機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ),涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書內(nèi)容涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識,主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概論、統(tǒng)計學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、進(jìn)化計算、文本分析等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識,也包括用于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)和加強(qiáng)學(xué)習(xí)等高等級內(nèi)容。此外,還介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的熱
"《FORTRAN95程序設(shè)計實驗指導(dǎo)與測試(第2版)》是與《FORTRAN語言程序設(shè)計——FORTRAN95(第2版)微課視頻版》(王麗娟等主編,清華大學(xué)出版社)配套的實驗指導(dǎo)書,全書由FORTRAN95集成開發(fā)環(huán)境、上機(jī)實驗指導(dǎo)、模擬測試、習(xí)題解析及附錄組成,其中:實驗指導(dǎo)部分共12個實驗,每個實驗均包含實驗?zāi)康摹?/p>
"本書全面介紹3D圖形化編程方法,選用有趣、實用的項目編寫,以培養(yǎng)學(xué)生興趣,提高立體思維能力。本書采用項目式體例編寫,全書安排16個項目,將編程的基本知識分解到各項目中進(jìn)行訓(xùn)練,選擇學(xué)練結(jié)合的編寫方法,每個項目包含一個核心知識點,同時加強(qiáng)學(xué)科融合、五育并舉,加強(qiáng)內(nèi)容的應(yīng)用和拓展,做到從易到難、循序漸進(jìn),訓(xùn)練讀者深度思維
"本書全面介紹3D圖形化編程方法,選用有趣、實用的項目,以培養(yǎng)學(xué)生興趣,提高立體思維能力。本書采用項目式體例編寫,全書安排16個項目,以“紅色”主題為主,將編程綜合知識分布到各項目中,選擇學(xué)練結(jié)合的編寫方法,每個項目包含一個核心知識點,同時加強(qiáng)學(xué)科融合、五育并舉,加強(qiáng)內(nèi)容的應(yīng)用和拓展,做到從易到難、循序漸進(jìn),全面提高讀
"本書共有6章,分別為基礎(chǔ)理論概述、操作系統(tǒng)與常用軟件、文稿編輯軟件Word2016、電子表格處理軟件Excel2016、演示文稿軟件PowerPoint2016、計算機(jī)新技術(shù)。本書的重點是讓學(xué)生了解常用的辦公軟件,了解工商管理類、外國語言文學(xué)類、金融類和設(shè)計類專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)、專業(yè)知識體系和核心課程體系,為下一步的學(xué)習(xí)
"《Vue.js3+TypeScript從入門到項目實踐》以實戰(zhàn)為主線,結(jié)合眾多代碼示例和一個完整的項目案例,全面、系統(tǒng)地介紹Vue3和TypeScript的相關(guān)技術(shù)及其在實際項目開發(fā)中的應(yīng)用。本書在講解中穿插介紹了一些開發(fā)技巧,可以幫助讀者提高代碼質(zhì)量和項目開發(fā)的效率!禫ue.js3+TypeScript從入門到項
"本書介紹了現(xiàn)代智能信息處理的多個方面,包括人工智能的發(fā)展歷程,人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀,人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)知識,人工智能方法(監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)),智能通信信息處理,智能計算機(jī)信息處理以及智能生物醫(yī)學(xué)信息處理等!冬F(xiàn)代智能信息處理》側(cè)重智能信息處理的基本方法,突出結(jié)合實際運(yùn)用場景展開,展示
《SRE實踐手冊:軟件組織如何規(guī);瘜嵤┱军c可靠性工程》基于作者在西門子醫(yī)療的SRE轉(zhuǎn)型經(jīng)歷,為讀者提供了SRE落地實踐過程,主題涉及如何從基礎(chǔ)設(shè)施、組織文化和流程等層面,從全景的角度實際導(dǎo)入和實施SRE工程過程!禨RE實踐手冊:軟件組織如何規(guī);瘜嵤┱军c可靠性工程》共15章,實用性強(qiáng),可操作性強(qiáng),指導(dǎo)性強(qiáng),適合想要
本書首先介紹深度學(xué)習(xí),并與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較,并闡述與TensorFlow互補(bǔ)的用于創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù),如Panda、Scikit-Learn和Numpy。隨后介紹有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型,并使用單層的多個感知器構(gòu)建淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用Tensorflow2.0和KerasAPI創(chuàng)建真實的應(yīng)用程序。隨后是數(shù)據(jù)增強(qiáng)和
"本書以基礎(chǔ)知識和實例相結(jié)合的方式,詳細(xì)介紹倉頡TenserBoost的基本使用方法和常見技術(shù),從最基本的神經(jīng)元開始,講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程,以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本用法。全書共分為11章,第1~4章介紹了倉頡TenserBoost的底層邏輯,探尋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理;第5~9章介紹了常用的算子,以