Excel零基礎(chǔ)高效辦公與數(shù)據(jù)處理實踐案例視頻精講是專門寫給職場新人的Excel技能與應(yīng)用書籍。本書結(jié)合大量實際案例，介紹Excel的各種實用操作技能和技巧，包括Excel工作表和單元格的操作技能與技巧，單元格格式設(shè)置技能與技巧，日常數(shù)據(jù)處理與分析中常用的工具、函數(shù)和公式，數(shù)據(jù)透視分析技能與技巧等。期望通過對本書的學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)分析是對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的理解和分析，因此數(shù)據(jù)分析不僅僅是要掌握的工具和技能，也要了解具體的業(yè)務(wù)活動，同時也要有數(shù)據(jù)分析的邏輯思維。本書共8章，結(jié)合大量來自企業(yè)的實際案例，詳細介紹數(shù)據(jù)的采集與加工處理、數(shù)據(jù)合并與匯總計算、數(shù)據(jù)挖掘與動態(tài)分析、制作個性化分析報表、數(shù)據(jù)可視化等，最后介紹幾個人力資源數(shù)據(jù)分析和財務(wù)數(shù)據(jù)分析的實際

隨著大模型的發(fā)展與應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)編譯器的內(nèi)涵和外延逐步擴展。與傳統(tǒng)編譯器相比,深度學(xué)習(xí)編譯器增加了特定于人工智能模型實現(xiàn)的設(shè)計與優(yōu)化。本書共12章。第1章從深度學(xué)習(xí)的起源、發(fā)展與爆發(fā)出發(fā),引出深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)概念、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的開發(fā)流程和深度學(xué)習(xí)框架。第2章介紹深度學(xué)習(xí)運算特征、深度學(xué)習(xí)硬件平臺和深度學(xué)習(xí)編譯技術(shù),通

本書是介紹Arduino基礎(chǔ)入門以及應(yīng)用的權(quán)威手冊，適合新手入門使用，也適合有經(jīng)驗的開發(fā)者查漏補缺。第1章從最基礎(chǔ)的Arduino開發(fā)環(huán)境搭建講起，第2章著重講解了Arduino所用開發(fā)語言的基礎(chǔ)語法，第3章講解了用代碼實現(xiàn)數(shù)學(xué)運算。后續(xù)各章則通過一個個應(yīng)用場景將各個技術(shù)點逐一展開介紹，不但提供了完整的代碼，而且詳細解

本書全面解讀了StableDiffusion這一AI繪畫工具的關(guān)鍵詞使用技巧與應(yīng)用。從基礎(chǔ)知識到進階應(yīng)用，涵蓋了安裝、使用、參數(shù)講解、提示詞書寫等多個方面。通過不同應(yīng)用方向和題材的展示，讀者可以領(lǐng)略到AI繪畫在時尚、室內(nèi)、建筑、廣告、動畫等領(lǐng)域的無限可能。同時，本書還介紹了不同畫面風(fēng)格、材料、媒介、藝術(shù)流派的呈現(xiàn)方式，

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中的三個關(guān)鍵問題—特征學(xué)習(xí)、分析過程和結(jié)果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)理論及決策應(yīng)用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅(qū)動決策支持的技術(shù)基礎(chǔ)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學(xué)習(xí)、聚類分析和聚類結(jié)果評價等相關(guān)理

本書以Intel8086和Pentium為出發(fā)點，介紹微型計算機原理、指令系統(tǒng)與匯編語言以及接口技術(shù)。主要內(nèi)容包括：微處理器一般原理及Intel8086和Pentium微處理器的基本構(gòu)成、編程結(jié)構(gòu)、工作時序及引腳，微型計算機存儲器接口、高速緩存及Pentium的虛擬存儲管理，X86微處理器指令系統(tǒng)與匯編語言，輸入輸出控

針對國內(nèi)外推薦系統(tǒng)技術(shù)熱點問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學(xué)習(xí)學(xué)科領(lǐng)域基礎(chǔ)理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內(nèi)外已有資料和前人成果，經(jīng)過分析論證，收集大量專 家學(xué)者近年來有關(guān)深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報告等展開研究，圍繞基 于內(nèi)容和知識的推薦、混合推薦、深度學(xué)習(xí)、基于深度學(xué)習(xí)的推薦以及輔助學(xué)習(xí)的推薦 等五個方

本書作為圖像傳感器相關(guān)知識的入門書籍，從圖像傳感器的成像原理出發(fā)，全面介紹了圖像傳感器的內(nèi)部單元、工作原理、技術(shù)特征，介紹了主要的圖像傳感器類型，并進行了比較。最后，本書還介紹了包含圖像傳感器的成像系統(tǒng)。 本書前四章是基礎(chǔ)知識部分。其中，第一章介紹了圖像的構(gòu)成以及圖像傳感器的作用，解釋了什么是"成像"；第二章介紹組成圖

本書主要把握計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展趨勢，熟悉人工智能的前沿知識和研究熱點。本書從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，與此同時，對人工智能領(lǐng)域的核心算法--機器學(xué)習(xí)技術(shù)展開詳細介紹，讓讀者掌握對相關(guān)技術(shù)的算法創(chuàng)新以及工程實踐等。該教材緊密聯(lián)系計算機學(xué)科中的人工智能前沿內(nèi)容和所涉及的項目實踐技術(shù)，讀者通過