本書從需求規(guī)劃、需求實現(xiàn)到可視化展示等，遵循項目開發(fā)的主要流程，全景介紹了金融租賃行業(yè)離線數(shù)據(jù)倉庫的搭建過程。在整個數(shù)據(jù)倉庫的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現(xiàn)的具體思路、問題的解決方案等，并在其中穿插了許多大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)的理論知識，包括數(shù)據(jù)倉庫的概念介紹、金融租賃業(yè)務(wù)概述、數(shù)據(jù)倉庫理論介紹和數(shù)據(jù)倉庫

本書是一本對人工智能小白讀者非常友好的大語言模型應(yīng)用指南，有兩大特點：一是以通俗易懂的方式解釋復(fù)雜概念，通過實例和案例講解大語言模型的工作原理和工作流程、基本使用方法，包括大語言模型常用的三種交互格式、提示工程、工作記憶與長短期記憶，以及外部工具等，使讀者能夠全面了解和掌握這一先進技術(shù)的應(yīng)用和二次開發(fā)；二是緊跟當(dāng)前大語

本書對WPS數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、處理、分析等內(nèi)容進行了全面闡述，包括WPS表格的特色功能與應(yīng)用技巧、報表的格式化設(shè)置、數(shù)據(jù)源的規(guī)范整理、常用的數(shù)據(jù)處理與分析方法、數(shù)據(jù)透視表的應(yīng)用、公式與函數(shù)實際應(yīng)用技巧、可視化圖表的應(yīng)用、數(shù)據(jù)表的打印技巧，以及WPSOffice各組件之間的信息聯(lián)動等。全書采用循序漸進的方式，化繁為簡，降低了閱

本書以智能時代為背景，介紹如何利用人工智能技術(shù)輔助Python的開發(fā)，更好更高效地解決實際問題。全書內(nèi)容分為5章：讓Python在機器上跑起來、熟悉Python語言、用Python對接API、掌握編寫代碼的能力、用Python程序?qū)崿F(xiàn)人機交互。 本書以任務(wù)為驅(qū)動，并且案例都來源于生活和工作的實際場景�！白觥迸c“學(xué)”相

本書分為word、excel、PowerPoint3個部分，共27個任務(wù)。所選任務(wù)均與企業(yè)生產(chǎn)或員工工作生活密切相關(guān)，注重知識由淺入深的漸進性和技能綜合應(yīng)用能力的培養(yǎng)。Word部分選擇了制作日常管理文檔（通知、消防安全宣傳單、招聘宣傳單、組織架構(gòu)圖）、制作文字表格（面試登記表、會議預(yù)算表）、制作長文檔（規(guī)范書稿、編排論

多目標(biāo)進化算法已成為解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的主要方法之一�；�本的多目標(biāo)元胞差分算法作為解決一類多目標(biāo)優(yōu)化問題的典型算法，是在結(jié)合元胞多目標(biāo)遺傳算法（CellularGeneticAlgorithm,CGA）與差分算法（DifferentialEvolution,DE）基礎(chǔ)上提出的，其在解決多目標(biāo)尤其在三目標(biāo)優(yōu)化問題時獲得了

本書以MSP430F149單片機為核心的學(xué)習(xí)板以及Proteus硬件仿真平臺,編寫了16個實訓(xùn)項目,包括LED顯示、中斷的應(yīng)用、定時器的應(yīng)用、數(shù)碼管顯示、獨立按鍵的應(yīng)用、矩陣按鍵的應(yīng)用、液晶屏顯示、串行通信、DS18B20溫度顯示設(shè)計、DS1302數(shù)字時鐘設(shè)計等。

本書講述手機界面和網(wǎng)頁界面設(shè)計，讓初學(xué)者在接觸UI之初就按照處理信息的層次關(guān)系的思路去思考。教材分為UI圖標(biāo)設(shè)計、移動端APP界面設(shè)計、移動端主題界面設(shè)計和網(wǎng)頁界面設(shè)計4個實訓(xùn)項目，每一個項目包括多個實訓(xùn)任務(wù)，形成一個完整的工作閉環(huán)。每一個實訓(xùn)任務(wù)包括學(xué)習(xí)目標(biāo)、任務(wù)書、工作準(zhǔn)備、引入問題、實施提示、評價反饋和拓展學(xué)習(xí)幾

本書重點介紹以網(wǎng)絡(luò)安全為核心，結(jié)合機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化理論等人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)分析關(guān)鍵技術(shù)，以及在不同場景中的應(yīng)用。本書分別介紹了網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測和網(wǎng)絡(luò)安全防御研究相關(guān)的交叉學(xué)科理論，云計算、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、博弈論等；基于網(wǎng)絡(luò)流量分析的異常行為檢測方法及應(yīng)用；提出了基于網(wǎng)絡(luò)日志分析的異常序列檢測方

本書一共分為七章，第一章以綜述的形式闡述了人工智能小樣本問題以及目前的解決策略，同時闡述了四個主要機器學(xué)習(xí)框架對應(yīng)的結(jié)構(gòu)框架，包括網(wǎng)絡(luò)搭建模板、數(shù)據(jù)迭代器模板。第二章主要涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、信息挖掘、數(shù)據(jù)編碼及自然語言編碼，其中信息挖掘包括特征提取、特征轉(zhuǎn)換、特征選擇、數(shù)據(jù)降維、聚類等。第三章數(shù)據(jù)增強處理，包括有監(jiān)督數(shù)據(jù)增