《解构Tableau可视化原理》是一本深入剖析Tableau软件绘图原理的高级指南。作者开创了一种新的讲授方式，通过绘制各种图形，深入浅出地讲解了Tableau中的底层概念、计算原理和交互逻辑，并全面解读了详细级别（LOD）表达式、表计算、集动作、参数动作等高级概念的原理，让读者能够更加灵活地运用Tableau进行数据分析和可视化展现。 本书适合已经掌握Tableau基础操作的进阶用户阅读，通过对本书的深入学习，读者可以更加深刻地理解Tableau的运行原理，不再纠结于Tableau的使用技巧，

本书从实战的角度出发，提炼并总结项目开发中需要掌握的前端知识，既可以为前端开发初学者提供清晰的学习路径，又可以为具有3～5年经验的开发者提供进阶的方向。 本书包括5篇。第1篇介绍前端基础，包括前端"三驾马车”（HTML、CSS、JavaScript）和新时代的JavaScript（ES6+、Node.js、TypeScript）；第2篇介绍前端框架，围绕Vue.js 3的基础知识点和Vue全家桶展开介绍，并使用Vue.js 3实战开发一个备忘录项目；第3篇与第4篇介绍前端中级和高级知识（构建工具

ChatGPT是美国OpenAI公司推出的人工智能聊天平台，其能够像人类一样聊天和交流，甚至能完成写方案、翻译、写代码等任务。本书阐述如何将ChatGPT技术应用于多种场景，特别介绍了通过编程与ChatGPT对接的方法，从而实现各种令人惊叹的智能应用。本书提供了大量的应用实现方法和实践经验，希望能帮助读者快速构建基于ChatGPT的应用系统。本书共9章，第1章介绍ChatGPT应用模式，接下来的每章都详细介绍一个特定领域，包括自动编程、文本翻译、智能写作、交互机器人、图像、数据库、3D、金融分析

本书主要介绍物联网组网技术及应用案例，针对物联网工程技术人员等岗位所涉及的职业技能要求，参照“1+X”传感网应用开发职业技能等级认证体系和全国职业院校技能大赛规范，积极探索“岗课赛证融通”育人模式。本书内容结构科学合理，既具有系统性、全面性，又重视新技术、新规范的融入，在强化实践技能培养的同时，重视创造性思维能力和职业道德的培养。本书包括5个项目、14个任务，系统地介绍了物联网组网技术的相关知识。本书可作为高职高专院校物联网应用技术、电子信息工程技术、计算机应用技术等电子与信息大类专业的教学用书

本书围绕 Kubernetes 云原生数据基础设施，介绍了如何通过 Kubernetes 管理数据存储，如何通过 Helm 和 Operator 在 Kubernetes 上自动部署和管理数据库，阐述了数据流式传输和数据分析的过程，探讨了在机器学习及其他新兴用例中如何使用 Kubernetes 云原生数据等。本书不仅深入阐述了云原生基础设施的发展历程和处理方式，而且分门别类地为每个场景提供了可以直接运行的示例代码，以便读者学习和练习。本书结构与英文原版保持一致，是 DaoCloud 云原生数据存

本书共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。本书既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适

本书是中国互联网络信息中心近年来参与网络空间国际治理部分工作成果的汇编。全书共分七个专题，从不同侧面切入，介绍了网络空间国际治理机制的基本面和主要矛盾，探讨了网络空间国际规范的现状与未来，围绕数据和互联网基础资源两个关键要素以美欧为重点研究对象深入探讨了在全球数字化转型背景下网络空间国际治理的突出问题，并概述了我国网络空间治理的现状和部分的建议方案。本书主要面向对网络空间国际治理感兴趣的读者，对互联网国际交流合作、数字化发展、国际关系等领域的从业人员也具有一定的参考价值。

本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深入了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促进创新，并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事A

本教材从编程的角度“解剖”了深度学习的底层技术，通过介绍使用Python库实现经典的深度学习框架的过程，逐步向读者呈现深度学习的本质；用典型示例深入剖析深度学习在计算机视觉和自然语言处理方面的应用，同时介绍这些示例的TensorFlow实现，并在配套代码中给出相应的飞桨实现，以便读者深刻理解深度学习框架的技术细节；通过目标检测、中文文本分类、超越文本分类和视频动作识别等，为读者呈现最前沿的深度学习技术。本教材可作为高职院校人工智能相关专业学生的教材，也可作为相关培训机构的培训资料。对于广大的Py

本书以LabVIEW为讲解对象，围绕LabVIEW编程环境、编程处理数据的方法手段、提升编程的技巧进行编排，详尽介绍了LabVIEW常用的编程方法、编程技巧和应用实例。全书共11章，其中：第1～6章介绍了LabVIEW基本编程知识，包括LabVIEW概述、LabVIEW编程环境、LabVIEW数据处理基础、LabVIEW数据处理进阶、LabVIEW程序设计、NI数据采集基础等内容；第7～11章介绍了LabVIEW结合NI进行传感器数据采集的实践。本书内容丰富、条理清晰、实用性强，充分讲解编程技巧