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张军,张良均
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Power BI数据分析与可视化
『简体书』 作者:潘强,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2019-11-01 本书以任务为导向,全面地介绍了数据分析的流程和Power BI数据分析的应用,详细讲解了使用Power BI解决企业实际问题的方法。全书共8章,包括数据分析与可视化概述、数据获取、M语言数据预处理、DAX语言数据建模、数据分析与可视化、Power BI数据分析报表、数据部署、自动售货机综合案列。本书 ... |
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Python数据分析实战宝典 套装共2册
『简体书』 作者:张良均 宋天龙 出版:机械工业出版社 日期:2021-09-01 《Python数据分析与挖掘实战(第2版)》 本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,第1版销售超过10万册,销售势头依然强劲,被国内100余所高等院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握 ... |
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TensorFlow 2深度学习实战
『简体书』 作者:崔炜,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2021-11-01 本书以深度学习的常用技术与TensorFlow 2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow 2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow 2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容 ... |
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Python数据分析与挖掘实战
『简体书』 作者:翟世臣,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-07-01 本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(第1~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个 ... |
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Python商务数据分析与实战
『简体书』 作者:何伟,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-08-01 本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python商务数据分析应用的重要内容。本书共10章,第1章介绍商务数据分析的基本概念、流程、应用场景,以及常用数据分析工具;第2章介绍Python的环境配置,以及Python使用入门等;第3章介绍数据获取,包括常见的数据来源、 ... |
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应用高等数学
『简体书』 作者:戴新建,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-08-01 本书系统地介绍了与微积分相关的数学理论知识,结构严谨、重点突出,并以数学理论知识为例介绍了MATLAB软件的使用方法,强化实践应用,注重培养学生正确运用所学数学知识解决实际问题的能力。全书共7章,内容包括预备知识、函数极限与逼近思想、一元函数微分学及其应用、一元函数积分学及其应用、多元函数微积分、无 ... |
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Python自然语言处理入门与实战
『简体书』 作者:戴程,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-10-01 本书以自然语言处理常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍自然语言处理中的关键内容。全书共8章,内容包括自然语言处理概述、文本数据爬取、文本基础处理、文本进阶处理、天问一号事件中的B站网民情感分析、新闻文本分类、基于浏览记录的个性化新闻推荐以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现新闻文本分类。本 ... |
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深度学习与计算机视觉实战
『简体书』 作者:彭小红,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-11-01 本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式,深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章,内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于 Faster R-CNN 的目标检测实战、基于 U-Net 的城市道路场景分割实战、基于 ... |
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張家山漢簡《引書》綜合研究
『简体书』 作者:赵丹 出版:复旦大学出版社 日期:2023-06-01 張家山漢簡《引書》是秦漢時期導引的代表著作,從病因、病機、病症、治則、治法、治療綱要等方面全面論述了導引療法的内涵。 本書分爲主體和附録兩部分。主體部分圍繞《引書》展開,介紹《引書》的發現和研究現狀,全面校注《引書》内容,分析論述其内涵。附録部分對導引相關問題進行討論,將《引書》與《行氣玉佩銘》《 ... |
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滇南医学名医丛书·张良英妇科临证心悟
『简体书』 作者:张良英 出版:人民卫生出版社 日期:2025-08-01 张良英,教授,云南省荣誉名中医,云南省国医名师、全国名老中医药教授学者传承博士后合作导师,全国第二、四、五、六批名老中医药教授学者学术经验继承指导老师。张良英教授跻身医林六十余载,勤勤恳恳,始终奋斗在教学、科研、临床,积累了丰富的妇科经验,治愈数以万计的妇科患者。应积极推广张氏中医妇科学术理论和诊疗 ... |
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机器学习原理与实战
『简体书』 作者:何伟 张良均 著 出版:人民邮电出版社 日期:2021-07-01 本书以Python机器学习常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价 ... |
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Python中文自然语言处理基础与实战
『简体书』 作者:肖刚,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-01-01 本书以Python自然语言处理的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python自然语言处理的重要内容。全书共12章,内容包括绪论、语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术、智能问答系统,以及 ... |
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Python程序设计
『简体书』 作者:孟思明,张良均,易丹 出版:中国铁道出版社 日期:2022-06-01 本书以项目为导向,全面介绍了Python程序设计的相关知识及其应用,并详细阐述了使用Python解决实际问题的方法。全书共9个项目,项目一主要内容包括Python概述、Python开发环境的搭建、JupyterNotebook的相关内容等;项目二~八介绍了Python的基础知识、数据结构、程序的控制 ... |
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Python数据分析与应用(第2版)(微课版)
『简体书』 作者:曾文权,张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2021-11-01 本书以任务为导向,全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共10章,第1章介绍数据分析的概念等相关知识;第2~6章介绍Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数组计算,pandas统计分析,使用pandas进行数据预处理 ... |
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Spark大数据技术与应用(第2版)(微课版)
『简体书』 作者:肖芳 张良均 出版:人民邮电出版社 日期:2022-09-01 本书以任务为导向,较为全面地介绍Spark大数据技术的相关知识。全书共9章,具体内容包括Spark概述、Scala基础、Spark编程基础、Spark编程进阶、Spark SQL—结构化数据文件处理、Spark Streaming—实时计算框架、Spark GraphX—图计算框架、Spark ML ... |
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开关电源芯片级维修实战案例全图解
『简体书』 作者:张军 出版:中国铁道出版社 日期:2024-07-01 本书是针对开关电源进行检测维修的实战案例图书,在精炼阐述常见电子元器件好坏检测和开关电源基本工作原理的基础上,迅速进入开关电源维修实战篇章,从不同功能的电路单元(如控制电路板、工控电源、变频器、伺服器等)和常用电器(如液晶彩色电视机、空调器、电冰箱、笔记本电脑等)角度翔实展开讲解,图文搭配细致到位, ... |
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五老文萃??大师视角下的中国传统文化
『简体书』 作者:张军 出版:东方出版中心 日期:2025-01-01 20世纪,无疑是中国学术与思想的一个高光时代,可谓群星璀璨。当人们抬头仰望时,清晰可见其中的五颗耀星,他们是:梁漱溟、冯友兰、张岱年、季羡林、任继愈五位鸿儒硕学。敬观五位老先生的人生经历,我们可以发现两个最重要的交集点:一是都曾经在北京大学工作,二是共同发起创建中国文化书院。中国文化书院组织五位老先 ... |
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奇点来临2024
『简体书』 作者:张军 出版:首都经济贸易大学出版社 日期:2024-12-01 本书探讨了人工智能(AI)的发展及其对人类社会的深远影响。书中首先强调了科学技术作为第一生产力的重要性,引用了邓小平和几代领导人的观点,指出科技创新在推动社会生产力和经济增长中的核心作用;在探讨财富的起源和增长时,指出工业革命后的技术进步是近200多年财富爆发性增长的主要推动力;书中对世界复杂性的讨 ... |
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玉秤砣(一部反映晋商历史的长篇小说,契约精神与和平谈判的斗争典范 )
『简体书』 作者:张军 出版:北岳文艺出版社 日期:2025-04-01 ... |
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企业数据资源入表操作手册
『简体书』 作者:张军 出版:机械工业出版社 日期:2025-05-01 2024年1月1日,《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施,标志着我国企业数据资源会计处理领域迈出了重要一步,开启了数据资产化、价值化大时代,我国走在了将企业数据资源确认为会计意义上资产的世界前列。在这一背景下,企业应如何买过数据要素门槛,如何分享数据要素红利,如何加强合规管理,完善内部控制体 ... |
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