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这本书颠覆了人们对“Excel可以做什么”的认知。在过去的几年里，人们认识到数据可视化的重要性，这导致数据分析工具和可视化工具的数量激增。对大多人来说，Excel是他们进行数据可视化的主要工具，也是数据工作者必不可少的工具。尽管Excel不是一个专业的数据可视化工具，但它的数据可视化功能依然很强大。我们不应被它默认的图表类型扼杀了创造力，而是应该通过理解图表的关键要素并运用策略来扩展其功能。《Excel数据可视化实操指南》提供了一套更高级、更有效的数据图表创建方法，对于任何有这方面需求

《Word 2021文档处理案例教程》以通俗易懂的语言、翔实生动的案例全面介绍使用Word 2021进行文档制作的操作方法和技巧。全书共分12章，内容涵盖了Word 2021入门，Word文本的输入和编辑，设置文本和段落格式，Word中的图文混排，Word中的表格与图表，设置页面版式，文档的其他排版功能，编排Word长文档，使用宏、域和公式，Word的交互与发布，文档的保护、转换和打印，综合案例等。
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本书围绕学生信息管理系统和成绩管理系统，设计了八个从基础到进阶的项目，知识涵盖了编程基础、流程控制、数据类型、函数与模块、文件操作、异常处理、面向对象编程、基本GUI界面设计和MySQL数据库编程等方面；项目遵循需求分析、程序设计、编码实现、测试与交付的工作流程。

本书重点介绍自然语言处理、语言生成和对话系统领域的前沿应用。它涵盖了使用标记化、词性(POS)标记等技术预处理文本的概念，以及使用流行库(如StanfordNLP和spaCy)进行词性还原。本书涵盖了一些关键的新兴领域，例如生成用于句子完成和文本摘要的文本，通过生成图像标题连接图像和文本的多模式网络，以及管理聊天机器人的对话等方面。同时还涵盖了自然语言处理最新的技术——迁移学习和微调。未标记的文本数据很容易获得，但标记这些数据的成本很高。本书涵盖了可以简化标签的实用技术。

量子计算机具有天然的并行性，相比经典计算机能显著提高算法效率，是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展，通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易，量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域，它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度，以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。
本书首先介绍量子计算的基础知识，然后将理论和实践相结合，介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强

本书涵盖了多媒体内容分析技术中图像、视频和音频特征表示的理论和实践内容，全书共7章，包括多媒体数据的预处理、信号与参数估计、多媒体信号的特征、特征变换与分类、信号的分解、信号的合成/渲染与呈现等，详细介绍了特征数据(如图像或视频信号的颜色、纹理、边缘、显著特征、轮廓与形状、运动等，音频信号的时域、频域、倒谱域等)的估计、搜索、压缩、比较和分类等算法；信号分解的概念(如图像的分割、视频信号的分割、三维重建以及音频信号的分解)，以及图像和音频信号的合成与渲染等。本书提供大量的数据和实例来辅

本书系统地讲解常用多媒体软件的使用方法及实战案例，采用项目任务的方式来讲解知识点。本书共7个项目，其中项目1讲解多媒体技术的概念、多媒体系统、多媒体技术的应用领域与发展趋势、多媒体常见表现形式等基础知识；项目2一项目6讲解应用Photoshop处理图像、应用Animate制作动画、应用Audition编辑音频、应用Premiere编辑视频、应用Dreamweaver制作网页的相关知识；项目7为综合性的商业设计案例，帮助读者提升综合运用多媒体软件进行设计的能力，以便能独立完成各项多媒体设

"本书主要介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习算法进行求解。

全书共16章，主要内容包括机器学习概述、机器学习基础及Python常用库、朴素贝叶斯分类器、k近邻算法与非参数估计、聚类、回归分析、决策树、支持向量机、降维分析、人工神经网络、深度学习入门、推荐算法、基于协同过滤的推荐系统、零售商品销售额分析与预测、手写数字识别和基于深度学习的中文邮件分类。本书算法首先给出数学原理及公式推导过程，然后分别给出算法的原始实现和通过调用机器学

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材《逻辑与数字系统设计（第2版·Verilog版）》（清华大学出版社出版，李晶皎、王爱侠、闫爱云、李景宏编著）的配套用书。本书分为上下两篇：上篇包括各章学习要点、例题解析与Verilog编程和仿真，以及习题解答；下篇包括组合逻辑电路实验和时序逻辑电路实验，课程设计，以及实验报告和课程设计报告模板。附录包括 Quartus Prime使用和ModelSim仿真、Quartus Prime嵌入逻辑分析仪使用和下载调试，以及 Vivado使用。
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