血管介入治疗并发症:基于病例的解决方案 典型病例,内容切合临床实际,近500幅高清医学图片
本书基于经典病例对血管介入治疗过程中可能发生的并发症进行了全面阐释,书中不仅详细介绍了各种并发症及其原因,还提供了处理并发症的实用技术和技巧,包括血管腔内治疗及其他介入治疗方式。
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1.12种思维策略 33个思维模型,输入、连接、优化、制胜,简单四步,快、准、稳做出好决策!管理界三大、与麦肯锡齐名的咨询公司,一线的咨询经验与问题解决方案! 两位作者均在波士顿咨询公司耕耘数十年,在广泛的研究与实践中提炼出了大量可操作性强的工作方式,书中的方法脱胎于大量商业咨询案例,本质上,这是一本由实践者写给实践者的著作。可以真正将思维策略付诸应用,而不仅仅是停留于纸上思考! 2.全球极具影响力的思想家,畅销书《驱动力》作者丹尼尔 平克、新西兰前总理比尔 英格里希爵士、世界银行前战略主管恩里克诚挚推荐! 3.手绘风思维导图,秒懂复杂的决策路径。配合独特的内容模块设计, 检查清单 让改变看得见!
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法政科学丛书:宪制民主 有关宪法设计与国家治理体制构建的教科书
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非血管介入治疗与肿瘤介入并发症:基于病例的解决方案 45例典型病例内容切合临床实际近200幅高清医学图片
本书着重分析了非血管介入治疗和肿瘤介入治疗过程中可能发生的并发症。书中包括 45 例典型病例,均为知名专家多年积累并精心筛选的病例。针对每个病例,专家们提炼了临床实用性的知识要点,以帮助介入医师解决日常工作中可能面临的潜在问题。
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机器学习入门与实战 涵盖Python和R两种主要编程语言,由浅入深讲解机器学习知识完整覆盖编程与算法,细节决定成败,本书提供现实案例与实用工具,帮助你快速掌握机器学习技术。
1.机器学习入门与实战指南:深入浅出,适合初学者和从业人员。 2.实战应用,轻松掌握机器学习:重实践,通过案例帮助读者快速掌握机器学习技术。 3.详细解析常见算法及其原理,易懂易学。 4.Python 和 R 两种主要编程语言全覆盖,提供详细代码实现和算法分析,详细解析算法原理和应用。 5.实际案例展示,帮助你从现实世界角度理解机器学习技术,了解机器学习技术在现实世界中的应用和局限性。 6.详细介绍机器学习常用工具、库和框架,并提供实践案例,教你使用正确的工具编写有效的机器学习程序。
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Freak Out!(Level-3) 吓人的动物(企鹅儿童分级读物-3) ISBN9780448461410
Did you know that the viperfish uses a glowing lure to attract its prey?This book is full of facts about all sorts of freaky animals!
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1.本书作者以心理学领域的前沿研究为基础,揭示了创新的隐藏障碍。这是一本会在未来几年内引起巨大反响,而且备受热议的管理学著作。 2.本书涵盖了许多阐释性的案例,解决方法既有科学依据,又有很强的操作性。无论你想拯救地球还是保住事业,你都需要这本书。
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从零开始学Python 第2版 零基础自学Python编程从入门到精通基础教程 让Python编程易学又充满乐趣
达人迷 是畅销美国近30年的经典,经过亿万读者的检验。本书面向零基础读者,巧用类比式描述,技术知识点轻松掌握;基于案例进行讲解,读者可轻松理解编程思维,并在配套代码中参透Python编程的技巧。本书囊括5项常见任务,助力快速掌握Python。除此之外,书中还有一系列的Python周边小知识,教你更好地掌握Python,活学活用Python。
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Web安全开发指南 掌握白帽子的Web安全技能 从源头消除安全隐患 打造安全无虞的Web应用
Web应用程序的安全性至关重要,病毒、DDoS攻击、中间人攻击、安全漏洞等多种威胁无时无刻不在,任何一种安全事故都可能造成灾难性后果。无论是前端开发人员、网页设计师、用户体验设计师,还是开发运营人员、产品经理、软件工程师,都需具备一定的安全技能,承担起保障Web应用程序及其数据安全的责任。本书为以上人员提供了具体的Web安全建议以及安全编程示例。书中内容共分为五个部分,分别展示了如何对抗病毒、DDos攻击、安全漏洞和其他恶意入侵,适用于所有平台。- 为公司制订一份顾及zui新设备以及用户需求的安全计划- 安全开发技巧实践展示,以及如何有效利用来自库、API和微服务的第三方代码- 使用沙盒技术、内部和第三方测试技术,像黑客一样思考- 确定何时以及如何更新应用程序软件,制定维护周期- 学习如何有效地跟踪安全威胁,确定公司
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学 浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置 安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化 探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索 学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理 研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息 使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容: Python数据分析编程基础 有关Python开发环境的一切
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