本书从解决工作中的实际问题出发,以漫画形式讲解数据分析知识,并提炼、总结工作中常用的Python 数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识,在不影响学习、理解效果的前提下,尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式,如需了解相关的知识,可查阅相关的图书或资料。本书定位是带领Python 数据分析初学者入门,并能在学习和工作中解决大部分问题,或满足大部分需求。入门后,读者如需进一步学习进阶技能,可自行扩展阅读相关图书或资料。学习是永无止境的,正所谓“师
Dreamweaver 2021是著名影像处理软件公司Adobe推出的优秀的网站及网络应用程序制作软件。本书以项目教学的方式,循序渐进地讲解使用Dreamweaver 2021制作静态、动态网页网站的方法与技巧。全书分为12个项目,全面、详细地介绍了Dreamweaver 2021的特点、功能、使用方法和技巧。具体内容为:Dreamweaver 2021 概述、HTML与CSS基础.、构建本地站点、文本与图像、制作超链接、制作多媒体网页、用表格规划网页、Div+CSS布局、应用表单、模板与库、内
本书根据教育部最新发布的《高等职业教育专科信息技术课程标准(2021年版)》要求编写,在选材方面,力争与全国计算机等级考试、全国计算机技术与软件专业技术资格水平考试接轨。本书的编写特点如下:以项目为引导,在每个项目中设有项目导读、知识框架、项目小结和自测题;每个项目又被分为多个任务,每个任务包括四大部分:任务导入、学习目标、任务实施和课后习题,部分任务还附有课程思政、拓展知识和案例等。本书主要介绍国产软件WPS 2019,共6个项目,包括文字处理、 电子表格、 多媒体演示文稿、信息检索、信息技术
本书基于杭州安恒信息技术股份有限公司(以下简称安恒信息)恒星实验室在物联网安全领域的研究成果和经验,系统阐述了物联网安全的相关理论知识及技术。全书共分为8章。第1章为物联网安全导论,主要包括物联网简介、物联网安全、物联网创新模式,以及物联网应用及安全现状。第2章为物联网安全风险、框架与法规,主要包括物联网安全风险与隐患、物联网安全框架与参考模型,以及物联网安全法律 法规和标准。第3章为物联网感知层安全,主要包括感知层安全概述、RFID安全、固件安全、固件获取方式、固件处理方式、固件分析方式、固件
这是一本介绍用 OpenAI Gym 构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些入门知识,概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识点,然后重点介绍 OpenAI Gym 的相关内容,随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。 本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读,也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的 Python 编程基础。
本书旨在帮助读者掌握如何用Python有效地处理Excel数据,实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装,接着讲解编写代码前的准备,然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例,最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译,以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读,还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块的初级开发人员阅读。
本书以零基础读者为对象,用范例引导读者学习,深入浅出地介绍了Python的相关知识和实战技能。 本书从Python基础入手,介绍了Python的开发环境、各种数据类型的操作方法、流程控制、函数等Python内核技术,以及使用Python处理文件、处理错误与异常等各种应用,最后列举了Python在重要领域的项目实战,内容全面且深入。 本书提供与内容同步的教学录像。此外,本书还赠送大量相关学习资料,以便读者扩展学习。 本书适合任何想学习Python的读者,无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过P
本书主要介绍如何使用Python处理Excel数据。本书内容分为三大部分:第一部分主要介绍数据分析的概念和Python基础;第二部分通过蜂蜜电商数据分析案例详细介绍数据分析的技术要点,包括读写Excel文件所需的xlwings库和openpyxl库、数据分析的pandas核心库,以及数据可视化常用的Matplotlib库和Seaborn库;第三部分包括个人消费贷款数据分析和螺蛳粉连锁店销售数据分析两个实践案例,通过实践案例帮助读者回顾理论知识并提高实践能力。 本书适合Python零基础且
Azure Databricks是一款基于云的大数据分析和机器学习平台,用于实现基于Apache Spark的数据处理,为快速增长的海量数据的处理和决策需求分析提供了良好的支撑。《Apache Spark大数据分析:基于Azure Databricks云平台》详细介绍基于Azure Databricks云平台来使用Apache Spark完成大规模数据处理和分析的方法。本书总计11章,首先介绍大规模数据分析相关的概念;然后介绍受管的Spark及其与Databricks的关系,以及Databric
本书系统介绍推荐系统的技术理论和实践。首先介绍推荐系统的基础知识;然后介绍推荐系统常用的机器学习和深度学习模型;接着重点介绍推荐系统的4层级联架构,包括召回、粗排、精排和重排,以及谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理;紧接其后介绍多目标排序在推荐系统中的应用,具体介绍阿里巴巴、谷歌等大型互联网公司的实践;最后从不同角度审视推荐系统,介绍公平性问题、知识蒸馏、冷启动等各种前沿实践。本书基于一线研发人员的视角向读者分享推荐系统的实践经验,所有模型结构和前沿实践都在业务场