、Allure與Jenkins的集成，第14章介紹了常用的第三方插件，第15章解讀了Pytest的核心即Pluggy的源碼分析。 本書既可以作為自動化測試人員、測試開發人員的工具書，也可以作為Pytest技術相關培訓教材。

本書採用“問題描述+解決方案”模式，通過500個案例介紹了使用Pandas進行數據分析和數據處理的技術亮點。全書共分為8章，主要案例包括：讀寫CSV、Excel、JSON、HTML等格式的數據；根據行標簽、列名和行列數字索引篩選和修改數據，使用各種函數根據數據大小、日期範圍、正則表達式、lambda表達式、文本類型等多種條件篩選數據；統計NaN（缺失值）的數量、占比，根據規則填充和刪除NaN；在DataFrame中增、刪、查、改行列數據，計算各種行差、列差、極差以及直接對兩個DataFrame進行加、減、乘、除運算和比較差異；將寬表和長表相互轉換，創建交叉表和各種透視表；對數據分組結果進行求和、累加、求平均值、求極差、求占比、排序、篩選、重採樣等多種形式的分析，將分組數據導出為Excel文件。本書還附贈36個數據可視化案例，如根據指定的條件設置行列數據的顏色和樣式，根據行列數據繪製條形圖、柱形圖、餅圖、折線圖、散點圖、六邊形圖、箱形圖、面積圖等。 本書適於作為數據分析師、物流分析師、金融分析師、數據產品開發人員、人工智能開發人員、市場營銷人員、辦公管理人員、Python程序員等各行各業人員的案頭參考書，無論對於初學者還是專業人士，本書都極具參考和收藏價值。

自然語言處理是人工智能的重要分支，本書是一本自然語言處理的入門教材，主要面向高年級本科生和低年級研究生。本著理論結合實踐的基本原則，本書共分為 11 章，其中第 1 章概述了自然語言處理的研究內容、發展歷程、技術特色和當前現狀，是概述性的一章。第 2 章是自然語言處理的編程基礎，對 Python 語言及其相關模塊進行了介紹。第 3 章是自然語言處理的算法基礎，主要對常見的機器學習算法(分類算法、聚類算法、模型評估方法、概率圖模型、集成學習、人工神經網絡等)進行了講解。 第 4 章和第 5 章從統計學方法入手講解了自然語言處理的兩個基礎任務：分詞和關鍵詞抽取。第 6 章則講解了當前流行的詞向量技術，尤其是 Word2vec 和大規模預訓練模型 BERT。從第 7 章至第 11 章分別對當前自然語言處理的熱門研究領域展開講解，包括文本分類、信息抽取、機器閱讀理解、文本生成和摘要抽取、對話和聊天系統等。 本書除了可以作為高等院校計算機、大數據和人工智能及其相關專業的本科生和研究生教材，也可供對自然語言處理技術感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

本書主要基於Autodesk Revit上的開源插件――可視化編程軟件Dynamo展開，面向建設工程領域，適用於建築行業各個專業的設計、施工、管理方面的專業人士和研究人員，高校師生，軟件開發工程師以及BIM愛好者。本書為讀者提供了大量的實戰技巧，具有較強的針對性、知識性、獨創性與實用性。本書第1章以例題的形式講解Dynamo基礎知識，串聯關鍵知識點，避免了枯燥的理論講解，增加了可讀性，同時為真實項目實戰打下基礎。在第2章案例應用，分別從案例背景、解決方案、案例知識點、案例詳解四個方面對每一個真實案例進行講解。通過提出項目需求，探究解決思路，解決項目問題，帶領讀者由淺入深，逐步掌握解決問題的思路和方法，舉一反三，解決自身的實際工程問題，並且借助BIM技術，從源頭提高項目的綜合應用與管理能力，為讀者今後的職業提升和項目經濟收益提供幫助。第3、4章深入地講解了DesignScript語法、Python調用Revit API等知識點，可以幫助有一定基礎的讀者進一步提升自身實力，為腳本優化和二次開發打下基礎。能更好地幫助讀者理解軟件的API，並為工程需求服務，這也是當今建設領域一名BIM工程師的必備技能。

本教材介紹了醫學數據計算機處理與分析的基本概念、方法和相關工具，著重以Excel軟件為基礎闡釋了數據采集、數據處理、數據顯示和可視化等數據分析的方法和具體過程。第1篇應用基礎(第1～2章)主要介紹計算機數據處理與分析的基本概念、方法和相關工具，介紹了利用Excel進行醫學數據采集和輸入的方法。第2篇數據處理(第3～4章)介紹了如何利用公式和Excel各類函數處理數據。第3篇數據分析與顯示(第5～6章)介紹利用Excel數據管理工具來進行數據分析和數據顯示，同時介紹了如何使用數據可視化插件進行操作。在第4篇數據高級分析(第7～8章)中，詳細介紹了利用Excel高級統計分析工具庫、模擬運算與規劃求解來解決相關醫學統計問題。第5篇應用拓展(第9～10章)介紹了如何利用Access保存數據結果，簡要介紹了Python數據處理的例子。所有知識點內容均配備醫學相關數據，作為應用案例和操作過程，通過計算機數據處理與分析的學習，讀者能掌握更多的醫學數據分析的方法，為將來進行專業領域的大數據分析與挖掘打下基礎。

本教材書介紹計算機專業用到的相關知識和常用的軟件。本書共12章，第1～3章結合高中所學數學基礎知識，詳細講解了與計算機專業密切相關的數制、排列組合、數論的相關內容；第4章介紹邏輯運算；第5～10章簡單介紹計算機專業的編程基礎語言：C語言、java語言和Python語言，介紹與專業相關的經典算法和排序方法；第11章介紹矩陣的基礎知識，第12章介紹數據處理常用的MATLAB軟件。本書各章節都有課後練習，可幫助讀者鞏固所用的內容。 本書突破常規數學課純理論教學的方式、計算機編程課重在編程而容易忽略編程的思維方式，保證知識的系統性、計算機編程實現算法的有效性，突出數學知識與編程思維相結合的特點。本書結合專業課需要的數學知識，加強算法實現過程中需要的數學原理及其推導過程、編程思路的訓練，為專業課的教學和學習做了良好的知識儲備。教材通過設計科學的教學內容和教學順序，通過手工計算、推導過程與計算機編程實現“並行教學”的方式，激發學生濃厚的學習興趣，高效實施教學，是一本易教易學的教材。

《人工智能入門》 （全四冊）教材由全球領先的人工智能平臺公司、全球最具價值的 AI 創新企業人商湯頂級研究團隊，聯手全國知名教育專家和優秀中學教師共同編寫。本書系面向初中學生，以及初中文化程度以上讀者，一共分為四冊，九個章節。整體內容圖文並茂，包括人工智能概覽、簡單的判斷、機器視覺入門、圖像理解入門、語音識別入門、自然語言處理、簡單機器決策和開放實驗與思考。考慮到學生的認知規律，在具體章節編排上基於應用穿插推進，使學習過程與生活應用相配合。每章以相關生活場景引入，通過對相關問題的思考，對知識進行循序漸進的傳遞。每章穿插編程練習和小項目，結合豐富的虛擬平臺和小車教具，鼓勵發展學生的動手能力與創造能力，對基礎的編程教育也進行了普及。《人工智能入門》 （第一冊），講述了什麼是人工智能，人工智能可以做什麼，以及關於人工智能引發的一些思考和討論――假如你生活在人工智能高速發展的明天。★進入AI世界,學會如何與機器人對話Python 語言在人工智能領域,是最廣受歡迎的語言之一。書中將將結合Python編程語言, 探索如何逐步控制虛擬小車做更多的動作。如何用指令來控制小車的運動? 如何讓小車具有感知周圍物理世界的能力、給予小車決策的能力? 如何實現綜合的小車應用? 我們帶著這些問題, 通過對虛擬小車的操縱, 認識人工智能基礎, 包括基礎編程、傳感器, 以及古典的人工智能控制等方面的內容。★如何利用多種傳感器協同定位的方法, 進一步提高機器人定位的精度在機器人或機器小車的控制中, 我們往往希望它們可以不用外界的遙控就能完成特定的任務, 幫助人們分擔一些日常的工作, 比如, 在家裡掃地、在醫院運輸藥品、在球場撿球等。不論是在室內還是在室外, 都不難發現, 在很多實際的應用場景中都有一個最基本的要求, 就是機器人在執行指令的過程中, 需要知道自己的位置。比如室內的掃地機器人, 需要知道自己處於房間內的什麼位置, 才能準確地沿著一定的路線行駛; 再如無人駕駛的汽車, 需要知道自己處於哪條街道, 處於街道上的什麼位置等。機器人知道自己所處位置的這個功能, 就是定位的功能。本書中, 我們將用一個簡單的一維定位任務對定位問題進行初步的探究。在一台直線行進的小車上, 用不同的辦法分別解決小車的定位問題。

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。

隨著BIM技術取代傳統CAD成為行業主流，建築全生命週期的信息集成與跨平臺協作需求日益迫切，但專用軟件的格式壁壘、數據交換效率低下、協同流程複雜等問題制約著行業發展。在此背景下，IFC標準作為國際通用的建築數據交換協議，其開源實現工具IfcOpenShell的價值愈發凸顯，本書正是基於這一技術痛點與行業需求而撰寫。本書以IFC標準與IfcOpenShell工具鏈為核心，構建“基礎-技術-實踐”三位一體的知識體系。基礎部分闡釋BIM的全生命週期管理優勢，解析IFC標準的分層架構(資源層、核心層、互操作層、領域層)及數據組織邏輯，揭示其打破軟件壁壘的技術原理。技術部分聚焦IfcOpenShell的實戰應用，涵蓋運行環境配置、命令行工具與Python API操作，詳解模型加載、幾何操作、屬性管理、格式轉換等關鍵技術，並針對數據冗餘、協同衝突等行業難題提供解決方案。實踐部分通過基礎設施項目案例，展示IFC與GIS集成、輕量化可視化等落地場景，同時展望其與AI大模型、區塊鏈等技術融合的未來趨勢。本書兼顧理論深度與工程實踐，為BIM開發者、建築信息化工程師等行業人員提供從標準理解到工具應用的完整指南，助力破解行業數據互操作瓶頸，推動建築數字化轉型向智能化、標準化邁進。

本書旨在用傳統前後端開發過程中開發者熟悉的詞匯與術語對AI應用開發的專業知識進行深入淺出的講解，使開發者能夠從0到1入門AI應用開發。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現不同技術方案的優劣、技術選型時的考量和技術生態的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應用的開發，從OpenAI API調用到RAG開發，從MCP服務器創建到智能體開發。本書的內容編排循序漸進，前半部分聚焦“入門”，通過控制代碼複雜度及詳細的基礎知識講解，幫助讀者快速熟悉AI應用開發中的概念與常見模式；後半部分聚焦“進階”，將向量數據庫、第三方雲服務等技術組件引入示例，並嘗試通過構建完整的端到端應用將知識點串起來。此外，本書不僅包含業務代碼，還涉及AI應用的調試、監控、部署乃至最佳實踐，力求帶給讀者可工作的上線代碼。本書非常適合想用AI提升產品競爭力的前後端開發者、需要進行快速概念驗證的技術經理與創業者，以及希望將大模型接入現有系統的架構師與運維工程師閱讀。讀者無須擁有與AI應用開發相關的經驗，無須掌握Python或者Node.js編程語言，只要具有編程基礎知識即可暢讀本書。

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。

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。

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。

“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。

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。

本書系統講解了FFmpeg命令行及音視頻特效的基礎理論及應用，包括詳細的FFmpeg命令行參數選項，包括音視頻轉封裝、轉碼、水印、字幕等，包括各種音視頻特效(倍速、倒放、旋轉、模糊、畫中畫、九宮格、浮雕和字幕效果等)，包括流媒體方方面面(RTSP、RTMP、HLS)等直播功能，包括音視頻採集，以及各種開發語言(C++、Java、Python)調用FFmepg命令行等。本書為FFmpeg音視頻流媒體系列的第三部。全書共分為12章：系統講解了FFmpeg命令行的基礎知識、轉封裝與轉碼、圖片水印與文字跑馬燈、各種音視頻特效、流媒體直播功能、音視頻採集功能，以及各種開發語言調用FFmepg命令行等。書中包含大量的示例，圖文並茂，爭取讓一個音視頻流媒體領域的讀者真正入門，從此開啟流媒體直播編程的大門。本書知識體系比較完整，側重FFmpeg命令行及音視頻特效的原理講解及應用。建議讀者先學習FFmpeg音視頻流媒體系列的第一本《FFmpeg入門詳解――音視頻原理及應用》和第二本《FFmpeg入門詳解――流媒體直播原理及應用》，然後來學習本書。本書的講解過程由淺入深，讓讀者在不知不覺中學會了FFmpeg命令行的基礎知識，並能動手實現各種轉碼功能、音視頻特效處理、並能實現流媒體直播功能。本書可作為FFmpeg命令行應用及音視頻特效處理方向的入門書籍，也可作為高年級本科生和研究生的學習參考書籍。

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。

本書從技術應用角度介紹了人工智慧、大資料等相關技術。對人工智慧基礎概述、技術分類、基本原理、開發平臺、應用場景、案例體驗等的系統介紹能使讀者快速建立起對人工智慧技術的全貌認識，培養讀者繼續深入學習人工智慧技術的濃厚興趣。本書共9章內容，內容包括：人工智慧概述、Python語言基礎、機器學習與深度學習、電腦視覺、語音處理、自然語言處理、人工智慧與大資料、智慧型機器人專案應用、新一代人工智慧的發展與思考。本書融入課程思政元素，致力於不斷提升讀者的課程學習體驗、學習效果，將價值塑造、知識傳授和能力培養三者融為一體。本書可作為高等職業院校人工智慧技術基礎相關公共課教材，也可作為各類培訓機構的人工智慧、大資料、物聯網、電腦、軟體技術等相關專業的教材。本書也非常適合對人工智慧、大資料等感興趣的讀者，以及需要快速瞭解人工智慧全貌，為後續深入學習奠定基礎的相關專業學生。為方便教學，本書配備電子課件、線上課程等教學資源。凡選用本書作為教材的教師均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。如有問題請致信cmpgaozhi@sina.com，或致電010-88379375聯繫行銷人員。