本书由Excel数据处理与分析基础篇、基于Excel的数据分析综合应用篇、Excel数据分析报告篇这3篇共10章组成。其中,Excel数据处理与分析基础篇(第1章~第5章)从数据分析流程的视角介绍数据分析概述、数据获取与数据预处理、数据管理、数据处理与分析、数据可视化,并贯穿Excel基础内容,包括Excel基本数据表操作、数据管理、数据验证、图表、分类汇总、透视分析、数据处理函数、规划求解等;基于Excel的数据分析综合应用篇(第6章~第9章)主要介绍基于Excel实现数据分析的综合应用,包括
本书立足于通识教育,以培养学生计算机应用能力为目的,主要内容包括信息与社会、计算机系统、计算机操作系统、 WPS文字编辑、WPS表格处理、 WPS演示文稿制作、计算机网络、多媒体信息处理技术、计算机新技术、问题求解与 Python语言。本书体系完整,层次清晰,案例丰富。
"本书以教育部颁布的《高等职业教育专科信息技术课程标准(2021年版)》为指导,以培养学生的信息处理能力和信息素养为目标,采用校企“双元”合作开发模式,基于企业真实案例一体化设计教学内容。全书共9章,内容包括信息技术概论、操作系统、Office 2016常用办公软件、互联网技术基础、信息检索、信息安全、新一代信息技术等知识及其在实际工作中的应用,符合现代办公自动化信息处理的相关技能需求。 本书以工作任务为载体,以学生为中心,以能力培养为本位,将理论学习与实践应用相结合,教学
智能硬件设计与维护是电子信息相关专业一门专业必修课程,在整个电子信息体系中占有重要地位,并且已成为其他理工专业的热门选修课。智慧安防、智慧能源管控、智慧教室、智慧宿舍等智慧校园智能硬件落地场景,为《智能硬件设计与维护》课程提供了丰富的教学案例及维护场景。《智能硬件设计与维护》课程以智慧校园内具体智慧化场景的智能硬件的设计方法、设计过程及维修维护技巧为课程主要内容组织教材编写,教学与智慧校园相辅相成,以教学促进智慧校园智慧化提升,以智慧校园真实案例丰富施教进程,并在施教过程中,促进学生动手实
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量
本书既可作为实践教程单独使用,也可作为与《大学计算机》(郭风,宋燕星)教材配套的实践教程,旨在辅助教师实践教学并指导学生更好地完成大学计算机课程的实验,提高上机操作的课堂效率。学生通过学习案例和完成实验,将具备计算机基本应用能力。书中绝大部分实验样例都源自实际问题,并经过整理和组织,能更好地指导实际应用。 全书共8章,内容包括计算机基础知识、Windows 11操作系统、Office 2019常用办公软件、计算机网络应用基础、计算机信息安全和多媒体制作。以案例为基础,引导学生快速掌握各种软件的
《高质量需求(英文限量版)》从软件需求领域中萃取出20 个核心的实践,覆盖需求过程六大环节:需求的计划、启发、分析、规范、验证和管理节。本书可以帮助团队在短时间内了解和发现更精准的需求,通过充分的沟通和协作来得到更好的解决方案,以更有利于实现持续价值交付的顺序实现更有价值的功能,让业务得以持续和增长。 《高质量需求(英文限量版)》尤其适合商业分析师、需求工程师、产品经理、产品负责人和开发人员阅读和参考,可以帮助他们合力打造出可持续增长的业务。
本书较为系统地讲解了如何运用Midjourney这款杰出的AI绘画工具。从初学者到专业人士,通过深入浅出的方法,全方位探讨了Midjourney在兴趣爱好、艺术创作、商业应用等方面的理论基础与实际操作。读者不论背景如何,都可以通过本书,找到用Midjourney将想法转化为艺术图像的途径。本书所用插图大部分都是Midjourney生成的,这不仅展示了该工具的强大功能,还为读者提供了丰富的实例与参考,使学习过程更直观、具体。通过这些精彩的插图,读者可以深入理解如何运用Midjour
本书提供了300个Java案例,针对经典算法,基于相关的数据结构,将问题描述、问题示例、代码实现及运行结果相结合进行讲解。
《嵌入式Linux系统原理与应用(微课视频版)》以当前嵌入式系统领域中具有代表性的嵌入式Linux系统作为分析对象,在介绍ARM嵌入式处理器的基础上,阐述了Linux基础、嵌入式Linux开发环境、ARM-Linux内核、嵌入式Linux文件系统、ARM-Linux移植及调试方法、Linux驱动程序的设计等内容; 然后介绍了以Yocto Project开源项目为代表的诸多嵌入式Linux高级编程技术; 最后阐述了嵌入式人工智能TensorFlow Lite和嵌入式数据库SQLite。为便于教学,