这部著作包括十一章内容,遵循由易到难、循序渐进的原则。第一章是R语言入门,第二章介绍字符串处理。第三章介绍常见的文本统计方法,包括统计文本词数、句子数和平均句长、绘制词频表以及词频分布图。第四章依据R数据包koRpus介绍与讨论文本词汇多样性测量方法,包括传统的类符-形符比和平均分段类符-形符比等。第五章同第四章一样利用R数据包koRpus,重点介绍文本可读性多种测量方法和一种听力文本难易度的测量方法,包括自动化可读性指数(ARI)和Flesch阅读难易度等。第六章
本书面向高速网络中的海量流量,结合骨干网中非对称路由和网络流量加密的真实场景,介绍基于流量分析的高速网络态势感知方法。包括高速网络中慢速端口扫描检测、DDoS攻击检测、DoH隧道攻击检测、物联网设备识别、服务流量分类、服务器状态感知以及隐蔽通道流量识别。后给出了防御DDoS攻击的系统实现方法。
本书为SQL Server入门到提高图书,共17章,主要内容包括数据库基础、SQL Server数据库的安装与配置、创建和管理数据库、数据表操作、视图操作、SQL的基础知识、数据的查询、索引与数据完整性、流程控制、用户自定义函数、存储过程的使用、触发器的使用、游标的使用、SQL Server高级开发、SQL Server安全管理、SQL Server维护管理,最后讲解了学生成绩管理系统项目。本书每章内容都与实例紧密结合,有助于读者理解知识、应用知识,达到学以致用的目的。 本书附有配套资源,包括本
本书主要介绍基于Rust语言并采用Bevy引擎开发游戏的方法,还介绍了采用其他引擎(Unity和Unreal)开发游戏的技巧。本书会先设置开发环境,然后引导读者制作自己的FlappyBird,借实例讲解Rust语言的基础知识。全书将引导读者逐步完成一个《地下城爬行者》(DungeonCrawler)游戏项目,旨在通过实战帮助读者掌握Rust的相关知识,掌握用Bevy开发游戏的方法,以及在不影响程序调试的情况下运行游戏系统,如何对所开发的游戏进行优化。
本书介绍了计算方法中常用算法的应用背景、基本原理、Python算法实现、案例分析及思政融合,力求做到算法原理浅显易懂,算法步骤清晰明了,算法实现稳定可靠,强化思政铸魂育人。本书共八章,包括插值法、曲线拟合、数值积分和数值微分、线性方程组的直接解法、线性方程组的迭代解法、方程求根、常微分方程初值问题的数值解法、矩阵特征值计算。本书可作为高等院校计算机、人工智能、数据计算类专业的本科生教材,也可供从事数据分析等相关科研人员参考。
本书以工业生产过程自动化控制系统及设计为核心内容,采用项目任务式编写方式,进行知识与技能的阐述,并将思政元素融入课程之中。全书分七个项目:过程控制系统基本认知,简单控制系统分析与设计,串级控制系统设计,均匀、比值、分程、选择、前馈控制系统设计,典型石油化工单元的控制方案设计,典型联锁保护系统设计与实现,控制系统工程设计。书中设置二维码,扫描即可进行拓展学习。本书项目内容由浅入深,重点突出,对因设备条件所限而不能完成的任务,可以利用仿真软件进行学习。本书可作为职业院校石油、
本书是为学习C语言程序设计的读者提供的参考书。书中精心设计的试题对读者熟练地掌握C语言,特别是对准备参加各类计算机(C语言程序设计)等级考试的应试者具有很大的参考价值。全书分12章,共提供了一千余道测试题。这些试题基本覆盖了C语言程序设计课程的主要内容,其内容满足了现行全国计算机等级考试(C语言程序设计)大纲的全部要求。试题分为选择题、填空题和编程题三类,并附有全部试题的答案,以方便读者自测。本书中的全部试题均在Visual Studio 2010集成环境下进行了调试。本书适合作
《图解Java数据结构与算法:微课视频版》系统、全面地介绍数据结构的基础理论与算法设计,精选数据结构考研习题和各类典型例题进行讲解,案例和课后习题丰富,突出对数据结构算法实践能力的培养。本书算法均采用Java语言实现,示例代码可直接上机运行。《图解Java数据结构与算法:微课视频版》配套资源丰富,包括示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案等。《图解Java数据结构与算法:微课视频版》共分11章,内容包括数据结构与算法概述,线性表,栈和队列,串、数组和广义表,树,图,查找算法
本书在系统介绍人工智能应用开发环境与平台的基础上, 对图像识别、人脸识别、车辆识别、语音识别、语音合成、机器翻译、聊天机器人等关键模块予以展开, 并在其间穿插目前市场上主流的企业级人工智能应用平台和典型的场景化应用开发实例, 可供广大人工智能应用开发者借鉴, 从而帮助降低人工智能应用开发门槛, 提高人工智能应用开发效率, 切实解决实际的人工智能应用问题, 将人工智能应用拓展至各行各业。
本书回应时代热点,从关键技术与实际应用两个方面对大数据做了系统的介绍与深入的分析。在关键技术部分,主要介绍了大数据的发展、技术与应用,大数据与云计算、物联网,大数据采集及预处理,大数据分析与数据挖掘,大数据存储与管理,大数据可视化,大数据时代的安全与隐私保护七部分内容。在实际应用部分,集中剖析了大数据在电信、生物医学、物流、体育与娱乐、安全、城市管理等各个领域或行业的应用,其中穿插了大量的实用案例,突出了大数据技术的应用性。