本書旨在全面回顧異質(zhì)圖表示學習的發(fā)展，并介紹其最新研究進展。首先從方法和技術(shù)兩個角度總結(jié)了現(xiàn)有的工作，并介紹了該領(lǐng)域的一些公開資源。然后分類詳細介紹了最新模型與應(yīng)用。最后討論了異質(zhì)圖表示學習未來的研究方向，并總結(jié)了本書的內(nèi)容。全書主體內(nèi)容分為四個部分，第一部分快速介紹整個領(lǐng)域，第二、三部分深入研究相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用，第四部

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本書詳細介紹了JavaScript、Python、.NET和Lua低代碼開發(fā)，并且從傳感器開始，深入淺出地勾勒出采集終端、智能網(wǎng)關(guān)、物理鏈路層、通信協(xié)議和云端平臺等物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的全貌；結(jié)合實際案例，系統(tǒng)地講解了如何通過低代碼、零代碼等近乎搭積木的方式快速搭建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。本書內(nèi)容豐富、通信易懂，是一本物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的低代碼開發(fā)

決策樹是數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的機器學習模型，其模型簡單、算法快速且具有可解釋性。但隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，將決策樹真正應(yīng)用到實踐中還面臨諸多困難。本書正是為解決這一痛點而作，旨在幫助讀者系統(tǒng)且全面地了解決策樹，并成功地將其用于工程實踐。

本書是《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習》（蒲公英書）的配套實踐書，由復(fù)旦大學邱錫鵬教授和百度飛槳團隊合作完成。本書在章節(jié)設(shè)計上和《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習》一一對應(yīng)，并以模型解讀案例實踐的形式進行介紹。模型解讀主要聚焦如何從零開始一步步實現(xiàn)深度學習中的各種模型和算法，并結(jié)合簡單的任務(wù)來加深讀者對模型和算法的理解；案例實踐主要強調(diào)如何使用

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