会员
大学计算机基础（第2版）
更新时间：2020-11-02 09:45:43 最新章节：参考文献
书籍简介
本书根据教育部高等学校大学计算机课程教学指导委员会2016年编制的《大学计算机基础课程教学基本要求》编写而成。全书分为4篇，共13章。第1篇为基础知识篇，讲述了计算机与计算思维引论、信息在计算机中的表示、计算机硬件系统和计算机软件系统，共4章内容；第2篇为现代办公平台篇，以Windows7操作系统为平台，介绍了MicrosoftOffice2013中的文字处理软件Word2013、电子表格处理软件Excel2013和演示文稿创作软件PowerPoint2013，共4章内容；第3篇为应用技术篇，介绍了计算机网络技术、多媒体信息处理技术和数据库技术，共3章内容；第4篇为提高篇，介绍了计算机问题求解与计算机程序、计算机发展的一些前沿技术，共2章内容。为方便教学，每章后均配有本章小结与思考题。
品牌：人邮图书
上架时间：2017-08-01 00:00:00
出版社：人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
孟彩霞主编
- 会员本书是与孟彩霞主编的《大学计算机基础（第2版）》配套使用的实验指导与测试教材，与主教材的内容紧密结合，分为实验篇与测试篇，共10章。实验篇为第1～8章共27个实验，内容包括：计算机系统实验，以Windows7+Office2013为平台的操作实验，以网络、多媒体、数据库技术为基础的应用实验。每章的实验项目安排丰富，实用性和可操作性强，这些实验循序渐进地拓展了主教材教学内容的学习深度，有利于基础知识10.9万字
最新上架
- 会员本书以Kettle实现ETL流程为目标，将ETL知识点与任务相结合，配套真实案例，深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章，第1章介绍了ETL概念和ETL工具，让读者在了解ETL相关的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件，包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容，内容与ETL流程匹配，能帮助读者快速掌握ETL计算机8.1万字
- 会员数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。计算机4.7万字
- 会员本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。计算机14.5万字
- 会员《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块：第一模块是基础理论，包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容，旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块，包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导，而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式，兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字
- 会员本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字
- 会员本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字
- 会员本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字
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