"本書內(nèi)容全面、細致、通俗易懂，涵蓋線性表、棧和隊列、樹和二叉樹、堆、哈夫曼樹、并查集、AVL樹、紅黑樹、B樹和B+樹、串、圖、哈希表等數(shù)據(jù)結構，以及枚舉、二分、遞歸、分治、動態(tài)規(guī)劃、深搜、廣搜、最短路、最小生成樹、拓撲排序、關鍵路徑、內(nèi)外排序等算法。對各類數(shù)據(jù)結構和算法，不但要掌握理論，還應熟練地編程實現(xiàn)。本書的*
本書面向高校學生、在職數(shù)據(jù)分析師、Python程序員及所有對數(shù)據(jù)分析和可視化感興趣的學習者，創(chuàng)新性地采用了“雙元制教學”理念，融合了高校教師與行業(yè)工程師的智慧，確保內(nèi)容既具有學術嚴謹性又能滿足產(chǎn)業(yè)實際需求。全書分為五個章節(jié)，系統(tǒng)介紹了Python基礎、Numpy與科學計算、Pandas與數(shù)據(jù)分析、Matplotlib與
本書介紹操作系統(tǒng)的基礎知識，特別是與Linux相關的部分，并探索系統(tǒng)管理員的Linux哲學，為后面的學習做準備。主要內(nèi)容包括：對Linux操作系統(tǒng)的整體介紹；如何使用VirtualBox創(chuàng)建虛擬機和虛擬網(wǎng)絡，搭建貫穿全書的實驗環(huán)境；安裝Fedora的方法；如何通過Xfce實現(xiàn)在使用命令行界面和圖形化界面間無縫銜接；Li
本書以嚴謹?shù)目茖W態(tài)度和圖文結合的形式，為你展開一幅幅充滿幻想與現(xiàn)實交織的人工智能發(fā)展史畫卷。本書涵蓋了人工智能學科發(fā)展進程的方方面面，從哲學、小說到技術與工程，還包括許多影響人工智能發(fā)展的其他領域。同時，書中重點介紹了一些人工智能發(fā)展的里程碑事件，如神經(jīng)生物學、腦科學、微電子學和機器人等領域的輝煌成就。本書語言通俗易懂
本書內(nèi)容滿足國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略對人才培養(yǎng)的要求，根據(jù)教育部最新頒布的《高等職業(yè)教育�？菩畔⒓夹g課程標準(2021年版)和1+X職業(yè)技能等級證書WPS辦公應用的要求和內(nèi)容，以“初入職場-探索職場-適應職場-職場發(fā)展-職場進階-職場巔峰-職場轉型-職場達人”的職場成長歷程為主線，構建“辦公應用技能能力培養(yǎng)+思政元素融入知識
本課程分為15個項目，系統(tǒng)全面地講述了MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本理論和應用技術，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)基礎，關系模型和數(shù)據(jù)庫的設計，安裝和配置MySQL，數(shù)據(jù)庫的操作和字符集，數(shù)據(jù)類型、表的操作和存儲引擎，數(shù)據(jù)完整性約束，表記錄的操作，記錄的查詢，索引，視圖，MySQL編程基礎，存儲過程、異常處理和游標，觸發(fā)器和事件，
本書共分8個章節(jié)，內(nèi)容如下：第1章主要介紹人工智能與深度學習的產(chǎn)業(yè)背景與百度EasyDL平臺深度學習應用；第2章介紹深度學習所需要安裝的開發(fā)工具及環(huán)境配置；第3章介紹TensorFlow的安裝、張量的基本知識；第4章介紹數(shù)據(jù)集的概念、標注工具的使用、數(shù)據(jù)集的制備；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡前向傳播流程，以及激活函數(shù)、初始化函數(shù)
本書從基礎的UX測評方法層面，介入用戶體驗的領域和行業(yè)。用戶體驗體系分為用戶研究、用戶界面設計、測試評估，以及用戶體驗指標四個部分，是產(chǎn)品質(zhì)量的一個重要評價標準。該書包括相關理論和標準的闡釋、測評方法的介紹、測評工具的應用，以及測試案例的學習等內(nèi)容，幫助讀者快速掌握用戶體驗的測評技能。本書基于伊颯爾公司22年的行業(yè)經(jīng)驗
VisualFoxpro是小型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中最優(yōu)秀的軟件之一，是進行數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)庫應用開發(fā)較為理想的工具軟件。本書稿講解了VisualFoxpro6.0的操作技能，內(nèi)容包括表的創(chuàng)建和操作、數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建和操作、設計查詢和視圖、VisualFoxpro程序設計、用表單管理數(shù)據(jù)、設計與創(chuàng)建菜單、報表操作等。本書稿的內(nèi)容偏
本書介紹了視覺目標跟蹤的基本概念、基本方法、發(fā)展現(xiàn)狀，重點介紹了一些基于稀疏表示的目標跟蹤方法以及基于深度學習的目標跟蹤方法。本書共6章，第1章介紹了視頻目標跟蹤的相關概念、發(fā)展現(xiàn)狀及面臨的挑戰(zhàn)；第2章介紹了基于多模態(tài)特征的視頻目標跟蹤方法；第3章介紹了基于加權稀疏表示的目標跟蹤方法；第4章介紹了基于多模態(tài)加權稀疏表示
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