本書的主要內(nèi)容有：如何分析公司的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，了解你正在構(gòu)建的系統(tǒng)如何符合其競爭戰(zhàn)略。如何使用領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)工具來構(gòu)建有效的軟件解決方案，從而滿足業(yè)務(wù)需求。如何建立對你遇到的業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識的共同理解。如何將系統(tǒng)分解為限界上下文。如何協(xié)調(diào)多個團隊的工作。如何在遺留系統(tǒng)改造項目中，循序漸進地引入領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計。

2023年3月，《黨和國家機構(gòu)改革方案》首次提出組建國家數(shù)據(jù)局，這標志著全國一體化的數(shù)據(jù)要素市場培育正式拉開帷幕。本書作者基于長期參與國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度頂層設(shè)計研究相關(guān)經(jīng)歷，對我國從數(shù)據(jù)大國邁向數(shù)據(jù)強國的歷史進程中構(gòu)建數(shù)據(jù)要素的產(chǎn)權(quán)、供給、流通、定價、核算、分配、跨境等方面制度體系的理論基礎(chǔ)和政策路徑進行了深入探討，并就

本書主要介紹Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)嵺`，全書共11章，分為基礎(chǔ)篇和綜合篇。第1～5章為基礎(chǔ)篇，包括Python數(shù)據(jù)分析與挖掘概述、Python數(shù)據(jù)分析與挖掘基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預處理、挖掘建模等內(nèi)容；第6～11章為綜合篇，列舉分析了6個實用案例，包括基于關(guān)聯(lián)規(guī)則進行商品推薦案例、電信用戶流失分類預測案例、二手車交易

本書從科學史的角度，按時間順序，用通俗易懂的語言，介紹了自公元前322年以來具有突破性的50個改變機器人和人工智能史的發(fā)明；在梳理了機器人和人工智能史近3000年發(fā)展脈絡(luò)的同時，清楚解析了每一個發(fā)明的背景、設(shè)計邏輯和歷史影響。在書中你會看到人工智能和機器人學家們?nèi)绾瓮ㄟ^巧妙的構(gòu)思，創(chuàng)造這些改變?nèi)祟惿鐣�進程的發(fā)明：安提凱

本書的主要內(nèi)容有：定義產(chǎn)品目標，將其轉(zhuǎn)化為機器學習問題�？焖俅罱ǖ谝粭l端到端流水線，創(chuàng)建初始數(shù)據(jù)集。訓練和評估機器學習模型，解決性能瓶頸。將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，持續(xù)監(jiān)控使用情況。

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兩位作者持續(xù)多年扎根人工智能前沿領(lǐng)域，這本書是他們在科學研究的過程中蹦出的意外火花。因為這一全新發(fā)現(xiàn)并不是直接回饋于他們本身所處的人工智能領(lǐng)域，而是無心插柳收獲了對人類約定俗成的思維方式的全新顛覆。這一研究打破了人類世界延續(xù)多年、難以撼動的、依靠目標和計劃成事的文化基因，真正開啟了人類偉大創(chuàng)新的驚喜之旅。 他們在學校、

本書以“厚理論、重問題、強實踐、廣應用”為出發(fā)點撰寫內(nèi)容。本書基于射影幾何和數(shù)學建模思想，介紹針孔攝像機模型和全景攝像機模型，解決了攝像機標定、三維重建等計算機視覺中的基本理論和典型問題，分析建模方法及其應用。本書分三篇：理論篇，從射影幾何的角度介紹針孔攝像機、全景攝像機和三維重構(gòu)的基礎(chǔ)知識；實踐篇，基于理論知識，通過

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