本書服務(wù)的主要對象為人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)學(xué)生、相關(guān)人工智能類專業(yè)學(xué)生以及想要涉足人工智能的讀者。本書采用"教、學(xué)、做一體化”的教學(xué)方法,圍繞智能語音技術(shù),主要介紹了云端智能語音應(yīng)用、終端智能語音應(yīng)用、綜合智能語音應(yīng)用三大部分。課程以實際項目轉(zhuǎn)化的案例為主線,按"理實一體化”的指導(dǎo)思想,從"魚”到"漁”,培養(yǎng)學(xué)生知識遷移
本教材是面向中等職業(yè)學(xué)校計算機專業(yè)學(xué)生PHP課程的教學(xué)用書,對PHP語法基礎(chǔ)、PHP用戶交互、PHP操作數(shù)據(jù)庫以及綜合實踐等方面進行了系統(tǒng)的闡述,以項目化案例的方式展開,每個項目都配備有PPT配套資源。本教材共分為10個項目,項目一主要講解開發(fā)環(huán)境的搭建。項目二、項目三主要講解PHP基礎(chǔ)語法及流程控制。項目四主要講解P
本書主要介紹Python的基礎(chǔ)知識及其在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。本書以項目為主線展開,將Python的基礎(chǔ)知識貫穿于項目之中,讀者可以跟隨項目進度逐漸深入了解Python。通過完成項目任務(wù),讀者可以初步掌握Python的程序設(shè)計能力。本書中的代碼均在Python3.10.x中測試通過。本書既可作為高職高專計算機類專業(yè)Pyth
本書從Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識入手,通過大量案例,系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)分析的流程與數(shù)據(jù)可視化的方法,提高讀者應(yīng)用數(shù)據(jù)來解決實際問題的能力。全書共8章,第1章主要介紹數(shù)據(jù)分析與可視化基本概念等相關(guān)知識;第2章主要介紹使用Python語言編程常用的知識點;第3章主要介紹Python數(shù)據(jù)分析常用的兩個庫NumPy和Pandas
本書是一本基于VMwarevSphere7.0的虛擬化技術(shù)項目化教材,項目1為基于VMwarevSphere虛擬化技術(shù)的私有云平臺規(guī)劃,項目2為搭建VMwareESXi虛擬化平臺,項目3為基于iSCSI存儲服務(wù)器的搭建,項目4為部署vCenterServer平臺,項目5為搭建VMware虛擬網(wǎng)絡(luò),項目6為搭建虛擬機,項
本書基于Python3.10版本,以項目實戰(zhàn)的方式系統(tǒng)地介紹了Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)的相關(guān)知識,主要內(nèi)容包括Python基礎(chǔ)實戰(zhàn)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集實戰(zhàn)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)解析實戰(zhàn)、并發(fā)技術(shù)實戰(zhàn)、動態(tài)內(nèi)容采集實戰(zhàn)、爬蟲數(shù)據(jù)存儲實戰(zhàn)、Scrapy爬蟲框架實戰(zhàn)等,通過多個實戰(zhàn)任務(wù)的練習(xí),讓讀者能最大限度地掌握Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲的核心技
本書基于Python3.10版本,使用JupyterNotebook進行編程;以項目任務(wù)驅(qū)動模式,系統(tǒng)地闡述了Python數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識,內(nèi)容包括Python數(shù)據(jù)分析概述、NumPy數(shù)值計算實戰(zhàn)、pandas統(tǒng)計分析實戰(zhàn)、Matplotlib數(shù)據(jù)可視化實戰(zhàn)、Python數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、基于sklearn的數(shù)據(jù)
本書是中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心近年來參與網(wǎng)絡(luò)空間國際治理部分工作成果的匯編。全書共分七個專題,從不同側(cè)面切入,介紹了網(wǎng)絡(luò)空間國際治理機制的基本面和主要矛盾,探討了網(wǎng)絡(luò)空間國際規(guī)范的現(xiàn)狀與未來,圍繞數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)資源兩個關(guān)鍵要素以美歐為重點研究對象深入探討了在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下網(wǎng)絡(luò)空間國際治理的突出問題,并概述了我國網(wǎng)絡(luò)
本書全面敘述了蒙特卡羅方法,包括序貫蒙特卡羅方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法基礎(chǔ)、Metropolis算法及其變體、吉布斯采樣器及其變體、聚類采樣方法、馬爾可夫鏈蒙特卡羅的收斂性分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、哈密頓和朗之萬蒙特卡羅方法、隨機梯度學(xué)習(xí)和可視化能級圖等。為了便于學(xué)習(xí),每章都包含了不同領(lǐng)域的代表性應(yīng)用實
本書覆蓋了開發(fā)人員在落地分布式架構(gòu)過程中使用RocketMQ的主要技術(shù)點,包括RocketMQ的高性能通信渠道、生產(chǎn)消息、消費消息、存儲消息、分布式事務(wù)消息、消息的可追蹤性、消息的穩(wěn)定性、消息的高并發(fā)、消息的高可用、消息的高性能和RocketMQ5.x的新特性。采用"是什么→怎么用→什么原理(源碼分析)”的主線來講解這