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本书全面介绍了算法的数学分析所涉及的主要技术。涵盖的内容来自经典的数学课题(包括离散 数学、初等实分析、组合数学),以及经典的计算机科学课题(包括算法和数据结构)。本书的重点是“平均情况”或“概率性”分析,书中也论述了“很差情况”或“复杂性”分析所需的基本数学工具。本书 版为行业代表性著作,第2 版不仅对书中图片和代码进行了更新,还补充了新章节。全书共9 章, 章是导论;第2~5 章介绍数学方法;第6~9 章介绍组合结构及其在算法分析
This book focuses on the stability of the dynamical neural system, synchronization of the coupling neural system and their applications in automation control and electrical engineering. The redefined concept of stabil
认知的高度决定了你创造价值的高度,包括你对世界的认知及世界对你的认知。知识图谱与认知智能技术的发展,既孕育了圈层变更的机会,也带来了人、机器、企业如何协同与博弈的难题。 本书总计12章,从理论到产业应用对知识图谱与认知智能进行了介绍。第1~7章围绕知识图谱与认知智能的需求,以用户、设备、企业为中心,讲解知识体系建设、知识图谱构建、知识存储、知识推理的基本原理与关键技术。第8~12章讲解如何运用知识图谱与认知智能技术,构建产品化及系统
随着5G技术的到来,物联网技术也将得到极大的提升!物联网在现今信息产业中的地位无可比拟,它在各个行业中的发展也是如日中天,备受瞩目,它产生的海量数据中所蕴含的价值无法估量。本书通过决策科学在物联网中的应用,自然而然地向读者阐明了这两者的交叉点智能决策的重要性和影响。同时循序渐进地将各种统计分析技术和机器学习算法,与物联网商业用例分析紧密结合,深入浅出地介绍给读者。...
《Python AI-机器学习-深度学习》列举了各类问题作为引导,所以基本可以从任意章节开始阅读。 第2章到第4章是“机器学习的基础”部分,第5章以后开始说明如何运用之前所学内容,并进一步说明如何导入深度学习,从而达到提高精度的目的。 对于初次接触机器学习的读者来说,完全掌握第2章的内容,更利于之后章节的学习。在第2章中用到的Colaboratory,是一个免安装的网络页面开发环境,可以省去大量软件安装的烦琐过程,从而可以轻松
《通晓信息技术:技能、概念与能力(第6版)》共4部分23章,阐述了计算、算法与信息化,数据与信息以及问题求解四大主题,给出一个清晰的路径表来展示如何从技能到概念进而提升到能力,探讨了一个精通信息技术的FIT框架:知识能力、基本概念和技能。通过掌握必不可少的核心概念,任何专业背景的人都能在这个纷繁芜杂的文信息时代,掌握通透的技术概念和技能。 《通晓信息技术:技能、概念与能力(第6版)》全彩印刷,脉络清晰,穿插有大量可以帮助理解的趣闻轶事
我们生活在一个信息爆炸的时代,每一分、每一秒,我们都能从电视、报纸或互联网上获得信息。我们甚至来不及思索,就已经被这些信息淹没。所以,我们需要一种新的方法来发现信息的美和乐趣。本书作者花费了数年时间,整理了几百个图像信息设计案例,归纳出一系列视觉主题,希望通过这些案例告诉读者,如何使信息的视觉效果与信息关联,以及与这些信息相关的事实,让信息设计更有意思,也让信息决策更高效。本书适合图像、信息、设计相关工作者及爱好者在学习和研究时使用.
本书以让读者快速掌握FE310嵌入式微控制器为目的,由浅入深地带领读者进入RISC-Ⅴ的世界。本书共分为7章,系统地介绍了SiFive E系列32位RISC-Ⅴ微控制器的体系结构、SiFive E31内核、片内存储系统、系统控制模块、外围设备接口的特点与性能;还介绍了SiFive Freedom Studio集成开发环境,Freedom E-SDK驱动库开发及SiFive Learn Inventor开发系统,开发系统连接外部红外与超
AutodeskRevit系列软件是三维参数化暖、水、电设计软件。AutodeskRevitMEP2021强大的可视化功能使设计师更好地推敲空间及发现设计的不足和错误,并且可以在任何时候、任何地方对设计进行任意修改,极大地提高了设计质量和设计效率。本书结合实际案例讲解了AutodeskRevitMEP2021的功能,是将理论运用到实际项目中的一次实践。本书共分为8章,主要包括AutodeskRevitMEP2021的总体介绍,暖、水、
迁移学习作为机器学习和人工智能领域的重要方法,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域都得到了广泛的应用。本书的编写目的是帮助迁移学习及机器学习相关领域的初学者快速入门。全书主要分为背景与概念、方法与技术、扩展与探索及应用与展望四大部分。除此之外,本书还配有相关的代码、数据和论文资料,优选限度地降低初学者的学习和使用门槛。本书适合对迁移学习感兴趣的读者阅读,也可以作为相关课程的配套教材...
本书介绍了受生物启发的步行机器人与物理环境的相互作用。它描述了步行机器人的形态设计和行为控制如何从生物学研究中受益。本书的目的是开发神经控制的模块化结构,生成物理步行机器人的不同反应行为,以此来分析反应行为背后的神经机制,并论证传感器融合技术,从而在合适的行为之间进行平滑切换。作者提供了人工感知动作系统的实例,并强调了生物学研究、计算神经科学和工程学之间的密切关系。 本书适合机器人、机电一体化、电子工程、控制和人工智能领域的研究人员、
本书是计算机组成与体系结构领域的经典教材。它对组成与体系结构领域的必要基础知识进行了全面的介绍。同时,本书涉及领域的前沿进展。与前一版相比,0版对许多主题进行了修订,并增加了新内容,包括GPGPU、异构多核处理器、嵌入式系统、微控制器、云计算、系统性能、存储器、直接缓存访问、Intel酷睿微架构等。本书对涉及的理论知识辅以充分的例子,其中大多数例子都来自两种使用广泛的指令集,即x86和ARM。适合作为高校计算机及相关专业学生的教材,对
《大数据分类模型和算法研究》强调了大数据的宝贵价值,论述了常用的数据分析技术与方法,在此基础上设计对应的大数据分类模型(线性分类模型和分类分析模型),具体的大数据算法包括关联规则分析算法、分布式算法、聚类算法等,并对大数据分析算法的并行化进行了相关研究。《大数据分类模型和算法研究》阐述了各个算法的应用场景及算法复杂度,从应用的角度提供了大量实例,使读者能够快速、高效进阶各类算法,并能够熟练应用到将来的工作实践中...
在微服务架构下,分布式事务一直是痛点和难点。Seata是阿里巴巴开源的分布式事务中间件,致力于以高效且对业务无侵入的方式,解决在微服务场景下面临的分布式事务问题。 本书作者是阿里巴巴GTS创始人和Seata作者,结合其多年在分布式事务领域设计、研发和应用的经验,深入浅出地阐述了分布式事务技术基础、Seata AT模式、TCC模式、RPC设计、事务协调器技术的原理,并给出了两个开发实例(AT模式和TCC模式)。 本书可以为微服务系统架构
《图表示学习》提供了一份关于图表示学习的综述。首先,本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论。然后,本书介绍并回顾了学习节点嵌入的方法,包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用。再后,本书对高度成功的图神经网络( Graph Neural Network, GNN)进行了技术上的综合介绍, GNN已成为图数据深度学习领域占地位且迅速发展的范式。很后,本书总结了针对图的深度生成模型的近期新进展,这是图表示学习新生但发展迅
本书系统介绍了非线性严格反馈系统的智能自适应控制的基本内容和方法,力图涵盖国内外近期新研究成果。主要内容包括:非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论,非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论,基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论,基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论,以及非线性严格反馈系统的智能自适应优化控制设计方法及理论等...
为贯彻落实《关于深化改革培育世界品质科技期刊的意见》,通过研究编制《蓝皮书(2021)》,基于手的全国科技期刊年检数据和CNKI、WoS(SCI)、Scopus等国内外知名数据库,在调研、统计、分析的基础上,呈现我国科技期刊和科技论文总体发展情况,反映全貌,分析现状,剖析问题,总结规律,预测趋势,探索我国科技期刊的可持续发展路径...
本书采用自顶向下的方法并辅以面向编程的方式,基于现代可编程GPU的WebGL 2.0着色器编程,综合利用HTML5、JavaScript和GLSL(OpenGL ES 3.0),开发可以在所有近期新浏览器中运行的三维图形应用程序,同时系统地介绍了现代计算机图形学的核心概念、原理和方法。本书是作者多年教学与科研的结晶,涵盖了交互式图形编程、可编程GPU绘制流水线、变换与观察、光照与着色、曲线与曲面建模、离散技术等计算机图形学的基本内容,
本书以基本概念、理论原理为主,以行业应用案例为辅,介绍空间计算中的交互设计、艺术设计、计算机视觉技术、AR/VR 开发框架、跨平台应用开发技术、机器学习与数据可视化、人工智能等领域的知识图谱,并展示了空间计算在医疗保健、体育娱乐、教育培训等行业的实际应用案例。本书提供了对空间计算的庞大知识体系的广阔概览。本书适合那些在技术开发、艺术设计、产品策划方面具有一定经验的读者,可作为他们入门空间计算领域的指引之书 ;也适合那些在空间计算领域已
本书是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术。本书适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读,所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献,给出了深度学习在语音识别中应用的全
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
林奕含
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缪哲 著
汪曾祺
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