《人工智能鱼》是为计算机、海洋、水产等相关学科的本科生开设的全校选修课，课程旨在使学生通过人工智能鱼课程学习，了解鱼类学、鱼类行为学以及计算机学科间的关系，掌握鱼类行为学的人工智能算法实现，提升学生的动手编程能力，促进学校多学科交融与发展。本课程将人工智能、计算机图形学和鱼类行为学相结合，讲解如何设计绘制逼真的鱼类形态和外观模型，并结合鱼类行为学、海洋学和计算机科学等知识，设计具有行为规划能力和逼真运动功能的人工鱼，并对鱼类的认知功能和感知系统进行探索和研究，从而设计具有自主行为和丰富
数据挖掘已经广泛应用于各行各业，并推动了商务数据分析的兴起。本书结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行总结，讨论数据挖掘过程的主要步骤。在此基础上，使用Python语言详细地分析数据可视化、随机森林、GBDT、XGBoost、AdaCostBoost、逻辑回归等在医疗保险稽核、淡水质量预测、弹幕情感分析、机器学习书籍市场分析、慢性肾脏病状态预测、行车记录仪销量分析、商务酒店竞争分析等典型领域的应用。全书内容深入浅出，案例生动形象
本书对第1版内容进行了全面更新和升级，详细描述了敏捷开发的各种实用方法及具体实践。作者以极限编程为基础，引入了Scrum、看板、DevOps、精益软件开发、精益创业等思想和实践，可以帮你成功地将敏捷开发引入团队和组织，或者发现敏捷可能并不适合你当前的情况。书中保留了第1版中的实用方法以及大部分实践，但几乎所有的实践都被重写，以囊括整个行业敏捷实践和作者自身的新经验。新增内容包括：使用敏捷方法、定制化敏捷方法的深度指南；关于规模化敏捷的介绍；运维和安全方面的内容以及受DevOps启发进行的更
本书为全国电力行业十四五规划教材。本书以项目任务式,培养学生的Hive数据仓库实践能力。本书共分为八个项目,主要内容包括探索Hive开发环境、探索Hive数据之林、Hive数据管理、Hive数据智能探索、员工信息管理系统、实现数据存储与压缩的融合、数据智能调优、综合实践智慧电商数据分析平台等。本书由学校教师与企业专家共同编写,应用项目式、理实一体化教学、思政教学,引入企业真实项目,并包含丰富的学习资源。同时提供丰富的微课视频、PPT课件、教案、题库、项目案例数据和代码。各章力求
本书是面向应用型本科和高职高专院校技术应用型和技能型人才的教学而编写的教材。在内容编排上针对高职高专教学及自学者学习的特点，从基础着手，深入浅出，引导读者举一反三；举例丰富，实用性强。全书共8个项目，项目1、2是理论基础，讲解单片机芯片的基本硬件以及仿真软件的安装与使用，为后面的项目打基础；项目3以发光二极管为主要控制对象，实现对单片机并行I/O口的控制并介绍中断系统的应用；项目4以蜂鸣器为主要控制对象，介绍单片机定时器/计数器的应用；项目5以数码管和按键为主要控制对象，实现对显示和键盘接口的控
当前，计算机技术已渗透到社会的各行各业，计算机基础教育也日益受到人们的重视。要想培养出高素质计算机人才，计算机基础教育必须与时俱进，教学模式和教学方法都需要不断进行优化创新。本书首先简要介绍了国内外计算机课程教学的现状及其中存在的问题，然后针对计算机课程体系、教学设计、教学环境、教学方法进行了分析研究，提出课程改革的新思路，并根据计算机课程的特点，讨论如何建立相关的教学资源库，以及如何在教学中对学生的创新能力进行培养。
本书系统全面地介绍了计算机前沿科技虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，详细地介绍了Blender 3D建模设计、VRX3D虚拟现实开发技术、Unity虚拟集成开发环境以及元宇宙等相关知识。本书共10章，主要包括虚拟现实技术、增强现实技术、智能可穿戴交互技术、大众化虚拟现实硬件设备、虚拟现实技术应用、Blender虚拟仿真开发平台、VRX3D虚拟/增强现实开发平台、Unity虚拟/增强现实开发平台、Python虚拟现实人工智能技术以及元宇宙。本书是虚拟现实领域前沿的概论性
本书的主题包括：理想与现实：连接、元件、数字化、信号；嵌入式系统架构；根据应用、速度、距离选择数字接口；多电压电源；高频功率完整性；电池和充电系统；降低电磁干扰(EMI)和静电放电(ESD)保护；驱动和感知外围设备；数字反馈控制系统；优化功耗和成本；专用系统：消费类、医疗、工业、汽车、航空航天；PCB设计，包括可制造性、产出率和低噪声。
C语言既是目前应用极为广泛的高级程序设计语言之一，也是高等学校“程序设计”课程的**入门语言。全书共10个任务，主要内容包括第一个C语言程序，学生成绩管理系统界面设计（顺序结构程序设计），学生成绩管理系统主菜单功能实现（分支结构程序设计），学生成绩管理系统主菜单重复选择的实现（循环结构程序设计），用数组实现学生成绩管理系统，用函数改善学生成绩管理系统，用结构体优化学生成绩管理系统，用指针实现查询、修改、添加、删除学生成绩，用文件完善学生成绩管理系统，综合实训等。本书主要章节的内容采用任务驱动的方
《数据分析与挖掘技术》主要介绍数据分析与挖掘的相关理论和技术方法，重点介绍数据挖掘的相关技术，书中采取理论知识与具体实现任务相结合的方法，系统讲解了数据分析与挖掘的实用技术。全书共分为9章，主要内容包括数据分析与数据挖掘概论、数据仓库与联机分析处理、数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、回归分析、决策树分析、SPSS数据挖掘基础、SPSS数据挖掘统计分析方法。为了使学习者能轻松掌握数据分析与挖掘相关的概念、算法和应用，《数据分析与挖掘技术》通过典型的应用实例以任务驱动的方式让学习者理解数据挖掘有关
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