系統(tǒng)分析師考試大綱是全國計算機專業(yè)技術(shù)資格考試辦公室編寫的系統(tǒng)分析師考試大綱（2024年審定通過）。本書還包括人力資源和社會保障部、工業(yè)和信息化部的有關(guān)文件以及考試簡介。系統(tǒng)分析師考試大綱是針對全國計算機技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試的高級資格制定的。通過本考試的考生，可被用人單位擇優(yōu)聘任為高級工程師。

《PythonWeb項目開發(fā)全程實錄》精選10個熱門項目，涉及Flask和Django兩大框架及多領(lǐng)域應(yīng)用，實用性非常強。具體項目包含：用戶登錄校驗、員工信息審核模塊、在線學(xué)習(xí)筆記、甜橙音樂網(wǎng)、樂購甄選在線商城、心靈驛站聊天室、站內(nèi)全局搜索引擎、綜藝之家、智慧校園考試系統(tǒng)、吃了么外賣網(wǎng)。從軟件工程的角度出發(fā)，按照項目開

本書采用數(shù)字邏輯基礎(chǔ)、組合邏輯電路、時序邏輯電路、系統(tǒng)綜合設(shè)計的組織結(jié)構(gòu)，首先介紹數(shù)字邏輯基礎(chǔ)知識，然后討論組合、時序邏輯電路的分析和設(shè)計方法，同時將邏輯電路的門電路實現(xiàn)、PLD實現(xiàn)、HDL描述作為數(shù)字電路的不同實現(xiàn)方式進(jìn)行有機融合，比較全面地講解數(shù)字電路的理論和實現(xiàn)方法。全書共9章，第1章、第2章主要介紹數(shù)字邏輯理論

本書使用Java語言詳細(xì)講解常用的軟件設(shè)計模式。全書共26章，內(nèi)容包括設(shè)計模式概述、面向?qū)ο笤O(shè)計原則、簡單工廠模式、工廠方法模式、抽象工廠模式、建造者模式、原型模式、單例模式、適配器模式、橋接模式、組合模式、裝飾模式、外觀模式、享元模式、代理模式、職責(zé)鏈模式、命令模式、解釋器模式、迭代器模式、中介者模式、備忘錄模式、觀

本書以Python3.11.0為平臺，以實際應(yīng)用為背景，通過概念公式經(jīng)典應(yīng)用相結(jié)合的形式，深入淺出地介紹Python深度學(xué)習(xí)實用案例。全書共10章，主要內(nèi)容包括掀開深度學(xué)習(xí)的面紗、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與應(yīng)用、計算視覺分析與應(yīng)用、文本和序列分析與應(yīng)用、目標(biāo)檢測分析與應(yīng)用、生成式深度學(xué)習(xí)分析與應(yīng)

本書是工業(yè)和信息化部教育與考試中心組織編寫的考試用書。本書根據(jù)《系統(tǒng)分析師考試大綱》（2024年審定通過）編寫，對系統(tǒng)分析師崗位所要求的主要知識及應(yīng)用技術(shù)進(jìn)行了闡述。本書分三篇內(nèi)容，共計22章。第一篇為基礎(chǔ)知識，主要內(nèi)容包括緒論、數(shù)學(xué)與工程基礎(chǔ)、計算機系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)與分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、企業(yè)信息化、軟件工程、項目

LLVM是伊利諾伊大學(xué)的一個研究項目，提供一個現(xiàn)代化的，基于SSA的編譯策略，并能夠同時支持靜態(tài)和動態(tài)的任意編程語言的編譯目標(biāo)。LLVM由不同的子項目組成，其中許多是正在生產(chǎn)中使用的商業(yè)和開源的項目。它也被廣泛用于學(xué)術(shù)研究。本書力求將LLVM基礎(chǔ)知識理論與案例實踐融合在一起進(jìn)行詳細(xì)的介紹，幫助讀者理解LLVM工作原理，

本書是一本向程序員介紹如何有效使用函數(shù)式編程語言的實用指南。它側(cè)重于現(xiàn)實世界中的應(yīng)用，避免深入探討Monads、Monoids、Functors和Categories等理論方面的內(nèi)容，因為這些內(nèi)容已經(jīng)集成到常用語言、庫和框架中。相反，本書強調(diào)如何以及為什么要在日常軟件開發(fā)中使用函數(shù)式編程，書中比較了Java等面向?qū)ο笳Z

本書從實際工程應(yīng)用角度出發(fā)，從經(jīng)典辨識、現(xiàn)代辨識和智能辨識三個方面介紹了以實驗數(shù)據(jù)驅(qū)動建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的算法原理及其程序。全書共9章，包括緒論、辨識相關(guān)基礎(chǔ)知識、線性系統(tǒng)經(jīng)典辨識方法、基于最小二乘法的參數(shù)辨識、模型結(jié)構(gòu)辨識、基于遺傳算法的參數(shù)辨識及其應(yīng)用、基于差分進(jìn)化算法的參數(shù)辨識及其應(yīng)用、基于麻雀搜索算法的參數(shù)辨識及

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