这是一本讲解Java基本语法的书,全书始终从初学者的角度,用通俗易懂的语言和形象生动的例子来讲解Java基础知识,让读者能轻松快速掌握。 本书共分为12章,首先介绍Java语言的基本情况;然后介绍如何在Windows、Linux和macOS三种操作系统中安装Java和集成开发环境以及JShell交互式编程;接着讲解Java的一些常见概念和数据类型以及Java的八大类运算符、各种表达式和语句;之后介绍类和对象这两个核心概念,数组与集合的概念和使用,Java常用工具类,以及Java的异常处理、注解以
本书为读者提供了一次深入探索人工智能和自动化编程的奇妙之旅。全书从AI(Artificial Intelligence,人工智能)的基本概念和背景入手,逐渐深入到如何使用具有代表性的AIGC工具ChatGPT、GitHub Copilot和Claude2等进行自动化编程。此外,本书还详细介绍了其他多种AI代码生成解决方案。针对桌面应用、Web应用、游戏、办公自动化等场景,本书还提供了丰富的实例。本书适合对AI和自动化编程感兴趣的初学者阅读,也适合有一定基础并且想要提高开发技能的
本书全面地介绍了网络表示学习的基本概念、模型和应用。本书从网络嵌入的背景和兴起开始介绍,为读者提供一个整体的描述;通过对多个代表性方法的介绍,阐述了网络嵌入技术的发展和基于矩阵分解的统一网络嵌入框架;提出了结合附加信息的网络嵌入方法——结合图中节点属性/内容/标签的网络嵌入;面向不同特性图结构的网络嵌入方法——面向具有社区结构的/大规模的/异质图结构的网络嵌入。本书还进一步介绍了网络嵌入的不同应用,如推荐场景和信息扩散预测。本书的最后总结了这些方法和应用,并展望了未来的研究方向。
本书共12章, 从Cinema 4D的基础操作入手, 用9个基础案例和10个不同风格的综合商业案例, 讲解了Cinema 4D基本使用技巧, 以及Cinema 4D建模、材质、灯光和渲染在电商设计中的运用, 同时还讲解了RealFlow流体特效的制作方法。
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
本书为高职高专院校计算机或非计算机专业开设的计算机应用基础或办公软件应用课程的教材。
本书共8个模块,分为基础篇和应用篇。其中,基础篇包括了解计算机、计算思维与计算机语言、计算机网络技术、新--代技术4个模块;应.用篇包括系统与文件管理、Word文档处理、电子表格处理和演示文稿制作4个模块。每个模块都涉及若干工作情景和任务,每个任务由任务目标、任务描述、任务分析与相关知识、任务实施、能力拓展、评价反馈等部分组成,让学生在完成
本书共分6章,包括概述、随机过程、模拟信号的数字化传输、数字信号的基带传输、数字信号的频带传输和差错控制编码。本书将传输中的位同步和载波同步融入数字基带传输系统和数字频带传输系统进行介绍,使读者更容易理解同步原理和技术:同时将内容做了重新编排,先信源编码后通信信号传输,经典与现代的调制技术融合,力求更符合学生的认知规律。
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
数据是人类共同的财富数据是现代科学研究的基石。在当今这个大数据的时代,如何强调数据的重要性似乎都不为过。随着互联网及其应用的普及,传统关系数据库越来越难以满足计算机应用对数据存储、访问和安全的需要,非关系数据库和新兴数据库应运而生。本书主要面向新一代数据库系统,详细介绍数据库发展史、数据库设计原则、NoSQL和NewSQL的基本原理与设计思想。本书选取了新一代数据库发展历程中具有代表性的数据库展开讲解,如键值数据库实例的Redis与DynamoDB、列族数据库的HBase与Cassandr
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