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" 本书以项目任务、进阶任务等丰富的实际案例为载体，从BIM概论、Revit族的创建、Revit结构模型的创建、 Revit建筑模型的创建、Revit模型的简单应用、项目实战等方面，系统地介绍了BIM建模技术在建设工程项目中的实际应用。本书以职业能力为核心，紧扣“1+X”建筑信息模型（BIM）职业等级证书考试大纲，深入浅出地介绍了Revit软件的建模方法、步骤和常见性问题。
本书可为高等职业院校、中等职业院校的在校学生及工程行业从业人员学习BIM技术基础使用，也可作为BIM初

"《推荐系统核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Python语言开发推荐系统的核心知识，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。全书共分 12 章，内容包括推荐系统基础知识介绍、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、基于标签的推荐、基于知识图谱的推荐、基于隐语义模型的推荐、基于神经网络的推荐模型、序列建模和注意力机制、强化推荐学习、电影推荐系统、动漫推荐系统等。本书内容讲解简洁而不失技术深度，内容丰富全面，用简练的文字介绍了复杂的案例，易于读者学习。
《推荐系统核心技术

"《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将

本书以MathWorks公司最新推出的MATLAB R2024a软件为基础，系统讲解了MATLAB基本环境和操作方法及在数学建模中的应用；分章阐述了矩阵计算、数值计算、符号计算、数据可视化、数据分析、M文件编写、文件读写、MATLAB编译器、应用程序接口等内容；并结合相关的函数或命令，精心编写了一些数学建模方面的示例，用来详细说明具体函数和命令的使用方法，并在每章的小结中给出了软件使用的经验技巧等供读者参考，是一本软件基础知识与数学建模应用相结合的学习手册。

本书追溯了人工智能从古代的机械计算器到现代深度学习与强化学习的演变历程，突出了人工智能历史上的关键里程碑和众多科学家、工程师及思想家的贡献，特别强调了图灵测试的提出和达特茅斯会议对人工智能领域的深远影响。
作者深入探讨了AI技术在个人助手、无人驾驶、拟人机器人等前沿领域的应用，并对未来的发展趋势进行了预测。书中还介绍了图形芯片、ChatGPT、Midjourney、Stable Diusion和DeepSeek等技术，展现了智能体在创意表达、问题解决和人机交互等领域的无限可能，揭示了AI如

本书精选自全国工业工程类专业优秀课程设计展示活动中的代表性作品，内容涵盖了供应链管理、质量管理、人因工程、物流设计、交通运输、医疗健康等多个应用领域，深入展现了工业工程在解决实际问题中的应用和价值。全书共分为10章，每章聚焦于特定的工业实践问题与挑战，依托丰富的理论基础和多元化的研究视角，为读者提供了丰富的实践学习资源。通过详尽介绍和深入分析实际问题与应用场景，本书致力于帮助学生深化对工业工程专业知识的理解，增强综合运用这些知识的能力，并提升在实际案例分析中的实战技能。本书同时也为教育工作者提供

本书介绍了Hadoop生态系统架构功能与原理；分布式文件系统HDF-SHDFS；MapReduce编程模型及应用开发；YARN原理及配置；Hadoop伪分布式环境的搭建与配置测试；Hadoop完整分布式的集群配置搭建；Zookeeper分布式协作框架；HDFSHA原理功能与配置测试；ResourceManagerHA原理与配置；通过实际案例介绍了网站用户行为分析、网站后台日志分析和二次排序；介绍数据仓库Hive的原理及安装部署、Hive的基本操作及实战操作；大数据协作框架Sqoop、Flume、

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