《Flask开发Web搜索引擎入门与实战》介绍如何学习和使用流行的Flask 框架开发搜索引擎应用,主要内容包括面向Web开发的Python编程语言入门,使用Python 构建REST API,使用Flask-RESTPlus 生成Swagger 文档,搜索引擎应用前端展示实现及自动完成功能与拼写纠错技术,互联网搜索引擎案例分析。 全书共分7章:第1章着重介绍如何使用Python和Elasticsearch开发搜索引擎应用;第2章着重介绍Python的基本语法及其在Web开发中的使用;第3
GIS设备因其运行可靠性高、维护工作量少、检修周期长等特点,被广泛应用于电力系统中,其故障率只有常规设备的20%~40%。但GIS也有其固有的缺点,由于SF6气体泄漏、外部水分渗入、导电杂质的存在、绝缘子老化等因素影响,都可能导致GIS内部故障。GIS的全密封结构使故障的定位及检修比较困难,检修工作繁杂,事故后平均停电检修时间比常规设备长,其停电范围大,常涉及非故障元件多。该精品集针对常见的ZF48-145(L)型GIS设备解体检修全流程进行讲解说明,从设备结构原理、故障检测分析、工前准备
水利工程施工是按照设计提出的工程结构、数量、质量、进度及造价等要求修建水利工程的工作。水利工程的运用、操作、维修和保护工作,是水利工程管理的重要组成部分,水利工程建成后,必须通过有效的管理,才能实现预期的效果和验证原来规划、设计的正确性,工程管理的基本任务是保持工程建筑物和设备完整、安全,使其处于良好的技术状况。正确运用水利工程设备,以控制、调节、分配、使用水资源,充分发挥其防洪、灌溉、供水、排水、发电、航运、环境保护等效益,做好水利工程的施工与管理是发挥工程功能的鸟之两翼、车之双轮。
《AutoCAD 2022 中文版室内装潢设计从入门到精通》讲述了利用AutoCAD 2022 进行室内装潢设计的过程 和技巧,全书共分3 篇16 章:基础知识篇、施工图篇和综合实例篇。其中,基础知识篇(第1~6 章)介绍了 AutoCAD 2022 的基础知识和操作技巧,以及室内设计的基础知识;施工图篇(第7~9 章)分别介绍了办公空 间、餐厅和卡拉OK 歌舞厅室内设计的过程和技巧;综合实例篇(第10~16 章)分别介绍了小户型、中等户型 和大户型的室内设计的过程和技巧,以及某学院会议中
本书面向大学本科及高职院校学生, 使之全面系统地了解计算机基础知识, 具备计算机的基本操作和应用能力, 为其专业发展打下坚实的计算机应用基础。本书以Windows10为操作系统平台, 讲解计算机基础知识、操作系统和计算机网络及信息安全, 操作技能以Office2016的文档、电子表格和演示文稿的编辑处理为重点, 能够满足基本办公软件应用需求。主要特色有: 一是知识与技能融合, 通过丰富详实的实例, 使学习者深刻地领悟和感受并进而掌握计算机基础操作方法和要领; 二是采用较新版本, 使用目
整理包括选择存世善本进行高清灰度影印,同时当页排印标点释文,并加校勘及精当注释,方便学术研究及阅读。书前撰学术性导言,书后附索引及研究论著目录。甄选了这一时期较为珍稀的七种水利文献进行标点整理,便于读者了解这一时期南北水利技术的演进。分别为:《四明它山水利备览》、《太史郭公传》、《河防通议》、《河防记》、《长安志图》字、《吴中水利书》、《治河图略》。
《数据安全与治理》密切结合我国大数据产业、数据安全产业的特点,全面系统地介绍了数据安全与治理的内涵、特点、方法、原理与技术。全书分为10章。其中,第1章介绍了数据安全与治理的基本概念,第5、6、7、9章介绍了数据安全的相关技术(含数据加密、数据脱敏、数据资产保护、数据审计),第3、4章介绍了数据治理的相关技术(含数据质量管控、数据采集),第2、8、10章介绍了数据安全治理的相关技术(含数据分类分级、数据资产交易、数据司法存证)。《数据安全与治理》在每章末均配置了复习题,在全书最后附有模拟
《特种混凝土和新型混凝土/普通高等院校土建类专业“十四五”创新规划教材》系统介绍了上述特种混凝土与新型混凝土的新技术、新知识,旨在使学生毕业后
本书由浅入深、循序渐进向广大瀚高数据库维护人员、应用开发人员及国产化软件的爱好者全面地介绍瀚高数据库的使用方法和技巧。本书共分上下两篇,上篇(运维篇)主要针对数据库管理人员,包括数据库安装部署、备份管理、日常维护等;下篇(适配开发篇)主要用于指导应用程序开发人员基于瀚高数据库进行开发,指导读者高效完成从国外数据库如 Oracle、Mysql、PostgreSQL 向国产化数据库迁移的工作。瀚高数据库坚持开源技术路线,是基于目前全球排名前三的 PostgreSQL 开源数据库发展的中国
本书立足实践,以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识,不需要有数学基础或者AI基础,按照本书的内容循序渐进地学习,即可快速上手深度学习。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章,主要内容包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系、深度学习的环境搭建、深度学习的原理、深度学习框架TensorFlow和Keras、卷积神经网络相关知识、图像