《电子商务数据分析与应用：微课 思政版》着眼于电子商务数据分析岗位的主要工作内容，将理论与实践相结合，以训促学，分别对电子商务数据分析概述、市场数据、竞争数据、商品数据、流量数据与转化率、采购数据、销售数据、库存数据、客户与客服数据、数据可视化与报告做出具体阐述。在讲解知识时，提供多个微课视频、数据分析案例辅助读者深入理解相关电子商务数据分析的具体概念及方法，同时配以丰富的小贴士、知识链接、实训拓展等资源，旨在锻炼学习者的数据分析与应用能力，同时让学习者能够独立地根据电子商务运营中的数据分析结果解决在运营中出现的相关问题。 《电子商务数据分析与应用：微课 思政版》可作为高等院校、高职高专院校电子商务专业、移动电子商务专业、市场营销、统计等相关专业的教学用书，也可供欲从事电子商务网络数据分析相关工作的人士学习、参考。

本书是《数据挖掘》的第2版，系统地介绍了数据挖掘的理论、方法与应用，包括数据特征分析及预处理、经典数据挖掘算法（分类、回归、聚类、关联规则和集成学习等）、大数据新常态下催生的数据分析方法（推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析等）理论与方法。在此基础上，除第1章外，每章均有基于Python语言的实例应用。

本书以通俗易懂的语言对ChatGPT进行全面讲解。本书分为10章。第1章对ChatGPT及ChatGPT的创造者OpenAI进行初步讲解。第2章讲解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在实际应用场景中解决问题。第3章讲解如何用Prompt（提示语）让ChatGPT输出更有价值的内容，并讲解设计Prompt的原则，以及如何用第三方工具提升Prompt的使用效率。第4章讲解ChatGPT的能力缺陷并提出一些解决方案。第5章讲解传统智能对话机器人的原理和实现架构，涉及知识问答机器人、任务型对话机器人、闲聊机器人和商业智能对话机器人，并分析了ChatGPT与其的区别。第6章讲解人工智能基础知识，涉及人工智能发展简史、三个主流学派研究思路的区别，以及从机器学习到深度学习的发展历程。第7章讲解构建ChatGPT的基础模型Transformer是如何从RNN、LSTM、注意力机制、自注意力机制一路发展而来的。第8章讲解ChatGPT是如何从GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5发展而来，并进一步演化为GPT-4的，它跟BERT的关系和区别是什么；还讲解了自然语言处理范式是怎样从有监督训练到先预训练后精调再到只预训练不精调转变的，并探讨了OpenAI成功的秘诀。第9章讲解以ChatGPT为代表的大模型出现的“涌现”现象并对其原理进行探讨，包括对涌现现象、思维链现象、上下文学习能力、指令理解、模型记忆原理、错误修正等的讨论。第10章讨论ChatGPT对人工智能行业、人工智能从业者及社会的影响，以及人工智能后续的发展方向；还讨论了如何构建商业模式、竞争格局将怎样改变，以及如何在人工智能快速发展的时代保持自己的竞争力。本书面向对人工智能及ChatGPT感兴趣的读者，特别是想要全面了解ChatGPT的读者。无论是从应用角度还是从技术原理角度，读者都能从本书中获益。

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《面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite，ML Kit和Flutter》详细阐述了与移动设备深度学习开发相关的基本解决方案，主要包括使用设备内置模型执行人脸检测、开发智能聊天机器人、识别植物物种、生成实时字幕、构建人工智能认证系统、使用AI生成音乐、基于强化神经网络的国际象棋引擎、构建超分辨率图像应用程序等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

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本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参考书。

本书以图文并茂的方式对面试中的高频算法题进行讲解，重点关注解决问题的策略，旨在帮助广大读者更好地厘清各类算法题目的解题思路。 本书分系列对算法题目进行讲解，包括数组系列、链表系列、动态规划系列、字符串系列、二叉树系列、滑动窗口系列、博弈论系列、排序系列、位运算系列、二分查找系列以及其他补充题目。 本书适合数据结构和算法知识的初学者、希望从事IT行业工作的入门人员，以及具有一定基础的IT行业从业者阅读，也可作为大、中专院校计算机等相关专业的参考书。

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