这是一部营销和广告数据挖掘与分析的实战指南，横跨技术和业务两个维度，理论与实践相结合。技术维度，结合营销与广告行业的实际需求，系统讲解了广告数据挖掘的模型、算法以及数据分析方法，从而实现面向用户的精准营销；业务维度，结合广告业务的具体场景，为广告中的具体问题提供解决方案。更重要的是，本书还讲解了热门的机器学习算法在广告数据挖掘与分析中的应用。 全书共 10 章，从逻辑上可分为技术理论知识和具体业务应用两个部分。前6章以及第10章主要讲解了广告数据分析与挖掘的技术、方法和应用，第7～9 章则主要讲解了广告业务中的具体问题及相应的解决方法。 第1～2 章主要介绍了Python的安装和环境配置，以及广告数据和广告数据分析的基础知识；第3～6章深入讲解了Python常用的工具包、模型常用的评价指标，以及如何利用Python建立广告分类模型和集成模型。 第7～8章讲解了广告数据分析的典型案例和常用分析方法，以及如何做一份满意的数据分析报告。 第9章讲解了如何运用数据分析与挖掘方法解决广告业务中的实际问题。 第 10 章主要讲解了常用的数据预处理及特征选择方法。

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本书详细讲解基于OpenCV的传统计算机视觉和以TensorFlow代码为主的基于深度学习的计算机视觉。 本书从基本的图像特征开始，包括颜色特征、几何特征、局部特征、梯度特征，到图像美化，再到传统目标检测、光流与跟踪等；继而进入深度学习部分，首先带来深度学习的基本原理，然后是卷积神经网络的深入剖析，进而阐述如何将卷积神经网络应用于计算机视觉的物体分类、目标检测等常见问题上，最后介绍计算机视觉z新的GAN网络。本书以非常简单的公式和原理解释学习过程中遇到的问题，通过大量精美的图片让读者直观感受计算机视觉的效果，深入理解计算机视觉的核心内容。 本书适合人工智能方向的大学本科生、研究生，以及初学者阅读。对于有一定基础和经验的读者，也能帮助他们查缺补漏，深入理解和掌握相关原理和方法，提高实际解决问题的能力。

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文化已经被视为一种关键的驱动力，一方面是作为知识经济及其持续创新需求的子集，另一方面是作为消费者、体验经济的子集。建筑是用来制造消费文化目的地，还是制造真正的场所？这些艺术中心是为艺术而艺术，还是为社交活动而艺术？本书选取了有代表性的四个艺术中心项目，它们振兴了周边地区，并希望在经济动力、形象和社区建设之间提供一种微妙的平衡，并不断探索建筑内外之间的新条件。这些探索为相关专业领域的设计师提供了难得的参考。