本书从Python数据分析的基础知识入手,结合大量的数据分析示例,系统地介绍了数据分析与可视化方法,带领读者逐步掌握Python数据分析的相关知识,提高解决实际问题的能力。本书共14章,主要内容包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数值计算基础、Pandas统计分析基础、Pandas数据载入与预处理

本书围绕典型的数据挖掘任务,介绍基本概念、基本理论和经典算法,融入该领域的最新进展,并结合实际案例介绍如何开展数据挖掘实践应用。全书共9章,第1章对数据挖掘进行概述,第2章介绍数据准备相关知识,第3章和第4章介绍分类的多种技术,包括决策树、规则归纳、朴素贝叶斯,以及神经网络、支持向量机、集成学习等,第5章介绍回归分析,

本书共7章,内容层层递进。第1章介绍计算机软硬件环境,并讲解本书涉及的主要工具及基础汇编知识,为深入学习奠定基础;第2章解析基础语法,通过简单示例揭示底层运作机制,让读者逐步适应本书的节奏;第3章深入探讨函数的工作原理及实现细节,从CPU和操作系统的角度剖析其运行规律,帮助读者建立对计算机程序执行的整体认知;第4章专题

本书包含了计算机网络基础、网络互连与互联网、网络规划与设计、网络资源设备、网络安全、标准化和网络安全法规、网络规划案例、网络故障分析与处理案例、网络安全部署案例及网络规划与设计论文等内容。

本书包括9个项目,项目1-7分别讲解操作系统的使用、WPS文字处理、WPS表格的应用、WPS演示文稿的制作、信息检索、新一代信息技术概述、信息素养与社会责任,项目8讲解WPSOffice组件功能应用及WPSAI应用,项目9讲解人工智能基础知识,附录提供了全国计算机等级考试“计算机基础及WPSOffice应用”(一级)、

本书全面介绍面向对象分析设计与建模,共分为三部分。第一部分是概论,介绍面向对象分析设计与建模技术的概念和内涵,软件模型的概念和内容。第二部分介绍UML的知识。第三部分是第3-7章,结合一个工程案例介绍软件的业务分析与建模、需求分析与建模、系统分析与建模、软件架构设计与建模,以及软件详细设计与建模。

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本书从基本概念出发,逐步深入具体算法的应用与实现,帮助读者建立全面的知识体系。书中详细讲解了数据分析与可视化工具的使用方法,通过经典数据集展示数据预处理、特征工程及模型训练的过程。涵盖监督学习、非监督学习等多种任务的经典算法,包括决策树、支持向量机和文本聚类等,每种算法均配有详细的Python代码示例,确保理论与实践相

本书全面、系统讲解TypeScript,全书共8章:第1章介绍TypeScript的安装与基础使用,包括编写与调试第1段代码;第2章探讨类型基础,涵盖常用的基础类型与函数类型;第3章深入类型进阶,讲解类型缩窄、联合类型等高级特性;第4章聚焦类的使用与设计;第5章讲解泛型的多种应用;第6章讨论模块、类型声明与装饰器等更复

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