《文案之道全球32位頂尖廣告人親述文案創(chuàng)作心法》英文原書自1995年出版至今已有27年，它被廣告人視為經(jīng)典文案書并頻繁推薦。在這本書中，DAD史無前例地邀請了32位文案大師親述工作方法與創(chuàng)作心得。這32位文案大師來自20世紀(jì)八九十年代廣告業(yè)非常發(fā)達的國家，他們的從業(yè)時間加起來足夠?qū)懸徊繌V告史。他們曾在奧美、恒美、盛世長城、智威湯遜等全球知名的廣告公司工作，服務(wù)過的客戶近千個。全書包含超過100個品牌客戶的200余幅作品圖例，每一位作者都給出了文案創(chuàng)作的個人忠告并附上了得意作品及解說。本次新版對全

在大數(shù)據(jù)時代背景下，統(tǒng)計學(xué)作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的基礎(chǔ)，被應(yīng)用于各行各業(yè)，其方法發(fā)揮著重要作用。為了更廣泛地普及統(tǒng)計學(xué)知識，培養(yǎng)更多的統(tǒng)計學(xué)人才，《商務(wù)統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能》應(yīng)運而生。作為入門級圖書，《商務(wù)統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：從不確定性到人工智能》內(nèi)容安排如下。第1章從不確定性出發(fā)，講述統(tǒng)計學(xué)和不確定性的關(guān)系，以及統(tǒng)計學(xué)中用于描述不確定性的各種概率模型。第2章是參數(shù)估計，系統(tǒng)講述統(tǒng)計學(xué)中矩估計和極大似然估計兩種常用的參數(shù)估計方法，并基于兩種方法介紹各種常見概率分布中參數(shù)的點估計和區(qū)間估計。第3章是

本書內(nèi)容是注冊網(wǎng)絡(luò)安全源代碼審計專業(yè)人員（NSATP-SCA）認(rèn)證培訓(xùn)的理論知識部分，對代碼審計的基礎(chǔ)知識和涉及的內(nèi)容、代碼安全審計規(guī)范和審計指標(biāo)進行了全面的介紹，同時，針對目前常用的程序設(shè)計語言Java、C/C++和C#，分別基于其特點和漏洞測試規(guī)范中的案例進行了具體的分析和解讀。本書參考了大量國內(nèi)外代碼安全審計規(guī)范、安全開發(fā)規(guī)范、常見漏洞庫和相關(guān)文獻，并進行了解析、匯總和提取，以系統(tǒng)地闡述代碼審計的思想、技術(shù)和方法，構(gòu)建完備的代碼審計知識體系，旨在為代碼審計人員提供全面和系統(tǒng)的指導(dǎo)。

本書旨在幫助讀者筑牢數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的基礎(chǔ)，提升職場競爭力。本書代碼采用Java語言編寫，分為上、下兩篇，共15章。其中，第1~9章為上篇，講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)，為讀者全面梳理基本知識，內(nèi)容涵蓋線性結(jié)構(gòu)、樹結(jié)構(gòu)、圖結(jié)構(gòu)、排序與查找、窮舉法、遞歸算法、貪心算法、動態(tài)規(guī)劃、回溯法；第10~15章為下篇，收集了50多道經(jīng)典且有趣的大廠面試真題，針對每道題都給出了詳細(xì)的分析和解答，幫助讀者全面提升解決實際問題的能力，同時為讀者準(zhǔn)備筆試、面試提供幫助。 本書堅持夯實基礎(chǔ)、注重實踐、舉一反三的理念，內(nèi)容豐富

本書共10章，分別是緒論、線性表、棧和隊列、串、多維數(shù)組和廣義表、樹、圖、排序、查找和經(jīng)典算法分析。全書的算法程序基于C和Java兩種語言實現(xiàn)。本書的知識體系符合當(dāng)前對該課程的主流認(rèn)知，從文字組織及示例設(shè)置上，將本書劃分為四個部分，基礎(chǔ)理論、基礎(chǔ)應(yīng)用、常規(guī)應(yīng)用和經(jīng)典算法分析，既體現(xiàn)了由理論到實踐的遞進，又保證了內(nèi)容的緊湊完整。本書是應(yīng)用型本科教材，覆蓋了“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”課程絕大部分知識范疇，并給出了算法實現(xiàn)代碼，對比較復(fù)雜的問題不僅給出了設(shè)計思路，還給出了具體示例分析，以幫助讀者理解和掌握，因此，本

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個方向。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、矩陣論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機等多門學(xué)科。其目標(biāo)是使用計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動，從現(xiàn)有大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，利用經(jīng)驗不斷改善系統(tǒng)性能。機器學(xué)習(xí)步驟一般分為獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型、模型評估和預(yù)測。本書共6章。第1章節(jié)主要介紹機器學(xué)習(xí)的基本概念及其發(fā)展史、機器學(xué)習(xí)分類、常見機器學(xué)習(xí)算法及其特點；第2章搭建機器學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境，主要包括anaconda\pycharm\python軟件的安裝及使用，以及常見機器學(xué)習(xí)庫的介紹和安裝使

本書闡釋了人工智能（AI）的獨特之處，它可能導(dǎo)致哪些法律和道德問題，以及我們?nèi)绾谓鉀Q這些問題。它認(rèn)為AI與先前其他的任何技術(shù)都有不同，因為它能夠獨立且不可預(yù)測地做出決策。這引發(fā)了三個問題：責(zé)任——如果AI造成傷害，誰來負(fù)責(zé)；權(quán)利——賦予AI法律人格的道德爭議和務(wù)實理由；以及圍繞人工智能決策的倫理規(guī)范。該書建議，為了解決這些問題，我們需要跨行業(yè)和國際層面制定新的制度和法規(guī)。本書包含對復(fù)雜主題的清晰解釋，將會吸引不同學(xué)科的受眾，無論是對法律、政治和哲學(xué)感興趣的人士，還是對計算機編程、工程和神經(jīng)科學(xué)感

本書是近年來作者對混合智能系統(tǒng)研究成果及經(jīng)驗的總結(jié)。本書界定了混合智能系統(tǒng)的研究范圍和研究層次，給出了混合智能系統(tǒng)的概念。以設(shè)計科學(xué)的思想為基礎(chǔ)，以基于案例推理的混合智能系統(tǒng)技術(shù)選擇為核心，依據(jù)“從定性到定量綜合集成研討廳”的基本思想，提出了基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法。在對串型混合智能系統(tǒng)、并型混合智能系統(tǒng)、反饋型混合智能系統(tǒng)、內(nèi)嵌型混合智能系統(tǒng)、混聯(lián)型混合智能系統(tǒng)的應(yīng)用特點進行分析的基礎(chǔ)上，對基于案例推理的混合智能系統(tǒng)構(gòu)造方法進行了實證研究，并將混合智能系統(tǒng)引入商務(wù)智能的應(yīng)用中。最后對

校驗級聯(lián)（PCC）極化碼通過引入一定數(shù)量的分散校驗比特，實時校驗譯碼信息，有效提升了中短碼長下的糾錯性能，成功入選5G信道編碼標(biāo)準(zhǔn)。本書詳細(xì)介紹了PCC極化碼原理及關(guān)鍵技術(shù)，主要包括極化碼原理、PCC極化碼編碼、PCC極化碼譯碼、PCC極化碼硬件實現(xiàn)、PCC極化碼技術(shù)演進及PCC極化碼應(yīng)用與展望。

本書系統(tǒng)地梳理并總結(jié)國內(nèi)外同行專家近年來在偏序集或格上的模糊聯(lián)結(jié)詞和聚合算子方面的研究成果。全書共5章,主要包括：預(yù)備知識；偏序集或格上的三角模和三角余模以及它們誘導(dǎo)的模糊蘊涵和模糊余蘊涵的基本性質(zhì)；單位閉區(qū)間上的一致模的分類及幾類特殊一致模的特征；有界格上一致模的構(gòu)造與表示,一致模誘導(dǎo)的模糊蘊涵和模糊余蘊涵的特征及關(guān)系；完備格上左（右）半一致模、模糊蘊涵和模糊余蘊涵的構(gòu)造及關(guān)系。