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[丹]安徒生 著,\梦毅 译 [法]维克多·雨果 著,\孙娟
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数据采集与预处理(第2版 )
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-02-01 本书详细阐述了大数据领域数据采集与预处理的相关理论和技术。全书共8章,内容包括概述、大数据实验环境搭建、网络数据采集、分布式消息系统Kafka、日志采集系统Flume、数据仓库中的数据集成、ETL工具Kettle、使用pandas进行数据清洗。本书包含丰富的实践操作和应用案例,以帮助读者更好地学习和掌握数据采集与预处理 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 356 ![]() |
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数字素养通识教程大数据与人工智能时代的计算机通识教育
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-02-01 本书详细阐述了培养具有数字素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材,本书在确定知识布局时,紧紧围绕通识教育核心理念,系统介绍信息、计算机、程序设计、新兴数字技术等相关知识,努力培养学生的数字素养。全书共7章,内容包括信息与计算机基础、计算机程序设计、新兴数字技术、深入了解大数据、大模型:人工智能的前沿、 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 305 ![]() |
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Python程序设计基础(通识课版 )
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-02-01 本书详细介绍了获得Python基础编程能力所需要掌握的各方面技术。全书共11章,内容包括Python语言概述、基础语法知识、程序控制结构、序列、函数、模块、异常处理、文件和数据库操作、常用的标准库和第三方库、基于Matplotlib的数据可视化、网络爬虫等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作,以便读者更好地学习和 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 305 ![]() |
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大数据与人工智能导论(通识课版)
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-02-01 本书详细阐述了培养具有数字素养的综合型人才所需要的相关知识储备。作为通识类课程教材,本书在确定知识布局时,紧紧围绕通识教育核心理念,系统介绍大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链、元宇宙等技术的相关知识,努力培养学生的数字素养。全书共8章,内容包括大数据概述、大数据技术、大数据应用、大数据基础知识、人工智能、大模型: ... |
詳情>> | 售價:NT$ 305 ![]() |
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幽默的魅力(一开口就让人喜欢你)
作者:雨岑编著. 出版:吉林文史出版社 日期:2019-07-01 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 132 ![]() |
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少儿经典文库(第二辑4册)中外寓言故事+中外神话故事+中外名人故事+英雄人物故事 小学生课外阅读书籍
作者:雨寻 等 出版:江西美术出版社 日期:2017-01-01 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 608 ![]() |
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两册 一开口就让人喜欢你 +刻意练习成为讲话高手
作者:雨岑编著. 出版:吉林文史出版社 日期:2019-07-01 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 280 ![]() |
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网络黑恶势力犯罪理论研究
作者:闫雨 出版:中国政法大学出版社 日期:2025-04-01 随着移动互联技术的发展和智能终端的普及,越来越多的传统犯罪利用信息网络来实施,黑恶势力犯罪也不例外。传统的黑恶势力犯罪与网络犯罪不断融合,形成的网络黑恶势力犯罪成为困扰刑法理论和司法实践的难题。本书以网络黑恶势力犯罪的概念界定为切入点,全面系统地分析网络黑恶势力犯罪的实践发展和理论演变,研究的特色可以概括为“二元化”。 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 418 ![]() |
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大数据技术原理与应用 ——概念、存储、处理、 分析与应用(第4版 高职版)
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-05-01 本书系统地介绍大数据的相关知识,分为大数据基础篇、大数据存储与管理篇、大数据处理与分析篇、大数据应用篇。全书共13章,内容包含大数据概述、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、MapReduce、Hadoop再探讨、数据仓库Hive、Spark、流计算、Flink ... |
詳情>> | 售價:NT$ 305 ![]() |
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Python数据分析、挖掘与可视化
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-05-01 数据分析能够帮助人们洞察数据的内在规律和趋势,提取有价值的信息,为决策提供科学依据。在当今信息爆炸的时代,数据分析已成为各行各业不可或缺的技能。本书通过丰富的案例帮助读者快速掌握Python数据分析的核心技能,提高数据处理和分析的能力,从而更好地应对学习和工作中的挑战。本书共10章,内容包括Python概述、基本语法知 ... |
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人工智能通识教程
作者:林子雨 出版:高等教育出版社 日期:2025-06-01 本书主要目标是引导学生步入人工智能时代,积极投身人工智能的变革浪潮之中,了解人工智能概念,培养人工智能思维,熟悉人工智能应用,探寻人工智能与自己专业的应用结合点。主要内容包括:人工智能的概念、应用、关键技术和实际使用方法,主要包括绪论、人工智能关键技术、智能体、具身智能、大模型、AIGC应用与实践、AI搜索实践、AI协 ... |
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数字素养与人工智能通识实验教程
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-07-01 本书是《数字素养通识教程——大数据与人工智能时代的计算机通识教育》的配套实验教材,内容涵盖Python编程、数据采集与处理、人工智能大模型应用等,读者不需要具备计算机技术基础就可以顺利完成全部实验。全书共12章,内容包括Python程序设计实践、网页数据爬取实践、使用Kettle工具对数据进行处理、文本类AIGC应用实 ... |
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数据库系统原理习题解析与实验指导
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-07-01 本书是《数据库系统原理(微课版)》的配套教材,共14章,和主教材的各章一一对应,涵盖关系数据库、NoSQL数据库、云数据库与数据仓库等数据库技术,以及SQL与大数据的相关内容。本书旨在通过一系列精心设计的习题和实验项目,让学生在动手实践中掌握数据库设计、SQL查询、数据库编程及NoSQL数据库应用等核心技能,助力学生实 ... |
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一开口就让人喜欢你 培养说话技巧 做受欢迎的人
作者:雨芩 出版:吉林文史出版社 日期:2025-07-01 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 152 ![]() |
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大模型概念、技术与应用实践
作者:林子雨 出版:人民邮电出版社 日期:2025-08-01 大模型是人工智能的前沿技术,本书详细阐述了以DeepSeek为代表的大模型的相关知识,旨在帮助读者认识大模型,了解大模型,熟练使用大模型,从而利用大模型提升学习和工作的效率。全书共13章,内容包括人工智能概述、大模型:人工智能的前沿、DeepSeek大模型的应用场景、大模型工具、本地部署大模型、智能体、AIGC的概念与 ... |
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现象学入门(中国现象学文库·现象学原典译丛·扎哈维系列)
作者:丹·扎哈维 出版:商务印书馆 日期:2023-05-01 本书是丹?扎哈维对20世纪主导性哲学运动之一的现象学简明而有吸引力的介绍,目前已经有德文、英文、日文等六种译本。 本书作者丹?扎哈维是该领域的专家,他在这本书中生动明了地介绍了基本、核心的现象学概念,比如意识、意向性、空间性、具身性、时间性、交互主体性和社会性等。这些概念对于理解胡塞尔、海德格尔、萨特和梅洛-庞蒂等伟 ... |
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怪诞行为学4:诚实的真相
作者:丹·艾瑞里[Dan Ariely]著 出版:中信出版社 日期:2024-07-01 你会心安理得地把办公室的铅笔拿回家给孩子用吗?“因为路上堵车,所以我迟到了”这样的借口是否常挂在你的嘴边?穿戴冒牌服饰会不知不觉降低我们的道德底线吗?面对金钱的诱惑,医生、专家、的意见还有几分可信?我们一贯倡导的团队合作会让我们更诚实还是更不诚实?这一次,行为经济学家丹?艾瑞里聚焦于人们欺骗行为的动因,带领读者 走进非 ... |
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倪师推荐:伤寒论辑义
作者:[日]丹波元简 出版:天津科学技术出版社 日期:2023-05-01 《伤寒论辑义》是日本著名的汉医学家丹波元简集诸家见解,以阐发《伤寒论》精义注释之作。全书共七卷,成书于公元1801年该书以明·赵开美翻刻的宋版《伤寒论》为底本,参考别本及多家注本,集诸前人多家注释,在《伤寒论》每一条之下,或选一二家言,或众说并蓄,删繁节要,融会贯通,并以按语形式,加以己见而成。 ... |
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怪诞行为学:可预测的非理性
作者:丹·艾瑞里[Dan Ariely]著 出版:中信出版社 日期:2024-07-01 我们为什么会浪费丰盛晚宴中的精致食物,却对一张打折优惠餐券念念不忘? 在做生活中的各种决策时,我们总是以为自己正在做出明智的、理性的选择。但是事实真的是这样吗? 在本书中,丹?艾瑞里带我们进入了行为经济学领域,通过一系列实验研究颠覆了人们曾经普遍认同的我们的行为是完全理性的假设。无论是咖啡、减肥,买一辆车还是谈恋爱 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 352 ![]() |
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怪诞行为学6:非凡的决定
作者:丹·艾瑞里[Dan Ariely]著 出版:中信出版社 日期:2024-07-01 想要激励员工,多发奖金和多放假,哪个效果更好? ? 300美元现金和饭后洗碗,哪个更讨岳母欢心? ? 除了平分账单,朋友聚会还有什么AA制的形式? ? 邻里间礼尚往来,为什么番茄酱是比储值礼品卡更好的选择? 《怪诞行为学6》是“怪诞行为学”系列作者丹?艾瑞里携手插画家马特?R.特劳尔联手打造的一本新作。 与这 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 296 ![]() |
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