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本书是钉钉官方技术团队聚力编写的钉钉小程序开发教程,内容权威、全面、系统。众所周知,数字化转型已经成为全球企业的重要战略,越来越多的企业已认同数字化转型是大势所趋。本书为数字化转型落地提供了可行的技术支撑。利用钉钉小程序开发的应用,被汇聚在应用市场中,可以服务于个人和企业,更好地帮助企业进行数字化转型。本书从钉钉小程序
“阿里云数字新基建系列”丛书包括5本书,涉及Kubernetes、混合云架构、云数据库、CDN原理与流媒体技术、云服务器运维(Windows),囊括了领先的云技术知识与阿里云技术团队独到的实践经验,是国内IT技术图书又一重磅作品。本书是阿里云上Windows服务器使用及实践的技术结晶,全书共11章,分为三篇,第一篇为基
《数据结构与算法》(Java版)是为“数据结构与算法”课程编写的教材,也可作为学习数据结构及其算法的Java程序设计的参考教材。 本书的内容可以分为两大部分,前半部分是介绍了基本数据结构及其应用;后半部分主要讨论了查找、排序算法及五类基本算法(分治算法、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、动态规划算法)及应用举例。其章
全书共12章,主要内容包括第1章介绍数据可视化的基础知识,第2章介绍Python数据可视化库及其参数配置,第3章介绍时序数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第4章介绍金融数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第5章介绍空间数据的可视化,并通过实际案例讲解其可视化方法,第6章介绍地理数据的可视化,并通过
本书通过丰富、实用的精选实例将面向对象的程序设计方法与Java语言相结合,注重培养读者使用面向对象的思维方法分析问题和解决问题的能力。全书共8章。第1章介绍了编程语言的发展、Java语言的特点、运行机制和Eclipse集成开发环境。第2章介绍了Java语言基础。第3章介绍了向对象的基本理论、原理、技术方法、设计原则以及
内容提要 本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,本书对于数据各类结构的定义和操作原理介绍详细充分,在写作上由
《Python网络爬虫技术手册:基础·实战·强化》是“计算机科学与技术手册系列”图书之一,该系列图书内容全面,以理论联系实际、能学到并做到为宗旨,以技术为核心,以案例为辅助,引领读者全面学习基础技术、代码编写方法和具体应用项目,旨在为想要进入相应领域或者已经在该领域深耕多年的技术人员提供新而全的技术性内容及案例。本书是
Knative是由谷歌发起的,它的目标是基于Kubernetes为整个开发生命周期提供帮助。 本书介绍了如何在实际的企业应用程序开发过程中使用Knative。本书首先介绍了如何有效地构建、部署和管理现代Serverless工作负载;然后讲解了在实际的企业场景中应用Knative(包括高级事件)的方法;接着介绍了如何有效
本书面向初学者,采用通俗易懂的语言对数据结构以及基础的算法进行了讲解。全书程序操作均以C语言实现。 本书共9章,包括数据结构与算法概述、线性表、栈与队列、树、图、查找与排序、经典算法、数学算法以及综合项目。本书以实用、高效为标准,合理选取数据结构中的必备知识,并对选取的内容做了细致化讲解,内容精练易懂,旨在帮助读者快速
本书重点对现代操作系统的概念/特征、结构模块、运行环境等进行深入浅出的阐述,以帮助读者全面把握操作系统的知识体系、工作原理和关键技术;另外,还对计算机操作系统以外的新型操作系统进行了介绍,例如云操作系统、移动操作系统和物联网操作系统等。通过对本书的学习,读者还可以进一步了解操作系统的发展历程、研究现状和未来方向,并逐步
随着互联网的蓬勃发展,从浩瀚的网络世界中获取数据并加以处理,从中提取有用的信息越发重要,本书就带领读者学习如何获取数据并以合适的方式呈现数据。全书分为4个部分。 第1部分,即第1~第5章,主要介绍数据的采集,从数据采集的意义和基本概念开始,介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据,以及如何通
本书采用案例驱动的编写模式,由浅入深、循序渐进地将Java程序设计的理论知识和关键技术融入各个案例中,符合学习者的认知规律。本书是编写团队综合了多年的Java教学经验,走访企业并调研岗位需求,参考1+X证书评价考核的标准而编写的,实用性强。 本书包含的主要知识点和技能点有Java简介及开发环境的搭建、Java基本语法、
《SpringBoot+MVC实战指南》主要讲解如何在SpringBoot框架中开发MVC应用,包括主流的JavaEE框架,如MyBatis、Spring、SpringMVC、FreeMarker和Thymeleaf等。读者可以进行“精要”式学习,正确地进行项目实战,同时汲取JavaEE的思想,并最终将这种思想灵活运用
本书是面向非计算机专业学生和Python初学者的“计算机科学素养”丛书之一。作为Python编程入门教程,本书语法及功能介绍以够用、实用和应用为原则,将Python语言融入问题求解中;案例选取贴近生活,有助于提高学生的学习兴趣;内容呈现直观、形象,知识点讲解深入浅出、通俗易懂。
本书面向计算机及相关领域解决复杂工程问题的要求,以问题案例为导向分别讨论线性表、栈、队列、串、哈希表、递归与广义表、二叉树和树、图、排序等数据结构的定义、表示和存储结构的操作与实现。为了强调数据结构在查找问题中的作用,将查找问题融入相应的数据结构中讨论。在多数章节中加入问题案例,介绍运用数据结构和算法解决实际问题的方法
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本书紧跟数据分析的发展新趋势,基于Python的数据分析平台和工具,系统介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目,分为3部分:基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二,介绍数据分析环境的搭建,以及NumPy的理论和实践知识;数据分析部分包括项目三~项目六,结合案例介绍数据检查、数据呈现、
本书系统地介绍计算机基础知识及基本操作。全书共12个项目,主要内容包括了解计算机基础知识、学习计算机系统知识、认识Windows7操作系统、管理计算机中的资源、编辑Word文档、排版文档、制作Excel表格、计算和分析Excel数据、制作幻灯片、设置并放映演示文稿、使用计算机网络和做好计算机维护等。 本书采用项目任务式
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,以及基于TipDM大数据