ADONET应用程序开发 (MCTS教程) 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《ADO.NET应用程序开发(MCTS教程)》按照通过ADO.NET访问数据源的不同环节和方式展开描述,共0章,涵盖数据源的连接、数据的查询与获取、数据完整性的管理、DataSet、数据同步、实体数据模型、语言集成查询(LINQ)和ADO.NET数据服务。这些技术旨在支持构建以数据为中心的应用程序,增强程序的可靠性,并简化开发人员的工作。同时,《微软技术丛书 ADO.NET应用程序开发(MCTS教程)》也是Exam70-56考试的官方自学材料,能够帮助考生充分,顺利过关。《微软技术丛书 ADO.NET应用程序开发(MCTS教程)》含有大量详细的示例和练习,适合所有使用ADO.NET的开发人员和编程爱好者,更是Exam70-56考生的指南。
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Oracle DBA日常管理 (美)韦尔斯(Wells,A.) 著,孙杨 译 清华大学出版社 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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.NET 2.0极限编程专家指南 (美)皮尔森,(美)顾德韦尔 著,张杰良 译 清华大学出版社【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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ADO.NET应用程序开发 (美)韦尔德莫斯 等著,张大威 译 清华大学出版社【正版书】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
官方自学教程 案例场景与课后测试精彩纷呈 课程设置合理,学练考紧密结合
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UNIX 系统管理实用教程 [美]麦尤斯韦尔 著,天宏工作室 译 全国多仓发货,物流便捷,正版保证,欢迎选购!
本书因其鲜活的案例和时代精神,成为一本在国外脱颖而出的、越来越受致电师生们喜爱的营销学基础教材。作者将营销学的基本概念和原理与当代真实的商业案例有机地融合在一起,使本书读来生动有趣、令人爱不释手。现被美国和亚洲越来越多的院校采用,成为一本主流的现代营销学教材。本书体系完整、内容精炼、实战性强,是那些希望在较短时间里全面地、系统地聿握营销学知识的读者的理想选择。本书可作为高校管理类、营销类专业的学生及MBA、EMBA的教材,同时可供企业管理人员和营销人员阅读。近些年来,销售通路或销售渠道成为诸多企业竞争致胜的切入点和着力点,本书从销售通路设计、销售通路管理、销售通路评估(改进)三个环节人手,详细介绍了销售通路策略与设计、通路成员选择、销售通路管理流程、销售通路冲突与合作、通路成员评估与改
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UNIX 系统管理实用教程 [美]麦尤斯韦尔 著,天宏工作室 译 清华大学出版社【正版现货】 正版图书,本店套装图书默认为单本,您下单前可咨询在线客服,谢谢!
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.NET2.0极限编程专家指南 (美)皮尔森,顾德韦尔著 清华大学出版社
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每日的头条新闻中部充斥着关于飓风、海啸、战争和电力故障的报道。无论是自然灾害还是人为的灾难,当灾难来临时公司或者机构是否有所准备以应对灾难并且顺利战胜灾难呢? 本书将全面介绍制定和执行灾难恢复计划的全过程,主要涵盖以下几个方面: ·组建一个恢复团队并为每个人分配任务并确立通告机制 ·评估风险并根据其对业务的潜在影响划分优先级 ·对机构的业务和资产划分优先级,这样在恢复过程中能够以一个系统的方式进行恢复 ·使数据得到快速有效恢复的数据备份和存储解决方案 ·制定合适的服务水平协议并建立坚实的组织结构,以便可以快速恢复并重新运行 ·如何实施灾难恢复计划,包括测试它的有效性并为在紧急情况下的实施做好准备 ·对需求、威胁、解决方案的持续评估
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黑骏马 [英]安娜.西韦尔著 [英]安娜.西韦尔 著 吕炆瑾 译 清华大学出版社【正版保证】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
安娜·西韦尔(Anna Sewell,1820—1878),十九世纪英国作家。 安娜出生在英国的诺福克郡,母亲是一位作家,父亲则从事银行工作。她从小就对动物有强烈的爱好,憎恶以任何形式虐待动物。她生活的时代没有汽车,城镇之间的交通工具是火车,而其他场合的主要交通工具是马或马车。人们可以像骑手一样骑着马,也可以坐四轮马车或者马拉的公交车。两轮运货马车和厢式马车运送各种轻重不同的货物,马是小批量运输的主要工具。因此,当时在世界各地,有成千上万的马匹在为人类劳作。有些马匹遇到了好主人、好马夫和好骑手,他们能设身处地替马着想,友善地对待马;而有些人就心狠手辣,把马当作“只会干活的牲畜”,待马非常不友善。 出于对虐待动物,特别是虐待人类的朋友——马的强烈不满,安娜写下了《黑骏马》,以劝说人们应该善待与我
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环境工程导论(第4版) [美] 戴维斯(Mackenzie L.Davis),[美] 康韦尔(Davi 清华大学出版社 【正版图书,质量保证,可开发票,放心购买】
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Python监督学习 通过使用Python开发用例,全面理解监督学习算法。源代码获取地址见书封底二维码。
通过使用Python开发用例,全面理解监督学习算法。读者将学习监督学习概念、Python编码、数据集、上佳实践、常见问题和陷阱的解决方案,以及为结构化数据和文本、图像数据集实现算法的实用知识。 《Python监督学习》首先介绍机器学习,重点区分监督、半监督和无监督学习的特点与不同。接下来讲解回归和分类问题,包括背景数学知识,算法(线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、 朴素贝叶斯),高级算法(随机森林、支持向量机、梯度增强),以及神经网络。所有的算法都提供了Python代码实现。本书后讲述完整的端到端模型开发过程,其中包括模型的部署和维护。 阅读《Python监督学习》之后,读者将对监督学习及其具体实现有一个广泛的理解,并能够以创新的方式运行代码并进行扩展。
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正版图书 ADO.NET应用程序开发(MCTS教程) 清华大学出版社 9787302219620 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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"通过使用Python开发用例,全面理解监督学习算法。读者将学习监督学习概念、Python编码、数据集、上佳实践、常见问题和陷阱的解决方案,以及为结构化数据和文本、图像数据集实现算法的实用知识。%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;《Python监督学习》首先介绍机器学习,重点区分监督、半监督和无监督学习的特点与不同。接下来讲解回归和分类问题,包括背景数学知识,算法(线性回归、逻辑回
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ADO.NET应用程序开发(MCTS教程)韦尔德莫斯(Shawn Wildermuth)(部分套装图书为单本价格,下单前
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敏捷软件需求:团队、项目群与企业级的精益需求实践 (美)莱芬韦尔 著,刘磊 等译 清华大学出版社【正版】 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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Python监督学习 [爱尔兰]瓦伊巴夫·韦尔丹(Vaibhav Verdhan) 著 梁平、谭颖 译 清华大学出版社 全新正版书籍 正规电子发票 多仓就近发货
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敏捷软件需求 团队项目群与企业级的精益需求实践 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《敏捷软件需求 团队、项目裙与企业级的精益需求实践》全面介绍了如何在敏捷环境中管理软件需求,全书共四部分24章。第I部分提出企业的敏捷需求全景图,针对项目团队、项目集和项目组合这三个级别,描述了一个整体的敏捷需求过程模型。第II部分描述一个简单的、轻量级的但同时又宽泛的模型,敏捷项目团队可以使用这个模型来管理需求。第III部分展示如何为需要多团队合作的复杂项目确定敏捷需求。第IV部分指导企业如何为大型的“专用系统”、应用套件和产品项目组合制定敏捷需求。《敏捷软件需求 团队、项目裙与企业级的精益需求实践》适合软件开发人员、测试人员、执行主管,项目/项目集经理、架构师和团队领导阅读和参考,可以帮助他们在敏捷转型过程中去除障碍,打造出的软件产品。
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Unity游戏优化(第3版) 引导读者优化游戏开发中的方方面面,从游戏角色到脚本,一直到动画优化。随书赠送学习资源,获取地址见书封底二维码。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302594659 Author 作者 [爱尔兰]瓦伊巴夫·韦尔丹(Vaibhav Verdhan) 著 梁平、谭颖 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 244页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 通过使用Python开发用例,全面理解监督学习算法。读者将学习监督学习概念、Python编码、数据集、上佳实践、常见问题和陷阱的解决方案,以及为结构化数据和文本、图像数据集实现算法的实用知识。 本书首先介绍机器学习,重点区分监督、半监督和无监督学习的特点与不同。接下来讲解回归和分类问题,包括背景数学知识,算法(线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、朴素贝叶斯),不错算法(随机森林、
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Python监督学9787302594659 正版新书正浩图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
"通过使用Python开发用例,理解监督学。读者将学学、Python编码、数据集、上佳实践、常见问题和陷阱的解决方案,以及为结构化数据和文本、图像数据集实现算法的实用知识。 ;;;;《Python监督学先介绍机器学点区分监督、半监督和无监督学点与不同。接下来讲解回归和分类问题括背景数学知识,算法(线回归、逻辑回归、决策树、KNN、 朴素贝叶斯),算法(森林、支持向量机、梯度),以及神经网络。所有的算法都提供了Python代码实现。本书后讲述完整的端到端模型开发过程,其括模型的部署和维护。 ;;;;阅读《Python监督学后,读者将对监督学具体实现有一个广泛的理解,并能够以创新的方式运行代码行扩展。"
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"通过使用Python开发用例,全面理解监督学习算法。读者将学习监督学习概念、Python编码、数据集、上佳实践、常见问题和陷阱的解决方案,以及为结构化数据和文本、图像数据集实现算法的实用知识。 《Python监督学习》首先介绍机器学习,重点区分监督、半监督和无监督学习的特点与不同。接下来讲解回归和分类问题,包括背景数学知识,算法(线性回归、逻辑回归、决策树、KNN、 朴素贝叶斯),高级算法(随机森林、支持向量机、梯度增强),以及神经网络。所有的算法都提供了Python代码实现。本书最后讲述完整的端到端模型开发过程,其中包括模型的部署和维护。 阅读《Python监督学习》之后,读者将对监督学习及其具体实现有一个广泛的理解,并能够以创新的方式运行代码并进行扩展。"
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