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本书从Elasticsearch的功能和业务场景开始介绍，逐步深入讲解Elasticsearch在数据搜索和数据分析领域的实战应用，并详细介绍Elasticsearch的Java高级客户端编程方法和整个ElasticStack技术生态体系。 本书共12章，第1章讲述Elasticsearch的业务场景和安装配置；第2章讲述Elasticsearch内部实现的各种原理；第3章讲述Elasticsearch索引的使用方法；第4章讲述文本分析的过程和文本分析器的使用；第5章讲述Elasticsearc

本书基于零售数据分析及PowerBI的综合实现，全面、详细地介绍PowerBI在零售数据分析领域的专业解决方案。本书从指标体系、业务场景、技术流程、经典模型、模块实现、图表展示等多个维度给出可供读者直接复用的整套方案及PowerBI模板系统。读者直接按照数据格式模板导入数据，一键刷新即可实现整套零售商业智能分析方案。本书内容由浅入深，从业务到体验再到深度实践。首先，引入和介绍零售行业的核心业务知识，包括零售行业核心指标含义、零售行业常用业务场景、零售行业常用数据分析模型。其次，介绍通过Power

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以JupterNotebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。本书适合有一定深度学习和机器学习基础并

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本书在借鉴国内外相关教材优点的基础上,总结作者多年讲授时间序列分析课程的教学经验和体会,本着教师好用、学生好读的指导思想,系统地介绍了一元时间序列分析的基本思想、基本原理和基本方法,内容包括时间序列的基本概念、时间序列数据的预处理方式、分解和平滑、趋势的消除、单位根检验和协整、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、残差自回归模型、季节模型、异方差时间序列模型、谱分析、基于深度学习的时间序列预测以及上述模型的性质、建模、预测,此外还包含了大量的实例.本书全程使用Python语言分析了来自不同学科的

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