本書(shū)以簡(jiǎn)潔、通俗易懂的語(yǔ)言，詳細(xì)介紹了如何利用ChatGPT來(lái)處理和分析數(shù)據(jù)，不僅為初學(xué)者提供了基礎(chǔ)知識(shí)，也為有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師提供了新的手段。書(shū)中包含詳細(xì)的指導(dǎo)和應(yīng)用案例，旨在幫助讀者從零開(kāi)始構(gòu)建數(shù)據(jù)分析流程，在實(shí)際工作中靈活運(yùn)用ChatGPT來(lái)解決問(wèn)題和提升效率。通過(guò)閱讀本書(shū)，你將掌握利用ChatGPT進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

本書(shū)以傳感器的應(yīng)用技術(shù)為主線安排內(nèi)容。全書(shū)共13章，第1章介紹傳感器的基礎(chǔ)知識(shí)、基本概念，第2章至第11章分別介紹應(yīng)變式傳感器、電感式傳感器、電容式傳感器、壓電式傳感器、霍爾式傳感器、光電式傳感器、熱電式傳感器、數(shù)字式傳感器、化學(xué)傳感器和新型傳感器的工作原理、特性、測(cè)量電路及典型應(yīng)用，第12章介紹傳感器的綜合應(yīng)用實(shí)例，

本書(shū)緊跟傳感器與自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，緊密結(jié)合高等職業(yè)教育的特點(diǎn)，圍繞行業(yè)產(chǎn)業(yè)人才養(yǎng)需求，以推動(dòng)應(yīng)用型、技術(shù)技能人的培養(yǎng)為目標(biāo)，依據(jù)崗位能力要求，以項(xiàng)目化的形式重構(gòu)課程容。書(shū)中分別介紹了傳感器技術(shù)在力、溫度、環(huán)境量、液位、位移、度等參數(shù)的檢測(cè)方面的典型應(yīng)用其綜合應(yīng)用。

全書(shū)共9章，內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)及其組成、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的典型型式、發(fā)展概況和趨勢(shì)；計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)技術(shù)；數(shù)字控制技術(shù)；常規(guī)及復(fù)雜控制技術(shù)；現(xiàn)代控制技術(shù)；先進(jìn)控制技術(shù)；計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)技術(shù)；分布式測(cè)控網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

本書(shū)分為7個(gè)章節(jié)。第一章介紹大數(shù)據(jù)歸約在數(shù)據(jù)預(yù)處理中的作用以及面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)；第二章介紹多維大數(shù)據(jù)歸約知識(shí)體系、業(yè)務(wù)領(lǐng)域本體和歸約任務(wù)本體；第三章介紹大數(shù)據(jù)特征選擇策略和評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，以及兩階段混合特征選擇方法；第四章介紹大數(shù)據(jù)元組相似度度量和快速歸約方法；第五章介紹了大數(shù)據(jù)數(shù)值歸約基本方法和基于約束轉(zhuǎn)變的數(shù)據(jù)立方體計(jì)算技

本書(shū)是“格致方法·商科研究方法譯叢”中的一種，商科研究方法主要是幫助相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生進(jìn)行理論研究的教學(xué)參考書(shū)。數(shù)字方法在商科方法研究中經(jīng)過(guò)許不斷發(fā)展，形成了完備的體系。本書(shū)主要教學(xué)的是使用數(shù)字方法收集定性數(shù)據(jù)，即在定性研究中使用數(shù)字方法(包括跟蹤和追蹤)，幫助相關(guān)專(zhuān)業(yè)的碩士研究生完成其畢業(yè)論文。全書(shū)分六章，手把手地幫助

本書(shū)采用案例式編寫(xiě)模式，包括7個(gè)單元，其中，單元1介紹數(shù)據(jù)分析的基本概念、流程和常用工具包，單元2介紹數(shù)據(jù)標(biāo)注的分類(lèi)、基本流程及工具的使用，單元3介紹ndarray數(shù)組及Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)NumPy，單元4介紹數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)pandas，單元5介紹數(shù)據(jù)可視化工具包Matplotlib和seaborn，單元6介紹分類(lèi)

本書(shū)共有九章，從數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理概述開(kāi)始，介紹了大數(shù)據(jù)環(huán)境的搭建，并對(duì)數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理的技術(shù)方法進(jìn)行了系統(tǒng)介紹。數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容包括Flume日志數(shù)據(jù)采集、Kafka日志數(shù)據(jù)采集、Fluentd與Logstach等一系列數(shù)據(jù)采集技術(shù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容包括網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集Web數(shù)據(jù)、Python數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、Kettle

本書(shū)以廣泛使用的Alluxio2.8.0版本為基礎(chǔ)編寫(xiě)，深入介紹Alluxio相關(guān)技術(shù)原理與實(shí)踐案例。本書(shū)主要內(nèi)容包括Alluxio系統(tǒng)入門(mén)與使用、Alluxio系統(tǒng)內(nèi)核組件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)原理，同時(shí)詳細(xì)介紹了Alluxio在大型企業(yè)中的經(jīng)典應(yīng)用案例與生產(chǎn)實(shí)踐，并附有Alluxio的開(kāi)源社區(qū)開(kāi)發(fā)者指南。本書(shū)是工業(yè)界和學(xué)術(shù)界從事

“指定時(shí)間、指定地點(diǎn)、指定醫(yī)護(hù)人員”咽拭子采樣模式導(dǎo)致的陽(yáng)性漏檢率高、醫(yī)療資源嚴(yán)重浪費(fèi)、交叉感染風(fēng)險(xiǎn)大等一系列問(wèn)題，咽拭子采樣自助機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)的研究具有重要的科學(xué)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本書(shū)闡述了全球咽拭子采樣機(jī)器人研究的進(jìn)展，并針對(duì)困擾咽拭子采樣機(jī)器人的陽(yáng)性漏檢率高、價(jià)格昂貴、易造成口腔傷害等瓶頸難題，攻克了口腔遮擋環(huán)境下