Spark數據處理引擎是一個驚人的分析工廠：輸入原始數據，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陡峭的學習曲線，并使這個強大的工具可供任何在Python數據生態(tài)系統中工作的人使用�！禤ython和PySpark數據分析》幫助你使用PySpark解決數據科學的

模式識別和機器學習是人工智能應用的基礎。本書將模式識別任務按照監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩種方式進行組織。第1章討論模式識別和機器學習的內在關系，介紹了兩者的基礎知識和模式識別的設計過程。第2章和第3章介紹了zui優(yōu)化的和常規(guī)的基于實例的分類問題。第4~6章檢驗了參數的、非參數的和函數逼近的分類規(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)生產制造過程等維度對新工業(yè)進行解讀，指出知識工程、工業(yè)軟件在新工業(yè)發(fā)展中的作用�；�于對知識金字塔模型（DIKW模型）的研究與發(fā)展，提出知識工程體系與成熟度模型。在此基礎上，進一步介紹支撐知識工程體系建設的技術與實施方法論。還通過不同行業(yè)典型案例的介紹，展示企業(yè)在知識工程實施過程中如何開展知

本書是一部系統論述Python編程語言和實際應用技術的圖書,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實際應用的技術。主要內容包括編寫第一個Python程序、 Python基本語法、Python數據類型、函數、面向對象、日期和時間、異常處理、訪問文件和目錄、GUI編程、 網絡編

機器學習是數據科學不可或缺的重要組成部分，是數據科學人才培養(yǎng)的核心內容之一。本書以機器學習理論+Python編程+應用實踐的“三位一體”講解方式，引領讀者進入Python機器學習領域。理論上，突出機器學習理論講解的可讀性并兼具知識的深度和廣度，旨在指導Python編程調參和實踐應用；Python編程上，突出以數據和問題

從信息資源管理協同創(chuàng)新視角，分析了大數據治理面臨的挑戰(zhàn)、機遇和焦點議題，大數據治理研究的視角、立場及代表性觀點，大數據治理的框架類型及其構成要素。以公共價值理論、數字連續(xù)性理論、利益相關者理論和協同創(chuàng)新理論為主要理論支持，從大數據治理目標、主體、治理客體、治理活動、治理環(huán)境等多個維度，分析了大數據治理的政策、標準和技術

首先，本書在內容選擇上堅持“經典”與“前沿”并重。一方面，系統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，包括負梯度方法、牛頓方法、擬牛頓方法、共軛梯度方法、罰函數方法等。另一方面，加入近幾年在數據科學領域受到廣泛關注的一些新型一階最優(yōu)化方法，例如隨機梯度下降方法、小批量隨機梯度下降、動量方法、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今人工智能的基本知識和應用現狀，從而更好地融入智慧共享的新型數字生活。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景背后的人工智能技術，還細致地介紹了老年人可主動體驗的人工智能產品及服務和人工智能技術在各行各業(yè)中的應

本書分為兩大部分，其中第一部分“基礎篇”包括第1～11章，第二部分“進階篇”包括第12～18章。Unity3D初學者在學習第一部分后，完全可以制作出屬于自己的游戲。但是能做出來不代表做得好，這里的“好”主要是指游戲性能高以及開發(fā)難度大。從商業(yè)游戲的角度來說，必須做到這兩點，所以第二部分主要講解Unity3D的性能與原理

本書依據高等職業(yè)教育�？菩畔⒓夹g課程標準(2021年版）的課程目標、內容標準及相關要求編寫而成，是高職信息技術（拓展模塊）的配套教材”。本書依據學生的認知規(guī)律，精心設計教學內容，充分激發(fā)學生的學習興趣，培養(yǎng)學生的學習能力，提升學生的信息素養(yǎng)，拓展學生的專業(yè)視野，使學生掌握常用的工具軟件和信息化辦公技術，了解大數據、人工