具体描述
《精通Excel公式、函数与图表》内容分为4部分，共20章，详细讲解了Excel所包括的核心技术——公式、函数、图表和数视表。在《精通Excel公式、函数与图表》的前两章，简明扼要地讲解了Excel的基本操作和使用技巧，让没有太多Excel使用经验者司以快速掌握Excel基本操作中的精髓。在《精通Excel公式、函数与图表》的函数部分，通过生动的实例剖析了使用率很高的函数。在《精通Excel公式、函数与图表》的图表部分，除了介绍图表的常规操作外，还列举了很多高级图表的应用与制作技巧。在本数据透视表部分，不但详细介绍了数据透视表的各方面技术，而且讲解了数据透视表在人力资源管理、管理和财务管理等行业中的实际应用。《精通Excel公式、函数与图表》还提供3个附录，包括Excel函数速查、常用快捷键以及Excel2003与Excel2007的命令对照。
深度学习与人工智能的前沿探索：从理论基石到实践应用 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角，审视现代人工智能领域的最新进展、核心理论与关键技术。我们聚焦于那些驱动当前技术革命的根本性原理，以及如何将这些复杂的概念转化为可操作的、解决实际问题的方案。 第一部分：理论基石与数学模型重构 本部分深入剖析了现代机器学习算法背后的数学哲学。我们首先回归概率论与数理统计的本质，探讨贝叶斯推断在处理不确定性信息时的严谨性。重点讲解了如何利用随机过程理论，特别是马尔可夫链（Markov Chains）与隐马尔可夫模型（HMMs），来对序列数据进行建模与预测，这对于自然语言处理的早期发展至关重要。 随后，我们将笔锋转向优化理论。不再仅仅停留在梯度下降的基础层面，本书详细解析了更高级的优化算法，如Adam、RMSprop及其变体，并从凸优化和非凸优化的角度，探讨了损失函数的几何特性与收敛性保证。特别地，我们引入了拉格朗日乘数法和KKT条件在约束优化问题中的应用，这对于理解支持向量机（SVM）的决策边界至关重要。 第二部分：深度学习的架构解析与效能优化 深度学习是当前AI领域的核心驱动力。本书细致地拆解了主流神经网络架构的内部机制。 卷积神经网络（CNNs）部分，我们不仅仅停留在卷积核和池化层的描述，而是深入探讨了感受野的理论计算、空洞卷积（Dilated Convolution）如何扩展视野而不损失分辨率，以及批归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization, LN）在稳定深层网络训练过程中的作用机制。此外，我们还分析了ResNet中的残差连接如何解决梯度消失问题，以及Transformer架构中自注意力机制（Self-Attention）的线性代数基础。 循环神经网络（RNNs）与序列建模方面，重点剖析了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）中“门”控机制的精妙设计，它们如何有效地控制信息流的遗忘与记忆。我们随后比较了传统RNN架构在处理极长依赖关系时的内在局限性，并引出了基于注意力机制的Seq2Seq模型，这是现代机器翻译的基础。 第三部分：前沿技术与新兴范式 本章节聚焦于当前研究热点，探讨了超越标准监督学习范式的关键技术。 生成模型是核心内容之一。我们详尽比较了变分自编码器（VAEs）与生成对抗网络（GANs）的理论框架。对于GANs，我们深入探讨了其纳什均衡的求解难度、模式崩溃（Mode Collapse）的成因，以及WGAN（Wasserstein GAN）如何通过引入最优传输理论来稳定训练过程。 强化学习（RL）部分，我们从马尔可夫决策过程（MDPs）的定义出发，详细阐述了值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）的原理。随后，重点分析了DQN（Deep Q-Networks）如何成功将深度学习引入RL，以及策略梯度方法（如REINFORCE）与Actor-Critic框架（如A2C/A3C）的优势与取舍。 第四部分：可解释性、鲁棒性与伦理考量 随着AI系统被部署到关键领域，理解其决策过程和确保其安全性变得至关重要。 模型可解释性（XAI）方面，本书介绍了多种黑盒模型解释技术，包括LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的计算原理。我们探讨了如何利用梯度可视化技术（如Grad-CAM）来洞察CNNs的决策焦点。 对抗性鲁棒性是安全领域的前沿挑战。我们详细分析了如何通过快速梯度符号法（FGSM）等方法生成对抗样本，并讨论了对抗性训练（Adversarial Training）作为一种防御机制的有效性和局限性。 最后，本书以对AI伦理与治理的深刻反思作结。我们讨论了偏差（Bias）在训练数据中的体现及其在模型中的放大效应，探讨了公平性（Fairness）的数学定义（如平等机会、人口均等）以及在实际应用中权衡准确性与公平性的复杂性。 本书适合对象： 深入研究机器学习、数据科学、计算机视觉或自然语言处理的高级本科生、研究生，以及希望从根本上理解和构建下一代智能系统的专业工程师和研究人员。它要求读者具备扎实的线性代数、微积分和基础编程能力，旨在提供一种超越“调参”和“调用API”的深度理解。
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很不错的学习excel中高级函数，做图技巧的书。
评分很不错的学习excel中高级函数，做图技巧的书。
评分学的还是比较基础的
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