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云计算安全：机器学习与大数据挖掘应用实践

王智民编著
本书重点阐述了人工智能和大数据挖掘技术在云计算安全领域的应用。

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Python机器学习入门与实战

桑园编著
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。

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Python机器学习编程与实战

林耀进张良均
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

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计算机基础应用实践指导

王凤
本书是《计算机基础知识与操作教程》（路瑶主编，中国铁道出版社有限公司出版）一书的配套教材，旨在加强计算机实际应用能力的培养。本书通过示例的练习和讲解，使读者轻松掌握办公软件的常用功能和使用方法。　　本书分两部分：第一部分为实训指导，主要内容包括计算机基础知识、中文Windows7操作系统、文字处理软件Word2010、电子表格处理软件Excel2010、演示文稿制作软件PowerPoint2010

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Python实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习

方勇　著
本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。

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OpenStack云计算实战

钟小平
本书注重云架构解析，对OpenStack的整体架构、OpenStack主要服务和组件的架构进行详细讲解，为读者今后进一步拓展打下坚实的基础。

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云计算技术

本书是华为ICT学院云计算技术官方教材，旨在帮助学生学习云计算技术的基本概念、体系架构、以及基础云平台的搭建和使用。本书从云的概念、技术、架构、应用四个方面介绍云计算相关知识，以华为的FusionSphereOpenStack为核心，让读者了解如何构建公有云、混合云、私有云平台；以华为云服务为基础，阐述企业建云、上云、用云的各种解决方案。除华为ICT学院的学生之外，本书同样适合正在备考HCNA-C

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云计算技术

华为技术有限公司
本书为云计算及相关技术的入门教材。本书从云计算的概念、技术与构架几个方面入手，对云计算及相关技术进行较为细致的介绍，具体涉及云计算相关的处理技术（虚拟化技术）、通信技术（计算机网络技术）和存储技术（存储及分布式存储技术）；同时结合云典型应用案例介绍开源的云计算管理平台项目OpenStack及被广泛应用的容器技术；最后介绍云计算发展的趋势。本书旨在为读者提供云计算领域较为完整的知识架构，为读者今后从

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大数据：挖掘数据背后的真相

[日] 松本健太郎
无须数学、统计学基础，轻松掌握大数据。

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深度学习在动态媒体中的应用与实践

唐宏、陈麒、庄一嵘
本书是一本深度学习的基础入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在3个框架下，通过3个实战项目掌握了框架的使用方法，并详细描述了生产流程，最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校

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大学计算机基础实训教程（第二版）

《大学计算机基础》编写组
本书是《大学计算机基础》（第二版）（中国铁道出版社有限公司，《大学计算机基础》编写组）的配套教材。本书的编写目的是供教师指导实验教学、学生自学使用。　　本书包括了主教材中需要上机操作的内容，主要内容有Windows10操作系统、办公自动化软件Office2010（Word2010、Excel2010、PowerPoint2010）、数据库应用基础、计算机网络与Internet技术基础、计算机信息安

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大学计算机基础（第二版）

《大学计算机基础》编写组
本书是根据教育部《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的意见》中有关“大学计算机基础”课程的教学要求编写的。全书共9章，主要内容包括计算机基础知识、Windows10操作系统管理、Word2010文字处理、Excel2010电子表格处理、PowerPoint2010演示文稿制作、数据库应用基础、计算机网络与Internet技术基础、计算机信息安全、多媒体技术等。　　本书从培养学生的计算思维出发，兼

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机器视觉技术与应用实战

丁少华
本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。

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机器学习：公式推导与代码实现

鲁伟
本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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机器学习案例实战

赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗

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动手学机器学习

张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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