Python数据分析基础

这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参

《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析

软件设计是软件开发的核心活动，软件设计理论的发展推动着软件工程的发展。本书梳理了基础的软件设计理论，可帮助读者更好地理解各种软件设计技术。全书共分为5章，第1章介绍软件设计基础原则；第2章介绍程序设计，帮助读者深刻认识程序设计工作背后的机理，而不是仅仅停留在掌握一门或几门程序设计语言上；第3章介绍复杂软件设计，重点包括模块化设计、信息隐藏与设计原则；第4章介绍软件设计方法学，指导读者用系统化、规范

本书介绍利用C语言进行程序设计的基本知识。全书共11章，主要内容包括C语言概述，数据类型、运算符与表达式，数据的输入和输出，选择结构，循环结构，数组，函数，编译预处理，指针，结构体与共用体，文件等。每章还配有大量的习题，便于读者巩固所学知识，掌握程序设计的基本方法和编程技巧。本书力求概念叙述准确、严谨，语言通俗易懂，适合作为高等院校理工科非计算机专业的C语言程序设计课程教材，也可供工程技术人员参考

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将Python课程学习与数据科学应用有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

本书是一本全面介绍C语言的技术性书籍，旨在帮助读者深入了解C语言的基础知识和高级特性，以及它在实际项目中的应用。全书共15章，首先通过清晰易懂的语言，深入浅出地解释了C语言的语法和编程原理，其次重点介绍了C语言的指针操作、内存管理、文件处理和模块化编程等关键概念。此外，本书还提供了主富的实例，帮助读者加深对C语言的理解，并通过实践锻炼读者解决实际问题的能力本书适合作为高等院校计算机科学及相关专业的

本书基于Python语言介绍自动化测试的基本概念和技术，旨在帮助读者了解和掌握自动化测试的实现方法。本书覆盖Python基本语法、自动化测试框架、测试用例的设计方法、集成测试的自动化等重要知识，并通过实际案例演示如何使用Python编写自动化测试脚本。本书适合测试人员和开发人员阅读。

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基