為什么華為打不倒？ 大眾通常只看到聚光燈下的成功，但真正影響華為的，真正改變中國高科技產(chǎn)業(yè)進(jìn)程的，往往不在大眾視野范圍內(nèi)。 很多人不知道，中國在操作系統(tǒng)上的軟肋比芯片更為顯著。 本書作者歷時(shí)4年收集一手資料，深度采訪50余位華為專家，以歐拉操作系統(tǒng)近20年發(fā)展史為窗口，獨(dú)家披露華為被美國制裁前后，解決卡脖子的根技術(shù)發(fā)展

《AIGC：讓生成式AI成為自己的外腦》針對(duì)近期較為火熱的AIGC技術(shù)及其相關(guān)話題，介紹AIGC的技術(shù)原理、專業(yè)知識(shí)和應(yīng)用。全書共分為九章。第一章介紹AIGC技術(shù)的基本概念和發(fā)展歷程；第二、三章介紹AIGC的基礎(chǔ)技術(shù)棧和拓展技術(shù)棧；第四、五章分別討論了AIGC技術(shù)在文本生成和圖像生成兩個(gè)領(lǐng)域的現(xiàn)狀和前景；第六章列舉了目

Spark數(shù)據(jù)處理引擎是一個(gè)驚人的分析工廠：輸入原始數(shù)據(jù)，輸出洞察。PySpark用基于Python的API封裝了Spark的核心引擎。它有助于簡化Spark陡峭的學(xué)習(xí)曲線，并使這個(gè)強(qiáng)大的工具可供任何在Python數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中工作的人使用�！禤ython和PySpark數(shù)據(jù)分析》幫助你使用PySpark解決數(shù)據(jù)科學(xué)的

模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。本書將模式識(shí)別任務(wù)按照監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種方式進(jìn)行組織。第1章討論模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)在關(guān)系，介紹了兩者的基礎(chǔ)知識(shí)和模式識(shí)別的設(shè)計(jì)過程。第2章和第3章介紹了zui優(yōu)化的和常規(guī)的基于實(shí)例的分類問題。第4~6章檢驗(yàn)了參數(shù)的、非參數(shù)的和函數(shù)逼近的分類規(guī)則。之后在第7章和第8章就分

本書首先從工業(yè)要素、工業(yè)品研發(fā)生產(chǎn)制造過程等維度對(duì)新工業(yè)進(jìn)行解讀，指出知識(shí)工程、工業(yè)軟件在新工業(yè)發(fā)展中的作用。基于對(duì)知識(shí)金字塔模型（DIKW模型）的研究與發(fā)展，提出知識(shí)工程體系與成熟度模型。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步介紹支撐知識(shí)工程體系建設(shè)的技術(shù)與實(shí)施方法論。還通過不同行業(yè)典型案例的介紹，展示企業(yè)在知識(shí)工程實(shí)施過程中如何開展知

本書是一部系統(tǒng)論述Python編程語言和實(shí)際應(yīng)用技術(shù)的圖書,全書共分為13章。第1~8章講解 Python基本語法;第9~13章講解Python實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)。主要內(nèi)容包括編寫第一個(gè)Python程序、 Python基本語法、Python數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、面向?qū)ο�、日期和時(shí)間、異常處理、訪問文件和目錄、GUI編程、 網(wǎng)絡(luò)編

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)不可或缺的重要組成部分，是數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的核心內(nèi)容之一。本書以機(jī)器學(xué)習(xí)理論+Python編程+應(yīng)用實(shí)踐的“三位一體”講解方式，引領(lǐng)讀者進(jìn)入Python機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。理論上，突出機(jī)器學(xué)習(xí)理論講解的可讀性并兼具知識(shí)的深度和廣度，旨在指導(dǎo)Python編程調(diào)參和實(shí)踐應(yīng)用；Python編程上，突出以數(shù)據(jù)和問題

從信息資源管理協(xié)同創(chuàng)新視角，分析了大數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)、機(jī)遇和焦點(diǎn)議題，大數(shù)據(jù)治理研究的視角、立場(chǎng)及代表性觀點(diǎn)，大數(shù)據(jù)治理的框架類型及其構(gòu)成要素。以公共價(jià)值理論、數(shù)字連續(xù)性理論、利益相關(guān)者理論和協(xié)同創(chuàng)新理論為主要理論支持，從大數(shù)據(jù)治理目標(biāo)、主體、治理客體、治理活動(dòng)、治理環(huán)境等多個(gè)維度，分析了大數(shù)據(jù)治理的政策、標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)

首先，本書在內(nèi)容選擇上堅(jiān)持“經(jīng)典”與“前沿”并重。一方面，系統(tǒng)全面地講述了無約束和有約束最優(yōu)化問題的常用求解方法，包括負(fù)梯度方法、牛頓方法、擬牛頓方法、共軛梯度方法、罰函數(shù)方法等。另一方面，加入近幾年在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注的一些新型一階最優(yōu)化方法，例如隨機(jī)梯度下降方法、小批量隨機(jī)梯度下降、動(dòng)量方法、Nesterov

本書是2020年上海老年教育教材研發(fā)叢書之一，旨在幫助老年人快速了解當(dāng)今人工智能的基本知識(shí)和應(yīng)用現(xiàn)狀，從而更好地融入智慧共享的新型數(shù)字生活。本書共分為四章，不僅深入淺出地介紹了人工智能的發(fā)展簡史及日常生活中各種高科技場(chǎng)景背后的人工智能技術(shù)，還細(xì)致地介紹了老年人可主動(dòng)體驗(yàn)的人工智能產(chǎn)品及服務(wù)和人工智能技術(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)