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面对人力资源管理,你是不是有以下困惑? 1、公司老员工比新员工的工资低,内部不公平? 2、固定薪酬和浮动薪酬的比例多少才合适? 3、销售人员薪酬如何设计?提成是按收入、利润还是数量更合理? 4、一家企业应不应该发年终奖?如果发年终奖,除了拍脑门还有什么方法? 5、涨工资的标准是什么?普涨的效果都知道不好,为什么还要用普涨的方式? 6、不同的管理层在给员工打分时尺度会有所不同,应该如何解决? 读了这本书,这些问题都将迎刃而解。
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算法设计与实践 囊括八大常用算法的理论、实例详解和经典算法竞赛试题,随书配套线上资源与教学资源,学练结合,让学习更高效
l、本书内容详尽、结构清晰,尤其适用于初学者。本书各章的论述中,针对有代表性问题,综合运用图、表、代码等多种方式详细阐述算法的设计思想和设计过程。在掌握具体问题的求解算法思想后,从时间复杂度等方面分析算法的复杂度。本书内容一定程度上弱化了编程语言的特性,主要采用面向过程的C语言描述算法,尽量使代码简单、清晰。 2.本书给出了大量的实践题,帮助学生进一步提升编程实践能力。第2~7章均设有实践小节,包含一些经典的、有趣的编程题,加上第9章的自测题,共52题,每题都给出了参考解析和实现代码。 3.本书在部分内容设置上仍然借鉴了经典问题来讲解具体的算法思想,如矩阵连乘、0-1背包问题等,因为这些问题非常有代表性,现实生活、生产中的具体问题可以通过模型转换与之等价。为了体现算法的广泛应用性,部分内容也与
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1.Python的发展 当今世界信息技术发展迅猛,已进入大数据和人工智能时代,Python作为代表性的编程语言,由于其开源性,聚集了世界上众多程序员的才智而大放异彩,被无数程序员热烈追捧,已经成为主流的编程语言。 2.Python的应用 Python在前端开发、后端开发、爬虫开发、人工智能、金融量化分析、大数据、物联网等方面应用非常广泛。随着大数据时代和人工智能时代的到来,Python已成为数据分析、人工智能、机器学习、自然语言处理方面的开发语言。近年来很多互联网公司对前端开发、后端开发、测试、运维、数据分析等岗位的招聘条件中都要求应聘者具备Python相关的技能,甚至更多的企业直接招聘Python后端开发工程师。随着时代发展越来越快和市场需求越来越大,Python的应用也会越来越广泛。 3.Python的特点 本书的解决方案 Python语言的特点是易学难精,一些编
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艺术是高大上的?不是! 艺术是虚无缥缈的?也不是! 艺术实实在在存在于我们生活的每一个细节当中。 色彩作为艺术表现的一个重要元素, 在艺术生活中充当着重要的作用, 同样的色彩,如何搭配就显得尤为重要。 本书就是一本写给大众看的、人人都能看懂的实用配色书。 书中没有晦涩难懂的原理, 没有高深莫测的技巧, 一切都以看懂学会为原则, 从配色原理到配色应用, 从行业配色技巧到综合案例配色分析, 让你切实掌握配色技巧, 提高艺术品味。
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红砖造景实例——专为露台和小庭院设计(庭要素) 建筑与家的区别在于付出的真心,16个红砖庭院景观小品,亲自动手不用愁
1.一砖一瓦,一点一滴,无需复杂工具,无需专业技能,16个红砖庭院小品,让家更舒心。 2.红砖易处理、易加工,会让整个砌筑工程难度降低,更容易享受到亲自动手的快乐。 3.无论是庭院铺面,还是花园景观小品,砖砌建筑可以通过不同的砌示和设计向你呈现惊喜。 4.台阶、水景、烧烤架 美观与实用可以兼得。 5.选材用料精确到毫米,手绘项目主视图,手绘立体分解图,更准确把控细节。
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在目前市场中,打造爆款IP(医生)的方法论,各家套路良莠不齐,没有规范可言,也不成体系,希望本书可以让更多的从业者帮助医生系统打造属于他们的个人品牌。 本书不仅是给医生看的,也是给IP 从业者看的。医生看了,也并不一定都是自己做,因为他们没有时间和精力,但是让医生了解IP 这回事还是很有必要的,这样和营销企划人员配合起来也会比较容易。营销企划人员和医生要分工,医生负责技术,在技术领域拔高自己;营销企划人员负责协调各种资源打造医生IP,做医生的经纪人。 本书包含的关键词是模块化、系统化、标准化,它们彼此相互联系、相互整合。本书版块内容无缝衔接,全面围绕爆款IP 的打造深挖底层逻辑,有理论验证,也有操作指南,同样也有对应的案例分享。
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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象:大中专院校计算机、人工智能相关专业学生,对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发,简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子(多臂老虎机问题和网格世界问题)对各种算法进行比较,使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法,提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码,可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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王峰主编的《实用数据库技术》的适用范围主要是作为计算机科学与技术及相关专业应用型本科或专科学生的教材或教学参考书。书中从实用的角度,力求点面兼顾、深入浅出地介绍数据库的基本概念、方法和技术。希望读者通过阅读和学习,能够了解数据库开发过程中的主要活动,初步认识当今主流的数据库开发方法及其关键技术。在深入理解基本概念、基本原理的同时,动手实践是掌握数据库理论和技术的**途径。为此,在部分章节中给出了应用案例,可作为案例分析,并在第14章中给出了课程设计内容。
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1.视频教学 本书提供188分钟的视频教学,读者可扫码或者下载学习,学习轻松高效。 2.内容全面丰富 本书归纳了9大类算法,解析了每类算法原理并提供了65个典型实例的算法详解,通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码展示、算法对比讲解来学习算法、选择*算法。 3.提供完整代码 为了便于读者理解本书内容,提高学习效率,本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 4.基础知识铺垫,由浅入深 本书考虑到部分没有数据结构基础的人群,先简要介绍常用的基本数据结构,并在之后的各个章节中加以应用,帮助读者奠定理论基础,避免空中楼阁式学习。 5.算法分类明确,原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确,在实例之前先进行原理分析与讲解,为之后的实例展开做铺垫,便于读者理解典型实例。 6.算法实例典型,讲解详细 本书每一章
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从环境搭建、理论基础,到案例实战、部署上线,本书包含了计算机视觉领域的图像分类、迁移学习、目标检测、自编码器、生成式对抗网络,以及指纹识别、基于摄像头的指定物体实时预测、模型的部署上线等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的计算机视觉任务的开发流程。
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本书精选30多个创新创业经典阅读案例,激发学生的创新思维和创业构想。学生根据知识点和案例,自己动手设计、制作和体验,有效地提高学生的学习兴趣和学习愿望。
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1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 (1)工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数(接口),如卷积计算、池化计算、损失计算, l有丰富的工具函数(接口), l具备Python的多个工具库功能,如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能,能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务,文件读写中实现了Open函数的功能,数据处理与计算实现了Numpy的部分功能,完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 (2)简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上,删除了冗余的接口,并提供了高度封装的接口,将具体的计算过程都封装成函数,供开发者调用,大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras,这个工具就是高度封装的计算框架,Keras提供了完整的神经网络开发工具,简单易用。 (3)兼容性好
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从逻辑到实战 Excel函数与公式应用大全(案例·视频)用数据讲故事 人力资源excel 商务办公 office wps
思路决定函数,函数决定公式。 学习Excel的核心不是学习函数语法,更不是简单地学习公式的用法,而是要培养逻辑思维。 《从逻辑到实战 Excel函数与公式应用大全(案例 视频)》从作者十几年的培训前线经验中精选出大量实际案例,以培养Excel逻辑思维为出发点,提高财务管理人员,以及需要处理大量数据的其他从业人员阅读表格的能力,并*终提升解决实际问题的能力。
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智能推荐系统开发实战 智能搜索推荐系统 AI chatgpt聊天机器人 深度学习 人工智能 机器学习 强化学习算法实战 大咖推荐+算法原理+核心推荐模型+大量热点案例,快速掌握智能推荐系统开发实战
1.简单易学:本书使用 Python 3.7 版本进行编写,代码简单,易于读者学习。 2.实践为主:本书不是空讲推荐算法理论知识,而是以实际的案例清晰简明地介绍如何使用Python 实现推荐模型的开发落地。 3.内容全面:覆盖推荐系统领域常见的模型及热点案例。 4.配备数据和源代码:提供所有案例的数据文件和 Python 源代码供读者操作练习、快速上手。 5.学习路线图清晰:每个推荐模型开发案例均按照数据挖掘项目的一般工作流程逐步展开,分析逻辑清晰。
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