本書作者以多年從事軟考教育培訓(xùn)和試題研究的心得體會建立了一個5天的復(fù)習(xí)架構(gòu)。該架構(gòu)通過深度剖析近期新2024版考試大綱并綜合歷年的考試情況，將網(wǎng)絡(luò)工程師考試涉及的各知識點高度概括、整理，以知識圖譜的形式將考試內(nèi)容分解為一個個相互聯(lián)系的知識點逐一講解，并附以典型的考試試題、詳細的試題分析以確保考生學(xué)習(xí)后能夠做到觸類旁通。

本書主要開展時空大數(shù)據(jù)基本概念、挖掘和分析理論和方法開展系統(tǒng)的介紹，如時空大數(shù)據(jù)存儲與管理，時空大數(shù)據(jù)查詢與索引，時空大數(shù)據(jù)可視化，時空大數(shù)據(jù)智能識別，地理社交網(wǎng)絡(luò)分析，時空聚類、時空趨勢分析以及時空過程模擬的概念、主要方法和案例介紹。針對地理科學(xué)和地理信息科學(xué)專業(yè)必修與選修課程的特點，按照地理科學(xué)相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方案編

本書從實際應(yīng)用的角度，較系統(tǒng)地介紹了計算機控制系統(tǒng)的基本知識及分析設(shè)計方法，在內(nèi)容安排上，注重基礎(chǔ)性、系統(tǒng)性和實用性，同時考慮計算機控制網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和應(yīng)用，書中對網(wǎng)絡(luò)化的計算機控制技術(shù)的相關(guān)知識進行了介紹。全書共分十章，內(nèi)容包括緒論、計算機控制系統(tǒng)的硬件基礎(chǔ)、計算機控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、計算機控制系統(tǒng)分析、計算機控

本書分五章，第一章為什么是數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)挖掘的基本概率、應(yīng)用實例；第二章為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，包括關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘中不可或缺的一個重要組成部分；第三章為數(shù)據(jù)分類介紹，包括分類算法是數(shù)據(jù)挖掘的最重要工具；第四章為數(shù)據(jù)聚類介紹，包括在不知道有幾類的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的相似性也進行歸類；第五章為數(shù)據(jù)回歸分析，包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的

本書首先剖析數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特征與價值鏈。通過多種研究方法，歸納其特征與類型，并以波特價值鏈分析法，拆解數(shù)據(jù)各環(huán)節(jié)的價值創(chuàng)造過程，構(gòu)建價值影響因素體系。其次，基于上市公司數(shù)據(jù)，運用事件研究、多元回歸分析等方法，實證研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值驅(qū)動效應(yīng)及作用路徑，揭示其對企業(yè)價值的影響。再者，在實證基礎(chǔ)上，借助大樣本實證檢驗，挖掘影響數(shù)據(jù)

本書首先從提問的本質(zhì)出發(fā)，闡明了提問在研究與創(chuàng)新中的關(guān)鍵作用，探討了問題的分類、分層與結(jié)構(gòu)化分析方法；通過引入模型思維，從科學(xué)問題的提出到假設(shè)構(gòu)建，再到研究模型的建立，為科研過程提供了系統(tǒng)化的理論框架和實踐指導(dǎo)；結(jié)合人工智能，特別是大語言模型(LLM)的發(fā)展趨勢，梳理了提示工程的理論基礎(chǔ)與技術(shù)方法，涵蓋了關(guān)鍵詞提示設(shè)計

本書圍繞計算機視覺的五大核心任務(wù):圖像分類、圖像分割、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、三維場景重建，將內(nèi)容劃分為三部分:基礎(chǔ)篇、識別篇與重建篇。其中，基礎(chǔ)篇（第1～5章）講述計算機視覺任務(wù)的共性知識與算法，涵蓋線性濾波器、圖像邊緣提取、紋理表示、角點特征提取、尺度不變特征；識別篇（第6～9章）關(guān)注機器如何理解圖像內(nèi)容，重點介紹圖像

"本書系統(tǒng)介紹了云計算概念、原理和應(yīng)用等內(nèi)容，旨在幫助讀者全面了解云計算相關(guān)知識。全書共12章，第1章全面介紹云計算的入門知識；第2章深入研究虛擬化在云計算中的關(guān)鍵作用；第3章重點介紹全球領(lǐng)先的云計算提供商亞馬遜AWS；第4章介紹開源云計算平臺OpenStack；第5章介紹Docker容器的概念及應(yīng)用；第6章探索容器編

本書是數(shù)據(jù)處理方向的書籍，主要研究大數(shù)據(jù)環(huán)境下計算機數(shù)據(jù)處理技術(shù)，本書從大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)介紹入手，針對數(shù)據(jù)科學(xué)、大數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境與基礎(chǔ)理論、大數(shù)據(jù)處理周期與科學(xué)研究范式作了簡要說明；接著對數(shù)據(jù)獲取技術(shù)以及清洗、去噪、約簡、集成等基礎(chǔ)處理技術(shù)進行了闡釋；著重探討了數(shù)據(jù)挖掘中的模式甄別與網(wǎng)絡(luò)分析及大數(shù)據(jù)平臺的構(gòu)建與使用；還對數(shù)據(jù)

本書通過豐富有趣的案例，介紹了利用未來板和Kittenblock編程平臺進行人工智能項目開發(fā)的思路及技巧。本書主要內(nèi)容包括：人工智能入門、Kittenblock在線人工智能項目、未來板與人工智能、離線型人工智能，以及人工智能綜合項目無人車，將未來板的各模塊功能及使用、擴展模塊的應(yīng)用、Kittenblock圖形化編程模塊