本書旨在幫助讀者快速上手創(chuàng)建Dash應用程序，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。本書第一部分針對初學者，簡要介紹Python、PyCharm、pandas當中與構建Dash應用程序相關的知識。第二部分循序漸進地講解如何使用基于社交媒體收集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建簡單的Dash儀表板程序；如何使用世界銀行全球數(shù)據(jù)集創(chuàng)建具有更復雜頁面布局的儀表板應用程序

本書涵蓋了一系列有監(jiān)督的機器學習方法，包括基礎方法(k-NN、決策樹、線性和邏輯回歸等)和高級方法(深度神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、高斯過程、隨機森林和提升等)，以及常用的無監(jiān)督方法(生成模型、k-均值聚類、自動編碼器、主成分分析和生成對抗網(wǎng)絡等)。所有方法都包含詳細的解釋和偽代碼。通過在方法之間建立聯(lián)系，討論一般概念(例如

本書包括5篇14章，具體內(nèi)容如下。概念篇從企業(yè)面臨的主要數(shù)據(jù)問題入手，逐漸延伸到對數(shù)據(jù)血緣的相關定義、特征、價值，以及數(shù)據(jù)組成的深度解讀。這部分是真正落地數(shù)據(jù)血緣項目的基礎，只有充分理解了這部分內(nèi)容，才知道如何與上下游溝通協(xié)作。建設篇先完整展示了一個可落地的數(shù)據(jù)血緣框架模型——“1355”框架模型，即1個周期、3種實體

本書共15章，從邏輯上分為三部分。第一部分(第1-2章)介紹Hypervisor基礎，涵蓋虛擬化技術與實現(xiàn)、主流的嵌入式Hypervisor產(chǎn)品，以及基于分離內(nèi)核的嵌入式Hypervisor等內(nèi)容。第二部分(第3-12章)介紹嵌入式Hypervisor的設計與實現(xiàn)，涵蓋嵌入式Hypervisor架構與核心組件、中斷隔離

本書依據(jù)教育部《高等職業(yè)教育專科信息技術課程標準(2021年版)》的基礎模塊要求，采用“任務驅(qū)動，案例教學”作為主導的教學方式。教學內(nèi)容以“任務描述+技術分析+任務實現(xiàn)+相關知識+課后練習”的結(jié)構呈現(xiàn)，基于當前廣泛使用的Windows11和Office2021平臺，全面介紹計算機基礎知識、Windows11操作系統(tǒng)的使

本書主要內(nèi)容分為對人工智能與自動駕駛的基本認知、掌握Python人工智能的基礎應用、掌握機器學習技術的基礎應用、掌握基于深度學習的計算機視覺技術應用、掌握基于深度學習的自然語言處理技術應用和掌握基于深度學習的語音處理技術應用6個能力模塊，并下設20個任務。

本書旨在向讀者介紹數(shù)據(jù)可視化方面的重要理論和最新實踐。本書包含入門知識講解、圖表類型的選擇、顏色的有效使用、如何可視化地探索數(shù)據(jù)、如何構建數(shù)據(jù)儀表盤、如何以令人信服的方式用數(shù)據(jù)直觀地解釋概念和結(jié)果等內(nèi)容。

本書共分為4個部分，包含10章，由淺入深地闡述企業(yè)云原生安全的建設實踐。第一部分(第1-2章)解讀當前云原生安全的發(fā)展現(xiàn)狀，以及當前新環(huán)境所帶來的新風險；第二部分(第3-6章)是本書的重點，分主流云原生安全框架、云基礎設施安全、制品安全和運行時安全4個方面，從安全技術到安全流程詳細剖析奇安信內(nèi)部的安全建設實踐；第三部分

本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結(jié)構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、StableDiffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預

本書在內(nèi)容組織上采用了雙主線的結(jié)構。一是以數(shù)據(jù)庫基礎理論與應用技術為主線，沿著“問題的提出——數(shù)據(jù)建�！�—數(shù)據(jù)庫設計——數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)與維護——數(shù)據(jù)管理技術前沿與發(fā)展”的脈絡逐步展開敘述。二是以數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)設計與實現(xiàn)的案例為主線，以師生熟悉的教務信息管理為背景，以一個開發(fā)案例貫穿全書：從軟件工程角度出發(fā)，先概述軟件工程開