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本书是一本系统且实用的大数据技术学习指南，全面覆盖了Spark的核心知识和应用场景。全书围绕“项目驱动、任务导向”的理念，设计了7个学习情境，分别涉及Spark环境搭建、Scala程序编写与数据处理、SparkRDD和SparkSQL的综合应用、流数据处理及机器学习模型的实现，逐步引导读者掌握从数据加载、清洗到分析和模

本书分为三个部分：第一部分是基础理论，阐述部分营销基础知识、网络推广环境、过程等内容；第二部分主要介绍目前互联网中网络推广主要渠道的推广应用及一些常用互联网工具；第三部分主要介绍两个电商平台站内推广方式。全书共设计了11个学习型工作项目，包括认识网络推广、网络推广信息元素、搜索引擎推广、小红书推广、微信推广、微博推广、

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本书提出了以下推荐方法：基于“字符－短语”注意力机制和因子分解机的混合推荐方法和基于“局部－整体”注意力和文本匹配机制的推荐方法，旨在通过获取更多信息和提升模型特征提取能力，来实现更精准的个性化推荐；基于层次注意力和增强经验优先回放机制的深度强化学习推荐方法和基于自适应元模仿学习的推荐环境模拟器，旨在突破深度强化学习在

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本书融入RCIE&RS认证最新标准，通过12章讲解了IS-IS路由协议概述、IS-IS路由协议区域设计、IS-IS路由协议安全性和可靠性、IS-IS路由协议计算方法、IS-IS路由协议可扩展能力、BGP路由基础、BGP路径属性、BGP选路、BGP特性、IP组播基础、组播路由协议、路由信息规划设计等知识。

本书共14章，分为两大篇：第一篇为测试技术基础(第1-3章)，阐述测试的基本概念、信号分析基础及测试系统的静态和动态特性；第二篇为传感器基础及应用(第4-14章)，概述了传感器技术，详细讲解了电阻式、电感式、电容式、光电式、压电式、热电式、磁电式、数字式、辐射式及图像检测等多种传感器的原理、特性及应用案例。

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