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这是一本完全源自实践的虚拟化应用图书,作者把实践中的经验、技巧甚至是教训融入其中,堪称虚拟化实操方面的案头必备宝典...
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本书共分为七个模块, 主要内容包括: 计算机基础知识、操作系统及应用 (Windows 7操作系统) 、文字处理软件Word 2010、电子表格软件Excel 2010、数据库技术基础、多媒体技术基础、计算机网络基础与Internet基础...
本书为《计算机应用基础》配套实训教材,共分为10章,每章分为实训和习题两个部分,主要讲述了计算机应用基础,windows xp 操作系统 Word 、Excel PowerPoint2003的操作,计算机网络基础,因特网与信息安全基础,常用办公设备和软件...
本书以目前流行的微型计算机为对象,将微型计算机的系统结构、典型微处理器、指令系统、汇编语言、总线技术、存储器系统、输入/输出接口技术、中断技术、通用可编程接口芯片、人机交互设备及接口、d/a及a/d转换器等知识融为一体,内容的组合体现出结构化和模块化,合理地形成完整的课程教学体系,突出计算机应用的新知识和新技术。每章均给出导读和小结以及思考与练习题,为读者的学习提供帮助。 本书融入作者多年的教学和实践经验,内容由浅入深、循序渐进
基于边缘计算这一新型的计算模式,边缘智能在更加靠近用户和数据源头的网络边缘侧训练和部署深度学习模型,从而改善应用的性能、成本和隐私性。本书以深入浅出的方式,讲解边缘智能体系架构和关键技术,从时代宏观背景引领到关键支撑技术细节剖析,再到落地实战应用,理论与实践并重,循序渐进,博采而精取,分别向读者清晰地展现了边缘智能的“云-边-端”体系架构、数据与信任、模型与安全、资源与优化的技术脉络与方法原理。同时,结合开源平台资源,按照智能安防、智
近年来,容器和云原生生态蓬勃发展。如何实现数据分布式、一致性存储,确保云原生环境的可扩展性和高可用性,是亟须解决的现实问题。云计算时代,etcd将成为云原生和分布式系统的基石,三个关键因素是分布式一致性raft协议、Go语言和生态。正是因为etcd在云原生时代的火热,越来越多的公司在系统服务中新引入etcd,或者替代原有的类似组件,如ZooKeeper、Consul、Eureka等。本书的内容也正是聚焦于如何正确部署和运维etcd集群
人工智能时代已经来临,这项技术正在改变人类的认知和生活,也对实体经济造成了重大影响。本书先介绍了与人工智能相关的理论知识,再一一讲述人工智能与5G、物联网、区块链等技术的融合;应用篇主要讲述了人工智能的实战场景,分析人工智能在制造、教育、金融、新零售、医疗健康、社交娱乐等领域的应用情况;落地篇讲述了AI行业的入局之道,为想入局AI行业的公司提供指导思路...
本书先从自然语言处理的概念入手,阐述文本的表示技术等信息处理技术;在介绍了常用的自然语言处理模型之后,聚焦于BERT模型,对BERT 模型的核心场景问题进行分析,对BERT 的原理、架构和实现做了详细的解读。在此基础上分别从初、中、高三个不同的层面展示了三个实战案例,给出了具体的代码实现,详实的实战案例使读者能够充分理解BERT 模型,能够利用BERT 模型解决自然语言处理中的实际问题。最后,对自然语言处理和深度学习技术的发展趋势做了
本书前6章介绍基础准备、数据探索、数据预处理、机器学习模型(分类、回归、聚类)、集成学习、模型评估及持久化;第7章介绍机器学习在土木工程中的应用场景,并以五个工程案例系统化讲解SKlearn库的应用。本书“轻原理、重实践”,适合广大对机器学习有兴趣,并且想系统学习数理统计的读者;也可用作机器学习培训、高校教材或作为学习SKlearn库的工具书...
鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理,翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下,如何通过加密机制进行模型参数交换,安全地进行人工智能模型训练,所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的最优模型性能相近。除此之外,本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具,帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系,推动人工智能技术转化应用落地;最后本书通过7个实践案例全维度展
本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识,并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识;然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlow Lite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开
随着深度学习技术和计算机硬件设备的发展,作为人工智能领域重要课题的语音识别技术发展迅速,部分应用开始落地,实践流程也日渐成熟。本书凝聚作者多年实践心得和经验,力求用抽丝剥茧的方式帮读者梳理出语音识别的学习与提升之路,涉及语音识别发展脉络、知识地图、模式识别、核心算法和实践案例,最终形成“基础知识—算法理论—实践”的完整的闭环。在具体的写作中,本书力求梳理清楚经典算法之间的逻辑关联,并对其在实践案例中的具体应用作出细致描述,帮助读者实现
本书循序渐进地讲解了开发深度学习程序的核心知识,并通过具体实例演练了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度学习方面的开发方法和流程。书中首先介绍了深度学习开发基础,然后结合实例介绍了加载数据集、监督学习、无监督学习、模型选择和评估、核心算法、前馈神经网络、卷积神经网络的具体应用,最后讲解了NBA季后赛预测分析系统开发、AI考勤管理系统开发、AI智能问答系统开发、AI声音识别系统开发、鲜花识别系统开发、情感文本
林奕含
缪哲 著
刘争争
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
梁实秋
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