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本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术，包括人工神经网络，卷积神经网络，深度学习平台及源代码分析，深度学习入门与进阶，深度学习高级实践，所有章节均附有源程序，所有实验读者均可重现，具有高度的可操作性和实用性...
本书分为数据时代、转型之路、决策之智、商业之变、未来已来五章。书中通过专家解说和典型案例剖析的形式，为读者解读大数据基本知识、基础技术、关键应用，以及对社会生活各个方面的影响...
本书是AB实验领域的标准化著作，它将带领你快速理解AB实验原理、掌握AB实验方法、搭建AB实验平台、塑造基于数据和实验的企业文化，高效开展AB实验、实现用AB实验驱动增长。通过本书的深入学习，你将成为为一个实验领域的专家，接近可以处理常规的AB实验中的大部分问题，帮助你更好地迭代产品，实现产品的优化和业务的增长...
本教材较为全面地介绍了人工智能应用场景下的数据采集、数据处理、数据标注等技术。全书分为4篇，共12个项目，包括了解数据采集、了解网络数据采集、了解端侧数据采集、数据存储与加载、了解数据处理、图像数据处理、文本数据处理、了解数据标注、图像数据标注、文本数据标注、深度学习图像分类应用实战、深度学习情感分析应用实战等内容。本教材以企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质为核心，通过理论与实战相结合的方式组织内容，以培养能够根据项目需求完成数
本书由2017年图灵奖的两位得主撰写，是计算机体系结构领域的经典教材，每年被超过40000名学生使用。新版的主要更新是在每章中添加了关于DSA的内容，并更新了所有实例，使全书更加与时俱进，满足学生和读者的新需求...
本书内容主要包括绪论、人工智能技术基础、环境感知与信息融合、群体智能与车队控制、自然语言处理与人机交互、无人驾驶应用等六部分内容。 本书可供人工智能技术及无人驾驶理论研究、技术开发等领域的技术人员和管理人员阅读，也可作为高等学校有关专业的教材或参考书...
本书旨在对现阶段的神经机器翻译技术和开放问题进行介绍，力求以通俗易懂的语言向读者系统化展现神经机器翻译的内涵和外延。本书内容主要包括三部分：基础篇主要介绍神经机器翻译的基本原理，发展脉络、核心技术及若干改进方法，本篇也提供了必要的神经网络和自然语言处理基础知识；实践篇旨在激发读者更多的实战兴趣，将神经机器翻译基本技术转为璀璨的场景应用，内容包括如何训练一个神经机器翻译系统、如何在不同计算环境下部署神经机器翻译以及如何动手实现一个神经机
人工智能作为带领未来的前瞻性、战略性技术，日渐成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎，人工智能必将深刻改变人们的生活和生产方式，给全世界发展带来新的机遇和挑战。 《机器嗅觉技术理论及应用》从硬件、软件和算法三个层面系统地介绍机器嗅觉技术，既有理论层面的介绍，也有基于嵌入式平台的实施方案。既介绍基础知识，又紧跟时代发展需求，不同于科研论文着重聚焦于某个研究热点。 为了方便机器嗅觉的刚入门者，《机器嗅觉技术理论及应用》力求系统地描
本书是一本系统研究计算机应用技术及其实践指导的专著。本书以应用技术为主线条，在介绍计算机概念、计算机系统等知识的基础上，深入分析了计算机应用与信息社会之间的关系，并结合实例操作，对计算机应用操作系统、数据通信技术、计算机网络技术、多媒体技术、信息检索技术等进行了系统地论述。同时，本书还对计算机网络安全技术进行了深入研究，旨在为旨在为更好地利用计算机应用技术提供切实可行的理论借鉴...
21世纪，生命科学成为带头学科，进一步推动计算机、互联网、机器人、人工智能等领域的发展。各个研究领域与之交叉融合，形成新工科理念。 生命科学的基本概念、基本原理和基本方法成为适应未来的新工科人才推荐的核心素养。为了顺应21世纪经济、社会、科技、文化发展对高等教育人才培养的要求，非生物专业的在校大学生不仅需要掌握一些生命科学的基础知识，还要站在国家发展和个人前途交汇点思考自己的未来，更要以生命逻辑的方式思考人类的未来。本教材将人
本书共13章, 分两大部分进行全面而系统的介绍, 第一部分从腾讯大数据平台的发展历程和总体架构切入, 深入剖析了各项技术原理, 阐述了实战过程中的挑战和自研核心技术的设计思想, 覆盖了大数据接入、计算、存储、分析、调度等大量技术组件。第二部分主要介绍了腾讯在数据治理、数据应用、机器学习和平台运营方面的建设经验, 并对腾讯大数据产品及其在内外部场景的实践落地进行了解读, 书中列举的大量实践案例对广大读者都极具参考价值和借鉴意义...
脑机接口研究致力于在人类大脑与外部设备之间建立起连接通路，架设起生物智能和人工智能之间的桥梁。认知科学建立了研究认知(Cognition)和智力(Intelligence)的基本概念和科学方法论，为脑机接口对大脑的工作状态及认知活动的解读提供了理论基础。 本书从认知科学理论、探索脑认知活动的技术手段、脑机接口的代表性技术及其前沿应用四个方面系统介绍脑机接口领域的*新研究成果。全书内容主要来源于创作组成员多年来在认知科学和脑机接口研究
《AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。 随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(医疗、法律和金融等等)。虽然智能体的设计原则已被理解，但目前的大多数深度学习模型对人类理解而言是“不透明的”。《AI可解释性(Pyt
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻击等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展开，从概念入手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，
高效的应急救援系统对于降低生命和财产损失具有重要意义，选址决策作为战略规划，具有长期的影响力。《基于分布式鲁棒优化的应急救援系统选址模型和算法研究》考虑了应急救援过程中可能存在的中断风险、需求波动，以及其他潜在的多重不确定性，采用分布式鲁棒优化方法决策应急设施选址和物资储备方式，改善了救援过程中的资金不足、救援质量下降等问题，利用理论性质对模型进行有效近似，提出了外逼近、分支剪界等算法加速求解效率。研究结果显示，本书的模型较为全面地刻
基于云的人工智能服务可以自动完成客户服务、数据分析和财务报告等领域的各种劳动密集型任务。其秘诀在于运用预先构建的工具，例如用于图像分析的Amazon Rekognition或用于自然语言处理的AWS Comprehend。这样，就无须创建昂贵的定制软件系统。 《快速构建AI应用——AWS无服务器AI应用实战》是利用基于云的解决方案快速完成人工智能项目的指南。你可以从本书学到如何通过将多个云组件构建在一起来完成真实世界的应用程序，
我们在与环境交互的过程中进行学习，经历的奖励或惩罚将指导我们未来的行为。深度强化学习将该过程引入人工智能领域，通过分析结果来寻找最有效的前进方式。DRL智能体可提升营销效果、预测股票涨跌，甚至击败围棋高手和国际象棋大师。 《深度强化学习图解》呈现生动示例，指导你构建深度学习体系。Python代码包含详明、直观的注释，助你深刻理解DRL技术。你将学习算法的运行方式，并学会用评估性反馈来开发自己的DRL智能体。 本书主要内容包括:
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...
作为机器学习领域应用比较成熟、广泛的业务，个性化推荐在电商、短视频等平台发挥着重要作用，其背后的推荐系统已成为当今越来越多应用程序的标配。关于推荐算法的论述有很多，而要将其很好地应用到实际场景中，则需要大量的实践经验。本书从实战的角度介绍推荐系统，主要包含三部分 ：召回算法、排序算法和工程实践。书中细致剖析了如何在工业中对海量数据应用算法，涵盖了从算法原理，到模型搭建、优化以及很好实践等诸多内容...
市面上深度学习的相关书籍很多，大多以深度学习的框架和使用为主，应用场景也多为计算机视觉、图像处理、自然语言处理等方向。本书则面向智能制造领域，面向对深度学习的基本理论和概念缺少深入了解的工程技术人员，以方便他们能更加快速地使用深度学习实现在工程上的科学应用。基于此，本书首先介绍了机器学习/深度学习的基本概念，从人工智能和机器学习的背景和基础理论讲起。然后介绍了当前常用的3种深度学习框架和案例，辅助读者能更快地实现自己的深度学习模型。最
随着经济水平和科学技术的不断提高，在工业制造的各行各业中逐渐使用机器视觉技术取代人工，提高生产效率并保证产品质量。由于机器视觉所具有的高效率和高精度优势，以及现代工厂对产品质量记录及可追溯性的需求，机器视觉的发展已经成为一个必然趋势，是人工智能产业中不可或缺的重要一环。 本书从基础、认知、入门、进阶和实战五大模块，结合18个相应的任务，以任务实操的形式，由浅入深详细展示了机器视觉的多项功能。每个任务都设置了任务背景、能力目标、知识
本书为“十三五”国家重点出版物出版规划项目之一，为第2版。本书以藏文字处理为研究对象，论述了藏文排序方法、藏文音节规则、自动拼写算法和藏文音节构件分解及类型识别算法；以藏文词处理为研究对象，论述了藏文停用词自动处理方法、词性标注方法、藏文人名识别方法，研究了CRF和深度学习的藏文人名识别技术；以藏文自动校对为研究对象，论述了基于音节规则的藏文拼写检查算法、藏文自动校对系统框架和接续关系检查算法；以藏文句子与语义处理为研究对象，论述了论
本专著是针对量子计算和网络科学领域交叉研究的专著。本专著结合作者的部分研究成果，旨在介绍量子行走算法在复杂网络结构挖掘和表示学习中的应用。主要内容有：量子计算和量子行走的基础理论，低维量子行走的泛化定义和性质，离散时间量子行走和连续时间量子行走在网络节点、网络链路以及网络子图挖掘中的应用，量子行走在网络表示学习和图神经网络中的应用...
本书使用浅显生动的语言，通过贴近生活和时代的案例，详细讲解了人工智能的相关概念、技术、应用，主要内容包括：人工智能的概念、人工智能的技术框架、人工智能技术基础（机器学习、神经网络、深度学习等）、人工智能关键技术（大数据、云计算、人工智能芯片等），并从教育、农业、工业、金融、医疗、生活、文娱、军事等方向阐述了人工智能在各行各业中的具体应用，最后对人工智能的未来发展进行了分析。 本书内容全面、语言生动、通俗易懂，可作为人工智能初学者的启蒙
本书用滚雪球的思维讲解 Python 的知识体系。 本书共 31 章，分为 3 个部分。 第 1 部分为基础篇，包括第 1~15 章，介绍 Python 语言核心知识点。 第 2 部分为进阶篇，包括第 16~28 章，是进阶内容，也是 Python 语言的魅力点所在。通过对这部分 内容的学习，读者会全方位地感受到 Python 的灵活、迅捷、禅意。 第 3 部分为实战篇，包括第 29~31 章，通过 3 个实战案例，介绍 Python
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相 关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参...
一个 AI 的自白，以第一人称视角，通俗易懂地讲述 AI 的来龙去脉，生动活泼地表达 AI 的技 术原理。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多 个维度；从语言到绘画，落地实战演习。ChatGPT 的诞生，引发了奇点降临，点亮了 AGI（通用 人工智能），并涉及大模型、深度神经网络、Transformer、AIGC、涌现效应等一系列前沿概念。 硅基物语，一本书读懂人工智能时代...
进入21世纪，信息技术飞速发展，人工智能、大数据、云计算等新兴技术深刻地影响着人们的生产和生活，推动着社会的进步，也刷新着人们对社会和世界的认知与理解。具备信息素养是这个时代对公民提出的基本要求，信息的获取、传播、处理和应用能力，已经逐渐成为人们所需要具备的基本能力。如今，世界各国无不重视信息技术的发展，也在加强信息技术教育，我国的信息技术教育也必须紧跟时代的步伐。 《信息技术教学原理与应用研究》主要对中学阶段的信息技术教学进行
AI领域的基石王者,那些还沉迷于CNN，RNN的工程师被警告：放弃战斗吧，向Transformer投降！ 在过去的二十年中，自然语言处理研究领域发生了翻天覆地的变化。在这段时间里，自然语 言处理经历了不同的处理范式，并最终进入了一个由神奇的Transformer体系结构主导的新时代。 Transformer深度学习架构是通过继承许多方法而产生的，其中包括上下文词嵌入、多头注意力机制、位置编码、并行体系结构、模型压缩、迁移学习、跨语言
强化学习是机器学习的重要分支，是实现通用人工智能的重要途径。本书介绍了强化学习在算法层面的快速发展，包括值函数、策略梯度、值分布建模等基础算法，以及为了提升样本效率产生的基于模型学习、探索与利用、多目标学习、层次化学习、技能学习等算法，以及一些新兴领域，包括离线学习、表示学习、元学习等，旨在提升数据高效性和策略的泛化能力的算法，还介绍了应用领域中强化学习在智能控制、机器视觉、语言处理、医疗、推荐、金融等方面的相关知识。 本书深入浅出
《面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite，ML Kit和Flutter》详细阐述了与移动设备深度学习开发相关的基本解决方案，主要包括使用设备内置模型执行人脸检测、开发智能聊天机器人、识别植物物种、生成实时字幕、构建人工智能认证系统、使用AI生成音乐、基于强化神经网络的国际象棋引擎、构建超分辨率图像应用程序等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机
本书分为三个部分： 基础理论、大数据可视化、大数据可视化工具及应用。 基础理论部分包括第1、2章。第1章回顾了可视化发展进程，介绍了可视化领域的一些基础概念及应用； 第2章介绍了可视化的一般流程及设计组件。 大数据可视化部分包括第3～7章，主要介绍了不同类型数据的可视化方法，分别为： 比例数据、关系数据、文本数据、复杂数据。 大数据可视化工具及应用部分包括第8～18章，选取了市场上主流的一些可视化工具，围绕它们的使用方法和应用案
本书由计算机的定义、计算机操作系统的运用、计算机进程管理的运用、计算机图形图像技术应用、信息安全与计算机新技术这几部分组成，全书以发展创新计算机技术与创新研究为主要，分析计算机仿真模型研究、计算机视觉关键算法研究、计算机多媒体应用等，为数据选择适当的逻辑结构、存储结构以及相应的处理算法，要求掌握算法的时间、空间复杂度分析基本技术，培养良好的风格。并通过计算机实际应用及其信息化创新进行深一步的研究，理论结合实际，对从事计算机、信息化等方
本书从业内人士视角出发，向读者介绍了人工智能技术在人类商业活动中的应用情况，探讨了AI应用与商业活动中的法律问题。本书并没有采用教科书似的枯燥理论讲解方式，也没有涉及过多的专业理论知识。本书以实例为基础，选取了有望利用人工智能技术的商业领域，来解说实际应用方法和面临的法律法规问题。本书共8章，具体章节内容如下：第1章，与人工智能共同创造的未来商业；第2章，介绍人工智能商业的法律风险；第3章，为读者介绍自动驾驶技术在社会中引爆的新革命；
在科技浪潮席卷全球、代码“吃掉”世界的当下，技术团队规模不断扩张，技术的发展越来越快。怎样做好团队的一分子，或者怎样以技术引领公司发展，是摆在每个IT从业人员眼前的难题。本书作者出身大厂，千锤百炼后又到创业公司摸爬滚打，她将自己宝贵的职业经历整理、总结成书，详细描绘了技术管理职业生涯中必然要经历的七个阶段。下到在基层做一个好员工、培养新人、引领团队，上到辅助公司制定技术战略、搭建高效团队、培育工程师文化，本书在涵盖管理基本知识的同时，
本书深入全面地讲解了现代推荐算法，同时兼顾深度和广度，介绍了当下较前沿、优选的各类算法及其实践。本书从总览篇开始，介绍推荐系统的基本概念及工作环节。在模型篇中，除了梳理推荐系统的发展史，本书还重点讲解面向工业实践的选择及改进，为读者打下推荐系统的算法基础；进而带着读者进阶到前沿篇、难点篇，面对推荐系统中的各式问题，给出解决方案；最后在决策篇中，从技术原理和用户心理出发，解释一些常见决策背后的依据，从而帮助读者从执行层面进阶到决策层面，
本书是一本关于数据处理与误差分析的实用手册。全书主要介绍了实验数据的表示以及实验误差和不准确性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不准确性的表示、误差的分类和传递、概率分布、实验数据处理、数据及其误差的图形处理、数据的拟合函数以及回归贝叶斯分析，侧重于如何在实验数据给定的条件下确定理论中的参数值和不准确性的很优估计。同时，为满足读者的进一步需求，本书在附录部分给出了背景资料和部分理论推导。全书内容结合了图形、应用实例和计算机程序，能
人工智能（AI）是否会取代人类？是不是所有的事情机器都能比人做得好？当 AlphaGo 能下围棋、ChatGPT 能理解并生成内容时，当每一次AI 应用取得突破时，这两个问题都会引起人们的广泛讨论。 本书提供了多个 AI 应用的例子，可让读者直观地了解 AI 已经可以出色地完成很多任务。通过一个个具体的案例，本书细致讲解了主要 AI 工具的使用方法，包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 等
本书按实战项目研发的先后顺序，介绍了目标检测神经网络从研发到运营的全生命周期。首先介绍了目标检测场景下的图片标注方法和数据格式，以及与之密切相关的特征融合网络和预测网络；介绍了数据"后处理”所涉及的NMS算法及其变种，在此基础上，读者只需结合各式各样的骨干网络就可以搭建完整的一阶段目标检测神经网络模型。接下来介绍了神经网络的动态模式和静态模式两种训练方法，以及训练过程中的数据监控和异常处理。最后以亚马逊云和谷歌Coral开发板为例，介
《3ds Max 2022三维动画制作标准教程：全彩版》系统地介绍使用中文版3ds Max 2022进行三维动画制作的方法。全书共分12章，主要内容包括3ds Max 2022入门、几何体建模、修改器建模、二维图形建模、多边形建模、材质与贴图、摄影机与灯光、三维动画制作、动力学技术、毛发系统、渲染技术和综合案例解析等。 《3ds Max 2022三维动画制作标准教程：全彩版》结构清晰，语言简练，实例丰富，既可作为高等学校相关专业的教材
Storm作为实时的、分布式以及具备高容错的流式计算系统，对比适于海量数据批处理的hadoop，不仅简化了数据流上相关处理的并行编程复杂度，也提供了数据处理实时性、可靠性和集群节点动态伸缩的特性。本书通过各自章节的详细阐述和应用，全面介绍了Storm的溯源发展、核心概念和集群配置、可靠性保障关键技术、常用的并行流模型编程范式，关键数据结构和源码解析等。本书的一大特色是，书中所有实例，均来自笔者所在团队的实际应用，是一个在智能交通背景下
本书包括五个部分：第yi部分介绍文本情感分析的研究背景、研究现状和基础技术；第二部分从内容语义理解的角度出发，介绍基于隐式表达的讽刺检测技术；第三部分从用户个性化建模的角度出发，介绍多轮对话中的情绪分析技术；第四部分介绍小样本场景下的立场检测解决方案；第五部分介绍对抗攻击场景下的情感分类防御技术...
本书紧密围绕深度学习及加速技术的基础理论与应用案例展开叙述，实现了深度学习算法设计与硬件加速技术的有机统一，是一本基础理论与实践案例相结合的实用图书。其具体内容涉及人工智能基本概念，神经网络数学基础、神经网络基本结构与学习策略、反向传播算法数学原理与训练机制等神经网络基础理论，以及一些高级主题和实践。本书可作为从事人工智能领域算法研究、架构设计与应用实现等工作的科研人员、工程师以及高等院校师生的参考书籍...
Istio作为服务网格技术拥有代表性的产品，历经多年发展已日渐成熟，并受到越来越多开发者的青睐。本书以 Istio 服务网格为核心，内容包括基本概念、核心功能、运维、企业级落地四大部分，从基本的安装部署到功能实践，从底层原理分析到故障排查，从进阶操作到企业级实战，由浅入深地介绍了 Istio 服务网格的各个方面。本书适合正在使用或关注 Istio 的开发工程师、运维工程师、架构师等云原生领域从业者阅读。无论你是服务网格技术的初学者，还
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容...
本书围绕 Hadoop 大数据平台及其生态系统组件的部署与运维，采用 “任务驱动＋知识准备＋任务实施＋考核评价＂ 的项目化模式组织各单元的内容。全书分为 11 个单元，主要内容包括大数据简介、Hadoop伪分布式安装部署、Hadoop 集群部署与监控、HDFS 分布式存储、使用 MapReduce 实现电商销售数据的统计、Hadoop 高可用集群规划部署、分布式数据库 HBase 部署与应用、数据仓库 Hive 部署与应用、Spark
本书是教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于过程解析及仿真的认知性VDT作业人因可靠性研究(19YJAZH051)”的研究成果。本书利用人因工程、认知心理学、管理学及计算机仿真的理论与方法，从过程解析视角对认知性VDT作业绩效及管理问题进行了系统的研究。本书的主要内容包括：认知性VDT作业认知动素集、认知性VDT作业过程解析及绩效形成机理、基于ACT-R的认知性VDT作业过程仿真、基于过程重构的认知性VDT作业任务界面优化、认知性V
本书从计算机视觉技术研究现状介绍入手，主要讲述了计算机视觉所涉及的图像的形成、基本的图像处理方法、图像特征、纹理分析、图像分割、模型拟台、三维重建以及物体的检测、跟踪、识别等内容，并对计算机视觉中深度学习的典型应用进行了介绍，在此基础上展望了计算机视觉技术的发展趋势，及其在应用方面的创新。本书内容丰富，时代感强；力求严谨，注重与时俱进，具有知识系统、语言简洁、突出实用性等特点。本书旨在为从事智能控制与模式识别研究的研究人员及工程技术人
《深度学习模式与实践》通过介绍**实践、设计模式和可复制的架构，指导读者的深度学习项目从实验室走向应用。本书收集并阐明了近十年来真实世界中深度学习最紧密的洞察。读者将通过每个有趣的例子学习相关技能，并建立信心。 《深度学习模式与实践》深入研究了如何构建成功的深度学习应用程序。通过将经过验证的模式和实践应用到自身项目中，读者将节省数小时的试错时间。本书通过测试的代码示例、真实世界示例和出色的叙事风格，使复杂的概念变得简单和有趣。在此过程
本书以专利技术研究方法重点研究了X86指令实现专利技术。按照上述门类逐一解读Intel以专利形式公开的技术路径和技术方案，同时研讨了技术之间的关系，并进行分析评判，可用于指导后来者的研发实现和指示技术突破方向...
本书共13章，依次讲述程序设计基础、算法基础、排序、查找、搜索、字符串匹配、图论、动态规划、高级数据结构、数论、组合数学、计算几何基础、博弈论。 书中提供了大量习题和答案供读者学习使用。 本书可作为高等学校计算机相关专业算法设计类课程的教材，也可供对算法设计、程序设计竞赛感兴趣的读者自学使用...
服务质量预测是服务计算的一个重要研究分支，是支撑服务发现和服务管理的有力技术工具。经过多年发展，服务质量预测已聚焦到如何利用机器学习技术解决情境感知的应用需求问题。本书围绕此议题，针对静态、动态、多属性、拓扑感知、虚拟机等场景下服务质量预测问题，分别阐述基于近邻效应、矩阵分解、非负多矩阵分解、贝叶斯鲁棒张量分解、深度神经网络、贝叶斯网络等机器学习技术的解决方案，集中体现该领域**的研究成果与发展动态...
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
刘争争
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
梁实秋
宋瑞祥 著
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