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本书是根据教育部高等学校非计算机专业计算机基础课程教学指导分委员会最新提出的《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的几点意见》中的课程体系和普通高等学校计算机基础课程教学大纲的基本精神要求以及《江苏省计算机等级考试大纲(一级)》要求编写的。 全书分为13章,第1章计算机基础知识,第2章操作系统,第3章windows xp系统,第4章文字处理软件word 2003,第5章电子表格软件excel 2003,第6章中文powe
本书分为6章。第1章计算机基础知识,介绍了计算机的概念、特点、系统组成与工作原理、多媒体技术以及计算机系统安全;第2章windows xp操作系统,介绍了中文win-dows xp的启动与退出、文件和文件夹的管理、控制面板与系统管理;第3章’word 2003文字处理,介绍了word 2003的基础知识、文档的基本操作、格式化设置、表格与图形的插入与编辑、页面设置与打印输出;第4章excel 2003电子表格,介绍了excel
本书将通过在三个主要部分中运用TensorFlow,帮助你构建、调优和部署预测模型。第一部分包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论。第二部分包括运用监督和无监督算法开发预测模型,强化学习算法等。第三部分介绍高级预测分析的深度学习架构,包括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络。最终,使用卷积神经网络进行预测建模,用于情绪识别、图像分类和情感分析...
《计算方法与实习(第5版)》分两篇。第1篇为计算方法,包括误差分析、方程求根、线性方程组数值解法、插值法、曲线拟合、数值积分与数值微分、常微分方程数值解法及矩阵的特征值及特征向量的计算等8章,各章末有应用实例、内容小结、复习思考题和习题;第2篇为计算实习,供学生自学,用于指导学生上机实习,与第1篇各章相应共有8个实习,每一实习均给出了该实习的目的与要求、算法概要、用C++语言和Matlab编写并调试通过的程序、实例及上机实习题和答案。
本书将人工智能技术引人工程争议领域, 构建工程争议案例库, 对争议案例进行关联规则挖掘和争议结果预测, 为工程争议解决提供了全新的思路...
本书分为五个模块,主要内容包括:认识计算机;网络新应用;文字处理软件Word 2007;电子表格处理软件Excel 2007等...
本书是根据教育部计算机科学与技术教学指导委员会提出的《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的意见》中的有关要求编写的, 是《大学计算机》的配套实验教材, 主要讲述Windows 7操作系统、Word 2010、Excel 2010、PowerPoint 2010、Dreamweaver CS6、Photoshop CS5和Flash CS6 软件的使用方法。本书强调学与练相结合, 案例丰富、讲解详细、可操作性强、实用性强。...
《微机系统原理及应用(第2版)》基础部分讨论了一般性问题,其中包括计算机中的数、码和常用电路,微处理器系统的基本结构和运行原理,微处理器、存储器和i/o的重要概念以及它们之间的相互关系。应用部分以 mcs-51微控制器为主,介绍了它的结构特点,存储器组织,指令系统及集成的定时、中断和串行通信等功能。 围绕mcs-51的总线及其时序,介绍了存储器和外围芯片的扩展技术,并强调与时序配合。在存储器扩展部分介绍了各种译码方法。在i/o扩展方
随着物联网、数字医疗、智慧城市的兴起,时间序列数据分析变得越来越重要,持续监测和数据收集变得越来越普遍,对通过统计和机器学习技术进行时间序列分析的需求将会增长...
人工智能蓝图为读者提供了一个可用框架和技术,以构建你自己的成功人工智能业务应用程序。你将在六个业务场景中学习到如何使用近期新的人工智能软件库和成熟的工作流程来解决关键挑战。一路上,你将学到从最初的设计到完整的编码和部署,构建人工智能业务应用程序的实用技术。本书给出的人工智能蓝图解决了关键的业务场景。个蓝图使用人工智能查找按时且在预算内的云计算构建计划解决方案。第二个蓝图涉及一个不断监视社交媒体的系统,以评估公众对感兴趣的诸如自动驾驶汽
学习设计、构建和部署机器学习(ML)应用所需的技能。通过这本实用的教程,你将构建一个机器学习驱动的示例应用程序,将很初的想法转化成可部署的产品。数据科学家、软件工程师和产品经理一一无论经验丰富的的专家还是刚刚入门的新手一一都可以循序渐进地学习构建实际的机器学习应用程序所涉及的工具、很好实践和技术挑战。 作者Emmanuel Ameisen是一名经验丰富的数据科学家,他领导着一个人工智能教育项目群,通过代码片段、插图和屏幕截图以
作为人体最灵活的肢体, 手不但可以完成各种生活技能, 也可以实现自然、直观的交互。在已知手势交互技术中, 基于表面肌电信号的手势交互具有高精度、可穿戴、抗遮挡、支持上肢截肢患者使用等优点, 在医疗康复和人机交互领域有着不可替代的作用。在以深度学习为代表的新一代人工智能技术蓬勃发展的背景下, 本书依托国家和江苏省自然科学基金项目前期与阶段性研究成果, 对多种面向肌电手势交互系统的深度学习技术进行了深入研究...
本书向你展示了如何使用机器学习模型从图像中提取信息。ML工程师和数据科学家将学习成熟的ML技术来解决各种图像问题,包括分类、物体检测、自动编码器、图像生成、计数和字幕。本书很好地介绍了端到端的深度学习:创建数据集、数据预处理、模型设计、模型训练、评估、部署和可解释性。Google工程师Valliappa Lakshmanan、Martin G?rner、Ryan Gillard为你展示了如何开发精准且可解释的计算机视觉ML模型,并使用
本书是一本全面介绍计算机信息技术基础和应用的教材,包括计算机基本知识,Windows操作系统,OFFICE2010应用,计算机网络基础、计算机安全等知识,可以为各类高等教育本、专科、专升本学生计算机基础课程教材、各类培训教材,同时也适合个人自学。本书是一本全面介绍计算机信息技术基础和应用的教材,包括计算机基本知识,Windows操作系统,OFFICE2010应用,计算机网络基础、计算机安全等知识,可以为各类高等教育本、专科、专升本学生
当前,量子计算作为一种颠覆性的计算新模式,对数字电视、大数据分析和新一代通信等重要国家战略,以及与之相关的国计民生、国防安全以及信息社会运转产生巨大影响。量子计算是唯一已知的、能实现计算速度指数级增长的计算模式,在现代科技发展中具有重要的战略地位。本书用通俗易懂的语言阐明了晦涩难懂的量子原理和量子计算如何实现,讲述了量子计算如何开辟全新的计算模式、颠覆传统密码学,并从多维度描绘了量子计算的发展与未来,视角兼具科学性与前瞻性,具有重要的
识别和减轻在训练、评估以及部署机器学习模型时的常见挑战 为不同类型的机器学习模型表示数据,包括嵌入、特征交叉等 针对具体问题选择合适的模型类型 使用检查点、分发策略和超参数优化,建立一个鲁棒的训练循环 部署可扩展的机器学习系统,通过它你可以再训练和更新以反映新的数据 为用户解释模型的预测结果,确保模型公平地对待用户 提高模型的准确性、可复现性和弹...
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成,并涉及许多不同的领域。之所以说独特,是因为它们依赖于数据,不同用例之间的数据差异很大。在本书中,您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统,并能适应不断变化的环境和业务需求。作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人,她考虑了每个设计决策——比如如何处理和创建训练数据,使用哪些功能,多久再训练一次模型,以及监控什么——在它如何帮助整个系统实现
无论你是小型创业公司或跨国公司的一员,这本实践用书为数据科学家、软件和网站可靠性工程师、产品经理和企业主展示了如何在组织内可靠、有效和负责地运行和建立机器学习。你将深入了解其中涉及的方方面面,从如何在生产中进行模型监控到如何在产品组织中运营一个完善的模型开发团队。通过将SRE思维应用于机器学习,作为本书作者和工程专业人士的Cathy Chen、Kranti Parisa、Niall、D. Sculley、Todd Underwood以
许多AI入门指南可以说都是变相的微积分书籍,但这本书基本上避开了数学。作者Jeff Prosise帮助工程师和软件开发人员建立了对AI的直观理解,以解决商业问题。需要创建一个系统来检测雨林中非法砍伐的声音、分析文本的情感或预测旋转机械的早期故障?这本实践用书将教你把AI和机器学习应用于职场工作所需的技能。书中的示例和插图来自于Prosise在全球多家公司和研究机构教授的AI和机器学习课程。不说废话,也没有可怕的公式——纯粹就是写给工程
通过一系列近期新的技术突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、最小化理论和生产就绪的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。在更新的第3版中,作者Aurélien Géron探究了一系列技术,从简单的线性回归开始,逐步推进到深度神
如果你想从程序员转行做人工智能专家,这是一个理想的起点。基于Laurence Moroney很好成功的AI课程,这本介绍性的书提供了一个动手操作、代码优先的方法来帮助你建立信心,同时学习关键主题。你所需要的只是使用Python及其用于数据和数组处理的经验。你将学习如何实现机器学习中很常见的场景,包括计算机视觉、自然语言处理(NLP)和针对web、移动、云和嵌入式运行时的序列建模。大多数关于机器学习的书都是从大量的高等数学开始的。本指南
本书中,WeeHyongTok、AmitBahree和SenjaFilipi向你展示了如何使用弱监督学习模型创建产品。你将学习如何通过使用Snorkel(斯坦福大学人工智能实验室的一个衍生产品),在弱标记数据集上构建自然语言处理和计算机视觉项目。由于很多公司研究的机器学习项目从未走出他们的实验室,所以本书还提供了如何在真实案例中使用你所构建的深度学习模型的指南...
视觉系统的应用总体上较为广泛,但是现在实际能用上的确实是不太够。机器视觉非常重要,但是目前更多的是聚集在硬件数据采集和定位研究,本书更多的是聚焦于软件设计,特别是模式识别方面,系统地阐述了机器视觉的工作原理、分析方法、技术和应用,对MATLAB在图像视频处理的特点以及基本知识进行了阐述,从图形绘制层层深入MATLAB的二维和三维图像绘制功能,并介绍了科学计算可视化的相关知识;详细介绍了机器视觉的发展与当前技术的关键点,以及图像表示和描
(美)雷夫 艾斯
汪曾祺 著
刘争争
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
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