數(shù)字化轉型是企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代面對的重大戰(zhàn)略選擇，其本質(zhì)是通過有效地使用數(shù)據(jù)資源對業(yè)務進行全面的升級和優(yōu)化，提高企業(yè)的綜合產(chǎn)業(yè)競爭力。本書將數(shù)據(jù)科學作為出發(fā)點，結合大數(shù)據(jù)、人工智能技術，以數(shù)據(jù)分析的方法和理論為觀察視角，介紹了企業(yè)數(shù)字化轉型的核心知識概念及主要的應用實踐策略。本書共8章，分為數(shù)據(jù)科學原理、數(shù)據(jù)科學技術、
本書研究大數(shù)據(jù)的計算理論基礎，重點講述P類和NP類問題的并行和交互式計算方法。即在大數(shù)據(jù)的場景下，對于P類問題，為了提高求解速度可以采用并行的方法；對于NP類問題，為了提高解的質(zhì)量可以采用交互的方法。 全書內(nèi)容按照大數(shù)據(jù)的泛構理論（第三章），并行NC類計算、LNC類、以及LL類計算（第四章），IP類計算和NC類函數(shù)逼近
2022年12月19日，《中共中央國務院關于構建數(shù)據(jù)基礎制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》是黨的二十大之后推動數(shù)字經(jīng)濟開新局的基礎性政策文件，備受各方關注。本書是清華大學社會科學學院經(jīng)濟學研究所結合近年來在數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)據(jù)要素方面所做的研究和取得的成果，從數(shù)據(jù)產(chǎn)權制度、數(shù)據(jù)要素流通和交易制度、數(shù)據(jù)要素收益分配制度、數(shù)據(jù)要素
本書主要分成三部分。第一部分包括第一章到第三章，主要介紹社會網(wǎng)絡研究的起源和重點，社會網(wǎng)絡的基本概念、定義和重要應用。除此之外，還會討論一些經(jīng)典案例和研究手段，以及大數(shù)據(jù)時代為社會網(wǎng)絡研究創(chuàng)造的新機遇，希望給讀者們一個宏觀的認識。第二部分包括第四章到第七章，主要介紹社交大數(shù)據(jù)領域內(nèi)的重要研究方向，比如節(jié)點中心性、社團結
從數(shù)據(jù)分析方法到數(shù)據(jù)科學基礎知識，你需要了解的知識全部在這本圖解書中！ 當下，利用數(shù)據(jù)為自己的業(yè)務和服務提供支持是大勢所趨。但是，分析數(shù)據(jù)需要廣泛的知識，自己很難成體系地學習。 本書介紹了數(shù)據(jù)科學的基礎知識及周邊知識，包括數(shù)據(jù)、圖表的類型以及統(tǒng)計學、人工智能的基本知識等，網(wǎng)羅信息社會中數(shù)據(jù)活用的問題點，結合生動插圖，讓
隨著時代的發(fā)展和信息技術的進步，信息技術已經(jīng)是社會發(fā)展的動力之一，尤其是大數(shù)據(jù)技術對社會的發(fā)展起到促進作用。在人們的生活、生產(chǎn)中，大數(shù)據(jù)的應用能夠給人們帶來便利性，同時在大數(shù)據(jù)中也會存儲人們的個人信息。隨著科技的發(fā)展和進步，我們逐漸進入大數(shù)據(jù)時代。本書首先對大數(shù)據(jù)相關概念和應用問題進行了簡述，進而論述了大數(shù)據(jù)的異化分析
本書基于ABB工業(yè)機器人操作系統(tǒng)RobotWare6.08以上版本，圍繞著從認識到熟練操作ABB工業(yè)機器人，能夠獨立完成工業(yè)機器人的基本操作，以及根據(jù)實際應用進行基本編程這一主題，通過詳細的圖解實例對ABB工業(yè)機器人的操作、編程相關的方法與功能進行講述，讓讀者了解與操作和編程作業(yè)相關的每一項具體操作方法，從而使讀者對A
Spark數(shù)據(jù)處理引擎是一個驚人的分析工廠：輸入原始數(shù)據(jù)，輸出洞察。PySpark用基于Python的API封裝了Spark的核心引擎。它有助于簡化Spark陡峭的學習曲線，并使這個強大的工具可供任何在Python數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中工作的人使用�！禤ython和PySpark數(shù)據(jù)分析》幫助你使用PySpark解決數(shù)據(jù)科學的
從信息資源管理協(xié)同創(chuàng)新視角，分析了大數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)、機遇和焦點議題，大數(shù)據(jù)治理研究的視角、立場及代表性觀點，大數(shù)據(jù)治理的框架類型及其構成要素。以公共價值理論、數(shù)字連續(xù)性理論、利益相關者理論和協(xié)同創(chuàng)新理論為主要理論支持，從大數(shù)據(jù)治理目標、主體、治理客體、治理活動、治理環(huán)境等多個維度，分析了大數(shù)據(jù)治理的政策、標準和技術
首先，本書在內(nèi)容選擇上堅持“經(jīng)典”與“前沿”并重。一方面，系統(tǒng)全面地講述了無約束和有約束最優(yōu)化問題的常用求解方法，包括負梯度方法、牛頓方法、擬牛頓方法、共軛梯度方法、罰函數(shù)方法等。另一方面，加入近幾年在數(shù)據(jù)科學領域受到廣泛關注的一些新型一階最優(yōu)化方法，例如隨機梯度下降方法、小批量隨機梯度下降、動量方法、Nesterov
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