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本书主要提供计算机组成和体系结构课程的教学内容，包括计算机组成的原理知识，计算机硬件的设计技术，以及简单的实例计算机系统的工程实现，重点强调计算机硬件系统的组成原理、设计技术、工程实现三个方面的内容。作为计算机硬件课程的教材，本书涉及数字电路基础与逻辑设计基础知识、完整的计算机组成原理知识与设计实现技术、计算机系统结构的基础知识和概念等三门课程的有关内容，期望在有限的学时范围内，初步学习到计算机专业关键的三门硬件类课程的基本知识，强调
《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：
工程教育专业认证以工程教育国际接轨为突破口，通过强化内涵发展提高质量，发挥了重要的引领和示范作用，特别是在促进教育观念的更新、标准意识的建立、质量意识的强化上起到了重大作用。? 与国际等效的中国工程教育认证标准明确将解决复杂工程问题能力的培养作为本科工程教育的聚焦点。在认识和实施上尚有很多问题需要解决。? 本书讨论如何实现计算机类专业学生解决复杂工程问题能力的培养，促进我国的计算机类专业教育早日实现与国际接轨，提高人才培养质量。? 首
每一个学校都有各自的特点，无论是学校历史文化、生源构成，还是毕业生就业去向以及学校对人才培养的定位都不相同，即使同是计算机科学与技术专业，也不宜套用相同的人才培养方案。基于这样的考虑，本书主要目的是帮助专业负责人和专业教师理解人才培养的核心要素、制定人才培养方案的指导思想以及工作流程等；解读培养目标、毕业要求、课程体系、评价与持续改进等环节的内涵和确定方法，并通过一些具体案例来展示培养方案各要素的确定过程。本书并不打算给出一个具体的本
《数据结构课程设计/计算机课程设计与综合实践规划教材》列举了数据结构课程设计实例，通过综合训练，能够培养学生实际分析问题、解决问题、编程和动手操作等多方面的能力，最终目的是帮助学生系统地掌握该门课程的基本内容，并运用所学的数据结构知识去解决实际问题。 全书共8章，内容包括数据库课程设计概述、线性表、栈、队列、串、多维数组和广义表、树状结构、图状结构等问题的应用。 《数据结构课程设计/计算机课程设计与综合实践规划教材》是一本独立
本书分软件篇和硬件篇，讲述了计算机体系结构知识、基本组成原理，介绍了计算机系统的各个子系统，组成计算机的基本构件和评价参考标准等内容...
《计算机应用基础实训教程》分7个项目，内容涵盖计算机基础知识，使用Windows 7系统，使用Word 2010制作文档，使用Excel 2010制作电子表格，使用PowerPoint 2010制作演示文稿，局域网和Internet应用，以及使用常用工具软件等。另外，本书很后还安排了10套全国计算机等级考试一级MS Office模拟试题。 本书可作为各类院校计算机应用基础课程的教材，也可供广大初、中级电脑爱好者自学使用...
《计算机软件技术基础》围绕软件开发所需要的知识，系统地介绍算法与数据结构、数据库技术、操作系统技术、软件设计方法以及个体软件过程管理五方面的内容。 《计算机软件技术基础》适用于学习程序设计语言之后，想继续深入地学习软件开发相关技术和方法的读者。并与之配套出版了辅导教材《计算机软件技术基础实验指导》和《计算机软件技术基础习题与解答》。 《计算机软件技术基础》可作为高等院校理工科非计算机专业本科生和研究生教材，也可作为计算机培训教
《计算机应用基础教程（Windows 7，Office 2010）》是在上海交通大学继续教育学院自编教材《计算机基础教程》的基础上，根据教育部全国高校网络教育考试委员会制订的“计算机应用基础”考试大纲（2013年修订版）改编而成的，主要内容包括计算机基础知识、Windows7操作系统及其应用、Word2010文字编辑、Excel2010电子表格、PowerPoint2010电子演示文稿、计算机网络基础、Internet的应用、计算
本书充分考虑了大学生的知识结构和学习特点，教学内容注重计算机基础知识的介绍，尤其重视学生对应用软件的操作、动手能力的培养。同时汲取国内外同类教材的优点，结合多年计算机基础课教学特点和经验，本书所讲内容，均已制作成相应的学生上机操作辅助、评测软件，学生可根据书中的内容和要求，在计算机上操作实习，评测软件可做操作示范现场并对学生的操作结果做出评估。...
《计算机应用基础（第2版）》详细介绍了计算机的基础知识和常用操作，主要内容包括计算机的基本结构和基本原理、MicrosoftWindows7操作系统、计算机网络基础知识和应用、文档排版软件MicrosoftWord2010、电子表格软件MicrosoftExcel2010、演示文稿制作软件MicrosoftPowerPoint2010等。书中每章均结合实际案例引入相关知识点和常用技能，既便于教师课堂讲授演示，又适合学生对照进行上机
本书从分析二次、三次、四次多项式方程求解过程开始,通过从两个角度观察它们的求解过程，抽象出核心数学概念“域”和“群”。接着，仍以方程求解过程为对象，围绕“域”和“群”，按数学方式进行提炼和抽象：发明“域”和“群”的数学运算，建立它们的对应关系，从而清晰地看到了高次方程不可根式求解的机理。不仅如此，本书还分析指出：微积分、复变函数、甚至诗歌、绘画，其创造过程与群论创建一脉相承，从而在更广泛意义上，揭示抽象的力量，抽象的化繁为简之美。本书
《计算机应用基础》采用项目引领、任务驱动的方式，通过大量案例介绍了计算机基础知识和日常应用。全书共分7个项目，内容涵盖计算机基础知识，使用Windows 7系统，使用Word 2010制作文档，使用Excel 2010制作电子表格，使用PowerPoint 2010制作演示文稿，局域网和Internet应用，以及使用常用工具软件等。 本书可作为各类院校计算机应用基础课程的教材，也可供广大初、中级电脑爱好者自学使用...
VEX IQ是一款国际上广泛使用的机器人产品，目前每年都有相关的国际比赛，正日益受到中国学生和家长的关 注。这款产品不仅可以参与众多的比赛项目，更重要的是它适合在学校开设系统的课程，适合中小学生入门使用。 本书选用适合中学生使用的ROBOTC软件，引导学生学习如何控制VEX IQ机器人。全书以学生活动项目为主 线，通过完成一系列有趣的项目，使学生掌握编程的基本知识。 本书力图拓宽学生的视野，将学科知识与项目活动相结合，
1.使用python各种扩展库完成数值计算、界面制作、三维可视化、图像处理、提高运算速度等任务 2.光盘中提供作者本人整合开发的便携式运行环境winpython，省去读者一一收集python各个扩展库并安装的麻烦，涵盖numpy、scipy、matplotlib、pandas、sympy、tvtk、mayavi、opencv、cython等 3.文前精美彩插演示书中示例所展现的python各扩展库的强大处理效果，装帧和排版都十分考究.
随着大规模资源分配、信号处理、机器学习等应用领域的快速发展，凸优化近来正引起人们日益浓厚的兴趣。本书力图给大家较为全面通俗地介绍求解大规模凸优化问题的*算法。本书几乎囊括了所有主流的凸优化算法。包括梯度法，次梯度法，多面体逼近法，邻近法和内点法等。这些方法通常依赖于代价函数和约束条件的凸性（而不一定依赖于其可微性），并与对偶性有着直接或间接的联系。作者针对具体问题的特定结构，给出了大量的例题，来充分展示算法的应用。 ...
混沌是一种复杂的自然现象，或者说许多自然现象中都蕴含着一种混沌的本质。那究竟什么是混沌？在研究过程中，一般把满足一定条件的函数称为混沌的。目前有很多混沌定义，常用的混沌数学定义都是基于极限与空间定义的，各种定义虽有交集，但并不相同。近几十年来，研究人员对混沌相关问题进行了深入的探索，在理论研究与实验分析等方面取得了诸多优秀成果，并已逐渐应用到一些实际工作领域。混沌科学的存在与发展不只是因为新与奇特，更因为自然界的本质可能是混沌的，或者
本书将基础理论和算法实现相结合，介绍了关于大数据分析中的相关知识，全面、系统地介绍有关算法的实现过程，并对算法在相关实例上的应用结果进行分析。全书共8章，内容包括差异化空间插值模型的理论原理、利用空间信息的大数据分析预测过程、协作复合神经网络模型的基础架构、利用相关特征的大数据分析预测过程、并行支持向量机的基本原理、并行支持向量机下的风险分类评价研究、集成学习与贝叶斯优化的相关理论和结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究等知识。书中
本书基于《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》，对“人工智能训练师”这一新兴职业给予了清晰的描述。全书从人工智能的相关技术入手，介绍了人工智能领域的发展历程和相关知识，重点讲述了人工智能训练师的职业技能鉴定要求和各等级从业人员工作要求，讲述了人工智能训练师相关的工作内容及流程方法，包括数据采集和处理、数据标注、智能系统运维、业务分析、智能训练、智能系统设计、培训与指导等方面，对人工智能训练相关工作做了系统的描述和指导。本书
本书全面、系统地阐述以人脸识别为代表的信息安全技术，可以降低用户数据信息安全风险。本书主要内容包括人工智能和信息安全概述，挖掘人脸可辨识信息的关键技术，非约束人脸识别、小样本人脸识别、代价敏感人脸、快速正则化联合分类等问题的解决方案，深层局部字典和联合加权核稀疏分类器的构建方案，提升用户信息网络安全性的各种方案，用户信息网络安全的未来等。 本书条理清晰、逻辑性强、内容充实、涵盖范围广，具有较强的学术性和实用性，可供广大人工智能初学者及
ML.NET 是面向.NET 开发人员的开源机器学习框架，可以帮助开发人员使用 C# 或 F# 创建自定义机器学习模型，从而将机器学习集成到 Web、移动、桌面、游戏和物联网应用中。《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》以ML.NET 为核心，介绍了架构及其基本知识，介绍了ML.NET 的八大机器学习应用场景：预测、分类、聚类、异常检查、预测、推荐、图像分类以及神经网络。 《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》适合数据
数据清洗是大数据预处理的关键环节。面对错综复杂的数据，传统的清洗“脏”数据工作单调且异常辛苦，如果能利用正确的工具和方法，可以让数据清洗工作变得事半功倍。该书讲解数据清洗的理论知识和实际应用，全书共8章：第1章主要带领大家简单认识数据清洗；第2章主要讲解ETL技术相关的知识；第3章讲解Kettle工具的基本使用；第4章主要讲解数据清洗的第一步——数据抽取；第5章主要讲解数据清洗与检验；第6章主要讲解数据转换相关的知识；第7章主要讲
本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境开发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorc
数据结构与算法是计算机、软件工程等相关专业一门非常重要的专业基础和核心课程。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》内容全面，语言通俗易懂，所选案例典型、丰富，结构清晰，重难点突出，所有算法均已实现，可直接运行。《深入浅出数据结构与算法：微课视频版》共分为四篇，内容包括数据结构概述，数据结构与算法基础，线性表，栈和队列，串、数组与广义表，树，图，查找，排序，回溯算法，贪心算法，分治算法，实用算法等。另外，《深入浅出数据结构与算法：微课视
《系统分析与设计》(第9版)基于系统开发生命周期(SDLC)模型来组织主题和内容，体现主题涵盖信息系统的概念、技能、方法、技术、工具与观点，全面介绍了系统分析师必知必会的概念、技术。值得注意的是，为了帮助读者做好毕业前的“顶石项目”，书中还特别结合三个案例介绍了敏捷方法在信息系统开发中的实际应用。 《系统分析与设计》(第9版)主要面向管理信息系统(MIS)或计算机信息系统(IS)课程的高年级本科生，也适合MBA和其他专业希望了解并掌
《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》兼顾深度和广度，涵盖了用户体验过程所涉及的知识体系及其应用范围（比如过程、设计架构、术语与设计准则），通过7 部分33 章，展现了用户体验领域的全景，旨在帮助读者学会识别、理解和设计出高水平的用户体验。本书强调设计，注重实用性，以丰富的案例全面深入地介绍了UX 实践过程。 《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》广泛适用于UX从业人员：UX设计
本书篇幅有限，即便在现有篇幅的基础上扩充10倍，也很难涵盖模式识别与计算机视觉领域的全面发展情况，这一点毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本书涵盖的内容为模式识别与计算机视觉在理论和应用方面的关键成果。本书共有6版，这6版书概括了该领域近三十年的发展，通过它们，读者可以更好地了解这个不断更迭的领域。在信息研究基金会的资助下，本书的第1～4版现已向大众免费开放，网址可扫封底二维码获取...
本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍了强化学习的模型，第5章简单介绍了深度
《深入理解分布式共识算法》结合理论知识、算法模拟和源码解析，从多个维度详细剖析分布式共识算法的基本原理和应用实践，涵盖分布式共识算法的方方面面。同时《深入理解分布式共识算法》对共识算法开发中的重点和难点问题进行了重点讲解，并提供精心准备的练习题供读者巩固和提高所学的知识。另外，作者针对重点内容录制了教学视频，以帮助读者高效、直观地学习。 《深入理解分布式共识算法》共10章，分为4篇。第1篇分布式相关概念与定理，主要介绍集群、状态机和
《机器学习和深度学习：原理、算法、实战（使用Python和TensorFlow）》以通俗易懂的风格介绍了机器学习和深度学习技术，只涉及了基本的数学知识。 该由两位机器学习和深度学习领域的专家编写，书中的案例涵盖了银行、保险、电子商务、零售和医疗等多个行业。书中讲述如何在当今的智能设备和应用程序中使用机器学习和深度学习技术。 《机器学习和深度学习：原理、算法、实战（使用Python和TensorFlow）》提供了对书中涉及的数据
《数据分析师手记：数据分析72个核心问题精解》从底层认知、思维方法、工具技术、项目落地及展望出发，使用问答的形式对数据分析中的72个核心知识点进行讲解，构建了数据分析的知识框架，带领读者认识数据分析背后的奥妙。读者可以用本书作为学习地图，针对具体的方法、技术进行延伸学习...
本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时，可以考虑参考第5章中的L1/L2正则化、丢弃正则化、早停等方式。第6章讲解模型评估问题，在太平洋飓风数据集上指出准确率的局限性，从而引出混
本书从原理、方法和实践应用三个角度出发，分别介绍了基于FastFlux与DNS失效特征、基于DGA恶意域名、基于DNS隐蔽隧道、基于深度学习特征的僵尸网络检测，以及针对僵尸网络的追踪溯源。本书还详细介绍了如何将知识图谱、反馈学习、图神经网络、生成式对抗网络等前沿技术应用于僵尸网络检测，进一步提高检测精度与告警能力。 本书可作为高等院校网络空间安全、信息安全、计算机、电子信息等专业的教材，也可作为研究所、IT公司中僵尸网络研究者的参
本书重点关注和介绍Spring Boot 2框架的技术应用。Spring Boot是目前微服务架构使用最为广泛的框架之一，一旦开发人员掌握了该框架的配置和使用技巧，则对于当前微服务应用的开发将得心应手。本书详细介绍了Sping Boot 2的开发环境、开发方式、数据库应用、MVC、RESTful、安全及测试等。对于刚开始接触微服务架构、Spring Boot的开发人员来说，这是一本很适合的书籍。本书介绍的内容较多，但都是当前基于微服务
本书全面系统地论述了数据中心运维工作中运用的新技术，包括导论、数据中心的信息传输 网络技术、楼宇设备控制特性及自动化技术、数据中心的安全防范技术、数据中心的消防及联动 控制技术、数据中心的综合布线技术和数据中心的监控技术等。 本书可作为高等学校电气工程及其自动化、新基建大数据运维等相关专业的教材，也可作为 从事数据中心管理工作人员提升能力的专用工具书，还可作为从事楼宇智能化工作的工程技术人 员和管理人员的参考书籍...
随着深度学习、大规模预训练模型和生成式人工智能的进展，机器学习已成为解决很多工程和科学问题的**方案。《概率机器学习》一书从概率建模和统计推断的角度系统介绍机器学习的基本概念、经典算法及前沿进展。主要内容包括概率机器学习基础、学习理论、概率图模型、近似概率推断、高斯过程、深度生成模型、强化学习等。全书从实例出发，由浅入深，直观与严谨相结合，并提供了延伸阅读内容和丰富的参考文献...
本文围绕两个云工作流执行过程中的关键步骤——云工作流任务分配和虚拟化资源供给，研究以容器为新型虚拟化基本单元的云计算环境下，以协同方式进行多工作流自适应调度的理论问题、关键技术和方法；在确保满足用户服务等级协议前提下，**程度实现云服务供需双方的利益均衡。 在多项国家自然科学基金项目、广东省自然科学基金项目、广东省科技计划项目等课题的支持下，课题组长期从事云计算关键技术、机器学习算法、多agent系统等领域的基础理论和应用研究，长期的
"“测试设计思想”是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题,本书归 纳了八类测试设计思想,即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计 的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想,本书深入讲解来自不同 领域的测试设计方法、实践及理念,借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。 “测试设计思想”来源于工程,又**工程; 立足于具体领域,又跨越具体领域。了解 这些思想,有助于读者奠定扎实的测试理论基
随着通信技术和硬件技术的快速发展以及移动设备的普及，云计算和边缘计算的资源管理问题在工业界和学术界都引起了广泛的关注。为满足相关研究人员的参考需求，作者编著了《面向云-边协同计算的资源管理技术》》，主要介绍云-边协同资源管理相关理论和研究，帮助读者了解云-边协同资源管理问题和解决方法。《面向云-边协同计算的资源管理技术》》呈现了以下理论、技术与应用：云计算；边缘计算；云-边协同；资源管理使能机制；资源自适应管理方法...
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模
本书主要介绍电源芯片建模，从建模的意义与方法、建模所使用的软件、建模使用到的基本元器件、补偿电路原理与分析设计方法展开阐述，最后以几个实际电源芯片的建模过程为例介绍具体的建模思路与方法。全书分为8章，内容包括芯片建模概述、芯片建模软件SIMPLIS基础、芯片建模基本元器件与模块、芯片建模中的环路分析与补偿设计、降压稳压器建模实例、升压稳压器建模实例、功率因数校正控制器建模实例和反激控制器建模实例等。 本书可供从事电源芯片仿真与设计的工
主要研究内容与特色： (1) 利用文本挖掘和专家经验构建机器学习关键问题分析框架，总结机器学习在医疗大数据挖掘中面临的若干关键问题。 (2) 利用简约核构建面向不完整视角问题的高效机器学习方法。 (3) 利用非对称损失函数构建面向类别不平衡问题的机器学习与深度学习方法。读者对象： 从事人工智能、机器学习、医疗大数据分析方向的学术界与工业界的相关人士。 （4）围绕不完整视角与类别不平衡这两个关键问题展开深入研究，有效提升了医学
《机器学习平台架构实战》详细阐述了与机器学习平台架构相关的基本解决方案，主要包括机器学习和机器学习解决方案架构，机器学习的业务用例，机器学习算法，机器学习的数据管理，开源机器学习库，Kubernetes容器编排基础设施管理，开源机器学习平台，使用AWS机器学习服务构建数据科学环境，使用AWS机器学习服务构建企业机器学习架构，高级机器学习工程，机器学习治理、偏差、可解释性和隐私，使用人工智能服务和机器学习平台构建机器学习解决方案等内容。
量子计算是基于量子力学原理调控量子比特进行信息处理的计算模式，是国内外重点关注的交叉 研究领域。本书介绍量子计算理论中最为重要的基础知识和研究内容，并适当介绍密切相关的**研 究进展。全书共8 章，第1 章简要介绍量子计算的发展历史、背景及现状，并指出量子计算的优势及 潜在应用：第2 章描述与量子计算密切相关的基本概念，并指出经典计算是量子计算的特殊情形； 第3 章概述与量子计算密切相关的线性代数基础知识，特别是系统地归纳了算子（矩阵
数据分析、数据可视化是如今极为重要的话题之一，只有让数据易于理解，人们才能真正发现其中的价值。Excel Power BI数据分析是一条踏实的捷径，如果您想从事数据相关工作，一本详尽、易学、易用的Excel Power BI数据分析图书，则能让您快速掌握高效的信息沟通技能。 全书共分为8章，主要内容包括各类数据的获取、数据的清洗及美化、经典函数让你战无不胜、专业大气的可视化图表、数据透视表汇总海量数据、数据透视图汇总和图表一举两得、数
本书精心选择了回归分析、机器学习、聚类分析、神经网络分析、自然语言处理、计算机视觉、社会网络分析、ABM等内容。通过飞桨平台提供多种开发工具和预训练模型，以及详细的帮助文档和课程，让广大师生快速有效地开展学习和研究。 本书是一本开源的、不断更新的、“适文化”的教材，可作为人文社科类学生学习计算社会科学的入门教材，目的是让他们了解计算社会科学主要的研究议题、研究方法、源起和发展，从而开启他们的学习与探索之旅。本书也可以供计算社
《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。 机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。 机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最快捷的办法还是带着机器学习的具
本书系统、全面地介绍了用于求解**化问题的10种智能启发式算法的基本思想、设计原理及应用案例，分别为遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、大邻域搜索算法、变邻域搜索算法、迭代局部搜索算法、粒子群算法、人工免疫算法及人工神经网络。 本书可作为高等院校计算机科学与技术、人工智能等理工类相关专业本科生及研究生教材，也可作为物流管理、经济管理等管理类相关专业本科生及研究生教材...
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步，引起了热议，其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型，主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型，对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手，探寻其背后支撑大模型的魅力。首先，本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解，展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次，本书从数据服务、智能搜索、办公工
本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的逼近理论，深度学习的表征理论，深度学习的学习理论，深度学习的优化理论，深度学习的核心算法...
本书完整、全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和近期新研究的进展，重点论述数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容，还全面讲述OLAP和数据挖掘常用算法，并研讨数据挖掘体系结构及其重要的应用领域。 本书共7章： 第1章是数据挖掘概述； 第2章对数据挖掘进行历史回顾并介绍目前的研究现状； 第3章着重讨论数据挖掘的常用算法和工具； 第4章分析数据挖掘的体系结构； 第5章介绍数据挖掘技术在相关领域的应用情况； 第6章分析数据挖掘的研究
老王子
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[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
汪曾祺
宋瑞祥
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