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作者：張良均

張良均簡(jiǎn)介：

張良均書(shū)籍
  • 本書(shū)以任務(wù)為導(dǎo)向，較為系統(tǒng)地介紹Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)及其生態(tài)系統(tǒng)組件Hive、HBase的相關(guān)知識(shí)。全書(shū)共8章，具體內(nèi)容包括Hadoop介紹、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基礎(chǔ)操作、MapReduce入門(mén)編程、MapReduce進(jìn)階編程、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、HBase分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，以及一個(gè)項(xiàng)目案例（電影網(wǎng)站用戶(hù)影評(píng)分析）。本書(shū)的第2～7章包含實(shí)訓(xùn)與課后習(xí)題，讀者可通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐，鞏
  • 本書(shū)以深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與TensorFlow2真實(shí)案例相結(jié)合的方式，深入淺出地介紹TensorFlow2實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容。全書(shū)共7章，分為基礎(chǔ)篇（第1～3章）和實(shí)戰(zhàn)篇（第4～7章），基礎(chǔ)篇內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、TensorFlow2快速入門(mén)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)等基礎(chǔ)知識(shí)；實(shí)戰(zhàn)篇內(nèi)容包括4個(gè)案例，分別為基于CNN的門(mén)牌號(hào)識(shí)別、基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換
  • 本書(shū)以任務(wù)為導(dǎo)向，系統(tǒng)介紹Python編程基礎(chǔ)及其相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用，講解如何利用Python的知識(shí)解決部分實(shí)際問(wèn)題。全書(shū)共9章，第1章介紹學(xué)習(xí)Python的準(zhǔn)備工作，包括Python的由來(lái)、Python環(huán)境搭建、編輯器介紹與安裝等。第2～8章主要介紹Python的基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、程序流程控制語(yǔ)句、函數(shù)、面向?qū)ο缶幊?、文件基礎(chǔ)和常用的內(nèi)置模塊等內(nèi)容。第9章介紹綜合案例：學(xué)生測(cè)試程序設(shè)計(jì)。除第9章外
  • 本書(shū)以任務(wù)為導(dǎo)向，全面介紹了數(shù)據(jù)分析的流程和Excel數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，并詳細(xì)闡述了使用Excel2016解決企業(yè)實(shí)際問(wèn)題的方法。全書(shū)共11章，分為基礎(chǔ)部分（第1～6章）和實(shí)戰(zhàn)部分（第7～11章）。基礎(chǔ)部分的內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析與Excel2016概述、外部數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)處理、函數(shù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖、數(shù)據(jù)分析與可視化；實(shí)戰(zhàn)部分為新零售智能銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，內(nèi)容包含項(xiàng)目數(shù)據(jù)處理、商品銷(xiāo)售
  • 本書(shū)以大數(shù)據(jù)處理技術(shù)涉及的主要流程為主線(xiàn)，深入淺出地介紹大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)。本書(shū)條理清晰、重點(diǎn)突出，內(nèi)容循序漸進(jìn)、難易得當(dāng)。全書(shū)共7章，內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)概述，大數(shù)據(jù)采集，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，大數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)與開(kāi)放共享，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)例。本書(shū)還設(shè)置了實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題，通過(guò)練習(xí)和操作實(shí)踐，幫助讀者鞏固所學(xué)的內(nèi)容。
  • 本書(shū)以Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，系統(tǒng)介紹PySpark開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建流程及基于PySpark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)條理清晰、重點(diǎn)突出，理論敘述循序漸進(jìn)、由淺入深。本書(shū)共7章，第1?5章包括PySpark大數(shù)據(jù)分析概述、PySpark安裝配置、基于PySpark的DataFrame操作、基于PySpark的流式數(shù)據(jù)處理、基于PySpark的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，內(nèi)容介紹注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過(guò)典型示例
  • 本書(shū)以廣電大數(shù)據(jù)案例為主線(xiàn)，系統(tǒng)介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive存儲(chǔ)和初步處理方法的相關(guān)知識(shí)。本書(shū)條理清楚、重點(diǎn)突出，內(nèi)容循序漸進(jìn)、由淺入深。本書(shū)共8章，包括廣電大數(shù)據(jù)用戶(hù)畫(huà)像需求分析、部署開(kāi)發(fā)環(huán)境、廣電用戶(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、廣電用戶(hù)基本數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單查詢(xún)、廣電用戶(hù)賬單與訂單數(shù)據(jù)查詢(xún)進(jìn)階、廣電用戶(hù)收視行為數(shù)據(jù)查詢(xún)優(yōu)化、廣電用戶(hù)數(shù)據(jù)清洗及數(shù)據(jù)導(dǎo)出，以及廣電用戶(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理的程序開(kāi)發(fā)。本書(shū)大部分章包含實(shí)訓(xùn)和課后習(xí)題，通過(guò)練習(xí)
  • 本書(shū)共12章，內(nèi)容包括：語(yǔ)料庫(kù)、正則表達(dá)式、中文分詞技術(shù)、詞性標(biāo)注與命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取、文本向量化、文本分類(lèi)與文本聚類(lèi)、文本情感分析、NLP中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)等。
  • 介紹了Python編程基礎(chǔ)及其相關(guān)知識(shí)的應(yīng)用，解決部分實(shí)際問(wèn)題。
  • 以任務(wù)為導(dǎo)向，介紹了不同場(chǎng)景下Python爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的方法。