日本狂銷超22萬冊的奇跡之作。 制作每個月都要交的訂單，需要花3天時間？函數(shù)不會用，花大把時間手動加減、反復確認，還是經(jīng)常出錯？你是否發(fā)現(xiàn)雖然每天都在使用Excel，但80%都是無用功。 本書作者吉田拳是日本知名的Excel業(yè)務改善咨詢師，在300家以上的公司開展操作培訓，指導過5000名以上的職場人士。在本書中，

本書正是基于當前我國人工智能人才培養(yǎng)的痛點、堵點以及核心需求，通過對國內外、多主體人工智能人才培養(yǎng)典型案例的分析挖掘，梳理提煉人工智能人才培養(yǎng)模式與有效路徑，充實人工智能人才培養(yǎng)資料庫和案例庫。此書對關注人工智能人才培養(yǎng)的教育前沿與科研人員、相關政策制定者、教學設計者以及社會公眾都有很好的參考價值，能使其迅速了解人工智

本書重點介紹了計算機學科中常用的數(shù)據(jù)結構(包括線性表、棧、隊列、串、數(shù)組、樹、圖)的基本概念、邏輯結構、存儲結構和在不同存儲結構上操作的實現(xiàn)，還介紹了許多經(jīng)典的查找與排序算法的各種實現(xiàn)過程，并進行了綜合分析比較。本書采用C語言描述算法。全書共10章，具體包括緒論、線性表、棧和隊列、串、數(shù)組利廣義表、二叉樹與樹、圖、查找

本書展示了如何設計和構建全棧、端到端的物聯(lián)網(wǎng)解決方案——從設備到云。這本實用書將引導你完成工具、開發(fā)環(huán)境設置、解決方案設計和實現(xiàn)。你將了解典型的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)是如何工作的，以及如何應對在實施自己的物聯(lián)網(wǎng)解決方案時出現(xiàn)的集成挑戰(zhàn)。

本書共分為8章，重點研究了基于深度屬性學習的光學遙感圖像分類方法，如基于屬性學習預測的細粒度遙感目標分類、基于多源屬性學習的細粒度遙感場景分類、基于屬性建模遷移的少樣本遙感圖像分類、基于視覺屬性自動化標注的零樣本遙感圖像場景分類等。對于每種典型的遙感圖像分類方法，從研究者的角度，詳細地介紹了其研究背景、問題描述、算法模

本書主要內容包括：物聯(lián)網(wǎng)相關概況、自動識別技術應用、認識傳感器與智能硬件、物聯(lián)網(wǎng)通信技術應用、定位與導航技術應用、物聯(lián)網(wǎng)應用支撐技術。本書融入專業(yè)相關的課程思政內容，以提升學生的專業(yè)素養(yǎng)，并且將創(chuàng)新教育與專業(yè)基礎教育融合。

本書是網(wǎng)站建設與管理業(yè)教材，依據(jù)《中等職業(yè)學校網(wǎng)站建設與管理業(yè)教學標準》編寫而成。全書按照“崗位需求、項目驅動、任務導向、活動實施”的職業(yè)教育教學理念，將崗位職業(yè)需求與教學標準相結合，遵循學生的認知規(guī)律和接受，使學生在“做中學，學中做”的過程中形成綜合職業(yè)。 本書采用LinuxCentO

深度強化學習

《Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘》是一本以大數(shù)據(jù)獲取與分析為核心的教材，共分為4篇11章，循序漸進地引導讀者深入學習Python在大數(shù)據(jù)領域的應用。第1篇為Python基礎，全面介紹Python語言的基本特點和編程基礎。第2篇為Python數(shù)據(jù)分析基礎，主要內容包括NumPy、Pandas和Matplotlib數(shù)據(jù)

本書全面介紹了ChatGPT指令編程的基本原理和實際應用,分析了指令編程的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向。全書共7章。第1章介紹指令編程基礎,第2章介紹指令編程的基本知識與技能,第3章介紹指令編寫技術,第4章介紹指令編程實踐,第5章介紹高級指令編程技巧,第6章分析指令編程的挑戰(zhàn),第7章對指令編程的未來進行展望。