本书主要内容包括探索性数据分析、有监督学习 (线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习 (降维、聚类等), 以及深度学习的基础原理和应用等。本书旨在为广大读者提供一个系统全面、易于理解的机器学习和深度学习入门教程。不需要过多的数学背景, 只需掌握基本的编程知识即可轻松上手。

人们相信人工智能可以为这个时代的技术带来突破，而ChatGPT则使这种希望成为现实。现在，许多人都渴望了解与ChatGPT相关的一切，包括技术的历史和背景，其神奇的功能以及如何使用它。虽然ChatGPT的使用方法很简单，但它具有无限的潜力。如果不去亲身体验，很难体会到它的强大之处。本书尽可能全面地介绍了与ChatGPT相关的内容，特别是许多应用示例，可以给读者带来启发。
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在软件领域，很少能有像《人月神话》一样具有深远影响力和长销不衰的著作。布鲁克斯博士为人们管理复杂项目提供了颇具洞察力的见解，从宏观角度有层次地分析了软件工程的方方面面，不仅逻辑严谨，而且颇具文化底蕴。《人月神话(纪念典藏版)》内容主要来自布鲁克斯博士在IBM公司研发并管理System/360计算机家族和OS/360软件支持包期间的项目管理经验，该项目堪称软件开发项目管理的典范。
《人月神话(纪念典藏版)》英文版一经面世，即引起业内人士的强烈反响，后译为德、法、日、俄、中、韩等多种文

数字化正在改变我们的工作和生活，改变这个世界运行过程中的逻辑和方法，成为当今社会再造的一种新范式，带来了人类未来的无限可能性和可塑性。随着各行业、各领域的数字化转型和智能化变革，各行业领域的许多工作岗位将被各种各样的数字化、智能化设备所替代。在数字化转型的浪潮下，各行各业的数字化不一定是完全的数字化，也许是某个环节、某个流程、某个过程的数字化再造，无论如何，数字化针对各行业、各领域、各环节的再造和变革是不可逆转的趋势。围绕各行业领域的数字化发展、转型和变革，本书分析历史，研究现状，并探

ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿，是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能，剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作，枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子，以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论，尤重实用性；又以内容充实、案例丰富为特色；同时采用场景式教学，语言轻松、深入浅出，让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需，更可启发实现商业变现。
本书几乎适用于所有人员阅读，尤其适

本书从人工智能（AI）项目管理中的实际困难出发，覆盖通用项目管理、通用人工智能、特定领域人工智能三个层次的问题。重点讨论治理、范围、进度和质量四个大类的问题，并提供一系列适用于AI项目管理的基本框架、分析思路和翔实可用的模板、思维图表和流程，帮助读者快速理解人工智能项目管理的特点，并应用到具体的项目中，解决具体的问题。
全书内容可概括为两大部分——“地基”和“上层建筑”。首先覆盖了项目、行业和人这三个基础主题，让AI项目管理能够站在一个稳定的基础知识（地基）上。之后，重点概述了范围、进度和

本书服务新工科建设，从大数据管理和数据库基础、设计和实现的角度，梳理数据库系统原理课程的知识点体系，调整教材结构，丰富教材内容，是大数据时代数据库教学的尝试和实践。
本书第一部分是数据库系统、大数据、数据模型(含关系模型)等基本概念和基础知识。第二部分主要介绍数据库应用，包括SQL及其在应用环境中与面向过程/对象高级语言的协同，重点包括数据保护。第三部分和第四部分融入大数据思维，分别讲述数据库设计方法和实现技术。第五部分是大数据新技术简介。
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本书是根据教育部颁发的《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》规范编写的数据结构主教材。全书共10章。第1章介绍数据结构的地位和主要知识点，数据结构与算法的基本概念和算法分析的简单方法，以及C语言编程的要点。第2章～第10章分别介绍线性表、栈和队列及其应用、数组、串和广义表、树与二叉树、树与二叉树的应用、图、查找、内排序、外排序等，并做了适当延伸。在讨论每个知识单元时，合理安排教材内容，力求透彻、全面，对学生读书容易忽略的地方和隐藏在书中所讨论问题背后的东西，都有适当的提示。

阅读本书，即使读者仅掌握高中数学知识，也能理解和应用强大的机器学习技术！简单来讲，机器学习是一套以算法为基础的数据分析技术，当你提供更多数据时，算法可反馈更好的结果。ML支持许多尖端技术，如推荐系统、面部识别软件、智能扬声器，甚至包括自动驾驶汽车。本书不落窠臼，示例丰富，精选的练习十分有趣，插图清晰，讲解机器学习的核心概念。
《机器学习图解》以简明易懂的方式介绍机器学习的算法和技术。本书不谈深奥的术语，只通过基本代数知识提供清晰的解释。你将使用Python构建有趣的项目，包括垃圾邮件检测和

流计算系统尽可能地优化了接收处理事件数据的间隔时间，因此能实时地提供响应。对于金融、安全和物联网领域的应用来说，几毫秒都很关键，因此流计算系统是必要组件。而且，流计算是热门技术！具有 Spark、Heron 和Kafka 经验的工程师供不应求。
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