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本书跳出传统数据中心建设框架，介绍金融行业、互联网行业绿色、智能的数据中心建设理念和落地方法，能为组织的决策者、管理者、行业专家、研究学者以及各界云专业人士提供思路指引和实操方法，成为业界数据中心建设的一本通鉴。本书涵盖数据中心的规划、设计、建设与运营四个方面，通过多种典型数据中心的介绍，展现数据中心业态的基本格局。 撰写本卷旨在协助读者深入了解数据中心建设的全流程，把握智能、绿色数据中心建设过程中的重要环节和关键基础设施。通过阅读本
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握数学 编程 机器学习的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量克服传统数学教材的各种弊端，让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。《统计至简：概率统计全彩图解 微课 Python
计算机，已经无处不在，你走到任何位置，都会有成千上万各种类型的计算机围绕着你，小到各种移动设备，大到飞机火车，都是由各种计算机控制并运转。你可曾想过这些计算机是怎么运作的？一个字节是怎么产生又是怎么消亡的？网络是如何连接一切的？人工智能到底是什么？冬瓜哥其人，喜钻研，擅用与科班教材截然不同的方式把计算机原理细细分解，娓娓道来。这本书如此通俗，以至于假设当代文明毁灭之后，下一个文明从地壳中找到这本书，按照书中所讲即可迅速建立起计算机体系
一个无比严谨的技术痴迷者创作的一本饱含诚意与想象力的经典存储著作。...
《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：
云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的服务模式。撰写本卷旨在协助读者全面了解云技术，提出公有云和行业云建设和应用指南。通过阅读本卷可获得以下三个方面的收益： 1、获取技术知识：读者可以从本卷中获取对云相关技术全面和深入的理解； 2、掌握未来方向：通过本卷阅读可以获取云的进一步发展方向并了解**技术； 3、找到解决方案：可以从本卷中了解金融业行业云的发展趋势，优化自身定位，
工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习
\\\\\\\"本书凝聚了一个从业多年、仍战斗在办公室工作一线的小秘书的实践经验总结和理论思考成果。它不是以往或粗制滥造、或板着面孔、或不说真话的职场书，而是敢于揭露职场真相的真实手记。 它说真话，告诉你职场到底有什么规矩：你不经常找领导汇报，领导就是不高兴；你写文章不懂得研究借鉴，就是写不好；你老在微信上问“在吗”，别人就是讨厌你。职场规矩就是这样，你看清楚了，就能绕开雷区。 它说人话，用口语化的、轻快活泼的字句来组
云是数字化时代最具代表性的新兴技术，对社会生活、经济、文化和商业生态格局产生了深远影响。《云鉴》系列第四卷《云涌星聚》将读者带入云的完整业务应用场景，帮助读者深入理解云作为数字化时代的IT基础设施所具备的敏捷、弹性和开放的特征与优势，通过典型数字化转型与业务创新应用案例展现云为现代社会带来的丰富多彩的价值蓝图。撰写本卷预期为诸位读者带来的核心收获是业务价值的升维思考、科技元素的创新赋能。将读者带入到充满智慧、充满活力、充满创新、充满数
《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》兼顾深度和广度，涵盖了用户体验过程所涉及的知识体系及其应用范围（比如过程、设计架构、术语与设计准则），通过7 部分33 章，展现了用户体验领域的全景，旨在帮助读者学会识别、理解和设计出高水平的用户体验。本书强调设计，注重实用性，以丰富的案例全面深入地介绍了UX 实践过程。 《高质量用户体验（第2版 特别版）：恰到好处的设计与敏捷UX实践》广泛适用于UX从业人员：UX设计
这是一部有关计算机科学和人工智能之父艾伦?图灵的科普佳作，它生动地介绍了图灵的生平，以通俗易懂的语言展现了图灵在计算机科学、数理逻辑、密码学、人工智能、人工生命、认知科学、机械化数学等诸多领域的杰出成就，其中不乏一些高屋建瓴的思想。例如，作为通用计算模型的图灵机、对判定问题的否证、机器学习的本质、形态发生的动力学解释等。 本书内容细致严谨，从多个视角为我们描述了真实而立体的图灵，可作为研究计算历史的重要参考文献。图灵对国家的无私奉献、
脑与语言认知是一门新兴的交叉学科，语言是人类区别于其他动物的最重要特征，在人类进化过程中语言的使用成为人脑重量(从远古的300g增加到现在的1200~1400g)和容积增长的决定性因素，可以说人脑与语言是共同进化的。本书内容丰富，代表着本学科的国际前沿。为语言学、认知科学、人工智能等学科的发展起促进作用，脑的理论模型对引导认知科学和语言理解有重大意义。内容均来自于实验，保证了结论的真实性、可靠性，而且涉猎内容广泛、丰富多彩、图文并茂，
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经
《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》，就会发现过渡到Python程序是无缝的！不需要事先具有Python编程经验。 本书以解决问题为导向，强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题，提供从相关概念定义、理论分析到算法实现的全套解决方案。每章末尾安排有课后习题
《系统分析与设计》(第9版)基于系统开发生命周期(SDLC)模型来组织主题和内容，体现主题涵盖信息系统的概念、技能、方法、技术、工具与观点，全面介绍了系统分析师必知必会的概念、技术。值得注意的是，为了帮助读者做好毕业前的“顶石项目”，书中还特别结合三个案例介绍了敏捷方法在信息系统开发中的实际应用。 《系统分析与设计》(第9版)主要面向管理信息系统(MIS)或计算机信息系统(IS)课程的高年级本科生，也适合MBA和其他专业希望了解并掌
本书篇幅有限，即便在现有篇幅的基础上扩充10倍，也很难涵盖模式识别与计算机视觉领域的全面发展情况，这一点毋庸置疑。不同于期刊、特刊，本书涵盖的内容为模式识别与计算机视觉在理论和应用方面的关键成果。本书共有6版，这6版书概括了该领域近三十年的发展，通过它们，读者可以更好地了解这个不断更迭的领域。在信息研究基金会的资助下，本书的第1～4版现已向大众免费开放，网址可扫封底二维码获取...
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...
本书从人工智能、机器学习和深度学习三者的关系开始，以深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统的应用实践为主线，逐步剖析模型原理和代码实现。书中的内容深入浅出，通过原理与代码结合、产业实践和作业结合的方式，帮助读者更好地掌握深度学习的理论知识和深度学习开源框架的使用方法。为了让更多的读者从中受益，快速应对复杂多变的AI应用，书中还 介绍了各种模型资源和辅助工具，旨在帮助读者在人工智能的战场上和“AI大师”一样无往不利。 人工智能是
智能运维是面向产品全生命周期智能制造的重要组成部分。随着感知技术、预测技术和智能技术的深度应用，装备维修从原来的事后维修模式、定时维修模式逐步向基于状态的维修模式转变，而提高装备状态监测和维修决策水平是实现这种转变的关键。本书在基于状态的维修模式及其技术体系基础上，对基于状态的维修所涉及的数据处理、状态监测、趋势预测、故障诊断、维修决策等关键技术进行阐述，为复杂装备制造服务和智能运维提供技术参考...
现代计算机系统的软硬件架构十分复杂，是所有IT相关技术的根源。本书尝试从原始的零认知状态开始，逐步从最基础的数字电路一直介绍到计算机操作系统以及人工智能。本书用通俗的语言、恰到好处的疑问、符合原生态认知思维的切入点，来帮助读者洞悉整个计算机底层世界。本书在写作上遵循“先介绍原因，后思考，然后介绍解决方案，最终提炼抽象成概念”的原则。全书脉络清晰，带领读者重走作者的认知之路。本书集科普、专业为一体，用通俗详尽的语言、图表、模型来描述
本书主要内容：第1章为动态规划原理；第2章为策略前展与策略改进；第3章为专用策略前展算法；第4章为值和策略的学习；第5章为无限时间分布式和多智能体算法。 横空出世的围棋软件AlphaZero算法对本书有很大影响。本书内容同样基于策略迭代、值网络和策略网络的神经网络近似表示、并行与分布式计算和前瞻最小化约简技术的核心框架构建，并对算法的适用范围做了拓展。本书的特色在于给出了分布式计算和多智能体系统框架下的强化学习策略改进计算的效
智能优化正在成为人工智能、计算机科学、信息科学、生物信息学、仿生学、自然科学诸多领域交叉融合研究的前沿学科，它为解决许多领域中缺乏准确数学模型的复杂系统优化问题提供了强有力的工具。 本书将第1版的106种原创的智能优化算法与涌现计算增加到159种，全面地反映该领域创新性的研究成果，堪称国内优选的智能优化算法大全。全书共六篇：第一篇仿人智能优化算法（21种）；第二篇进化算法（12种）；第三篇群智能优化算法（70种）；第四篇仿植物生长算法
《计算几何—算法设计、分析及应用（第5版）》系统地介绍了计算几何中的基本概念、求解诸多问题的算法及复杂性分析，概括了求解几何问题所特有的许多思想方法、几何结构与数据结构。全书共分11章，包括： 预备知识，几何查找（检索），多边形，凸壳及其应用，Voronoi图、三角剖分及其应用，交与并及其应用，多边形的获取及相关问题，几何体的划分与等分，路径与回路，几何拓扑网络设计，图形学习、推理及判定等。 《计算几何—算法设计、分析及应用（
本书是一本全面、深入解析与算法竞赛有关的数据结构、算法、代码的计算机教材。 本书包括十个专题： 基础数据结构、基本算法、搜索、高级数据结构、动态规划、数论和线性代数、组合数学、计算几何、字符串和图论。本书覆盖了绝大多数算法竞赛考点。 本书解析了算法竞赛考核的数据结构、算法； 组织了每个知识点的理论解析和经典例题； 给出了简洁、精要的模板代码； 通过明快清晰的文字、透彻的图解，实现了较好的易读性。 本书的读者对象是参加算法竞赛的中
《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和很近邻、非监督学习、随
主要内容 ●规划新的并行项目 ●了解CPU和GPU架构上的差异 ●找到性能不佳的内核和循环 ●使用批处理调度来管理应用程序 ...
《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章，分为5部分，第一篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特点是结合编程解题，加深读者印象，第二篇说明TensorFlow的学习地图，从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践，逐步解构神经网络，第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等，第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域，介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等，最后，介绍了强化学习的
科技教师能力提升丛书分为理论、方法、实践三个模块，共包含10门课程教材：《科技前沿与科学教育》《科学思维与科学探究》《STEM教育理论与实践》《科创教育理论与实践》《科创活动组织与实践》《课程开发与科学传播》《计算思维与程序设计》《人工智能与开源硬件》《设计思维与产品创意》《创意搭建与工程设计》。适合读者对象包括中小学科学教师、科技教师、学科教师、通用技术教师、信息技术教师，以及科技馆所从事科学教育工作的科技辅导员和社会自学者...
《人工智能：探昔论今（英文版）》涵盖了人工智能的广泛领域。首先，《人工智能：探昔论今（英文版）》系统全面地介绍了人工智能的核心知识，包括传统人工智能的基本理论和技术，计算智能的基本原理和方法。其次，该书侧重于发展迅速、应用广泛的人工智能新技术，对神经网络和深度学习及其应用进行了较为全面的介绍。再次，该书理论与实践高度融合，第8章至第12章列举了人工智能的应用实例，如专家系统、智能规划、智能感知、自然语言处理等，有助于读者对人工智能
本书采用理论与实践相结合的形式，系统阐述云计算和大数据服务的具体实现。 云计算和大数据服务战略的落地，包括技术构建和运营管理、新兴的人工智能技术的应用，以及组织能力的建设。针对这一目标，全书分为七部分：云计算技术、大数据与数据智能、服务的技术运营、智能运营（AIOps）、安全技术与管理、服务质量管理和组织能力。写作本书的目的是帮助读者对云计算和大数据的重要专题从基本概念、发展思路到解决方案有一个系统认识。 本书具有非常强的
人工智能 (AI) 时代已悄然而至，然而对 AI 伦理学的研究却刚刚起步。与以往的技术革命不同，AI 有望在多个领域取代人类，但也有伤害人类的潜在风险。为防止对AI技术的滥用，我们在复杂性变得不可控之前，必须把最糟糕的情况都预想到、分析到。 《人工智能伦理》从人工智能的关键内容（包括图灵测试、数据、知识、机器学习、自我意识等）出发，尽可能地用朴素的语言讲清楚复杂的概念，揭示出各种AI伦理问题以唤起读者的思考。本书基于大量真实数据，阐述
梁实秋
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
老王子
宋瑞祥 著
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
缪哲 著
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