Java 9 Dependency Injection

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  智能数据治理：基于大模型、知识图谱

  本书基于我国深入实施网络强国和国家大数据战略的大背景，将“大语言模型”“知识图谱”“数据治理”相结合，阐述了大模型、知识图谱在智能数据治理中的应用实践，并以医疗、政务及降碳等行业为例，详细介绍了其数据治理流程及平台构建方法。书中首先阐述了大模型时代知识图谱和智能数据治理之间的协同关系，以儿童孤独症为例介绍了基于CiteSpace软件的医疗知识图谱的构建流程；其次详细阐述了基于神经网络模型的个人健康

  沈睿芳 时希杰 易成岐计算机13.1万字
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  数字IC设计入门（微课视频版）

  本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。

  白栎旸编著计算机29.9万字
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  数据分析咖哥十话：从思维到实践促进运营增长

  本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需

  黄佳计算机12万字
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  数据要素化时代的数据治理

  随着数字化的发展，数据逐渐融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等环节，为数据的拥有者或使用者带来经济效益，成为一种新型的生产要素，给生产方式、生活方式和社会治理方式带来了深刻的变革。本书主要介绍数据要素化时代的数据治理。本书分为5篇。第一篇“数据治理新趋势”介绍DataOps的发展及实践，产业级数据治理新趋势，数据治理的场景化、工程化和智能化，以及数据资产的安全运营。第二篇“新理论、新方法和新

  上海市静安区国际数据管理协会编计算机12.1万字
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  数据科学技术：文本分析和知识图谱

  数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合，详细阐述各个技术主题的

  苏海波 刘译璟 易显维 苏萌计算机21.6万字
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  PySpark大数据分析与应用

  本书以Python作为开发语言，系统介绍PySpark开发环境搭建流程及基于PySpark进行大数据分析的相关知识。本书条理清晰、重点突出，理论叙述循序渐进、由浅入深。本书共7章，第1？5章包括PySpark大数据分析概述、PySpark安装配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式数据处理、基于PySpark的机器学习库，内容介绍注重理论与实践相结合，通过典型示例

  戴刚 张良均主编计算机10.4万字
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  MySQL从入门到精通（第3版）

  《MySQL从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢

  明日科技编著计算机14万字
• Access 2016数据库教程（微课版·第2版）

  全书以学生成绩管理数据库案例为主线，从建立空数据库开始，逐步讲解数据库中的表、查询、窗体、报表、宏、模块、VBA程序设计与数据库编程等Access2016的主要功能；以图书馆借还书管理数据库项目实训为辅线，结合每章知识设计项目实训内容，帮助读者巩固和加深对所学知识的理解和掌握；以商品销售管理数据库实战演练为扩展训练，帮助读者提高应用数据库技术分析和处理数据的操作技能。本书符合最新版《全国计算机等

  谢萍 周蓉 苏林萍编著计算机13.8万字
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  数据挖掘竞赛实战：方法与案例

  本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案

  许可乐编著计算机6.7万字