本书重点介绍大数据计算分析主要算法及主流计算框架，强调“理实一体”的教学模式和方法。在讲解各种计算分析技术的同时，本书对于核心技术都配以相应的实训项目/案例，真正训练学生解决大数据问题的实践能力。本书内容包括：大数据计算分析技术概述、大数据计算分析常用算法及场景、大数据离线计算分析技术、大数据流式计算分析技术、机器学习在计算分析中的应用，最后还以出入境管理风险评估大数据平台的设计与实现为例，设置了综合前述知识的实战项目。

本书从ChatGPT原理和提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通 过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限性。 进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者不 仅从理论上掌握提示工程，而且深化对ChatGPT在实际场景应用的理解。 本书分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理和提示工程的基本概念； 第2～5章详细介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的

本书共9章，系统介绍了常用的数据结构与算法方面的基本知识。第1章为绪论，引入了数据结构与算法的一些基本概念；第2～7章分别介绍了线性表、栈、队列、串、多维数组、树和图等基本的数据结构；第8章和第9章分别介绍了多种排序和查找的算法。本书引入的主要案例都源自实际项目应用，案例、项目由企业工程师根据章节内容设计并实现，全部程序都在C Free 5.0或Visual C++ 6.0中调试通过。为方便读者学习和理解，本书提供了全部案例的运行视频，对所描述的部分数据结构核心算法录制了讲解视频。本书可以作为高

了解过计算技术在历史上的一步步演化，体验过身边那些融入生活点滴的计算技术，那么在未来的科幻世界中，计算技术会以什么样的形态出现在我们身边，并让我们的生活进一步改变呢？本书由计算机领域的科学家和科幻作家携手打造，为读者描绘一个未来世界，看看在那里，计算技术会发展成什么样子。
本书适合对计算技术未来发展趋势和科幻文学感兴趣的读者。

全书共15章，第1章介绍了学习python的好处何在以及如何高效地学习python；第2章介绍python、anaconda以及IDE的安装；第3章讲解编程的常识，包括io、文件系统、编码格式等；第4章介绍Excel和text文本的读写；第5章介绍数据处理神器-pandas；第6章介绍python的编程调试；从第7章开始进入数据分析的范畴，第7章介绍进行数据预处理；第8章介绍数据分析的常见问题和方法；第9章介绍在python中如何寻找异常值；第10章介绍相关和回归；第11章介绍聚类技术；第

这是一部从企业架构视角系统讲解企业级数据架构的著作，包含数据架构的原理、方法和实践。本书拟分为四个部分共17个章节来系统性的阐述数据架构相关内容；第1部分 架构基础主要包含1个章节1.数据架构与企业架构 其主要从宏观的角度阐述企业架构与数据架构的关系以及重要性使读者明白数据架构并不是孤立存在的且与企业架构息息相关第2部分 数据架构基础主要包含5个章节从理论以及工具层面阐述数据架构的构成2.数据架构构成 介绍数据架构的主要组成以及框架3.数据存储 数据架构落地中常见的存储选型以及实用场景4.数据调

本书主要介绍如何利用数学符号操作、基于规则的系统和通用程序构建灵活的软件，并利用依赖系统跟踪、解释和控制回溯。第1章通过对编程哲学的介绍提出灵活性的概念。第2章探讨如何用一些普遍适用的方法构建易于扩展的系统。第3章介绍谓词分派的通用程序。第4章介绍符号模式匹配，首先启用术语重写系统，然后通过合一展示类型推理的实现。第5章探讨解释和编译。第6章展示如何构造分层数据和分层程序的系统，并用各种元数据注释其中的数据项。第7章引入传播这一概念来摆脱计算机语言的面向表达式范式。

本书共14章，内容涵盖Python基础语法、数据类型和运算、流程控制语句、函数和模块、面向对象编程、异常处理、文件和网络操作，以及GUI编程、数据库编程和多线程编程。

本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、数据加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集；决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。