深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支。本書系統(tǒng)地介紹了如何用Python和NumPy實(shí)現(xiàn)的算法一步一步地實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)模型，而無(wú)須借助TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架，從而能幫助讀者更好地理解底層算法的脈絡(luò)，進(jìn)而進(jìn)行模型的定制、優(yōu)化和改進(jìn)。全書內(nèi)容設(shè)計(jì)可幫助讀者零起點(diǎn)通關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由簡(jiǎn)到難地講述感知機(jī)模型、多分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層全連接網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、批量歸范化方法、序列模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)

量子技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展的前沿技術(shù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)搜尋、破譯密碼、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、身份識(shí)別都是量子計(jì)算擅長(zhǎng)的方向。無(wú)論是量子計(jì)算還是量子通信，目的都在于解決經(jīng)典計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的問(wèn)題。預(yù)計(jì)，5年內(nèi)將會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的商業(yè)化運(yùn)用，10年內(nèi)會(huì)有普遍性的運(yùn)用，國(guó)內(nèi)外都很關(guān)注這一技術(shù)的發(fā)展。本書以淺顯易懂的方式講解復(fù)雜的技術(shù)前沿問(wèn)題，避免使用高深的量子力學(xué)、高等數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)原理專業(yè)知識(shí)，深入淺出地詳細(xì)介紹量子計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)理論、最新技術(shù)。

本書的內(nèi)容將前沿的網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)理論與一線實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，從科普角度介紹網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)基礎(chǔ)知識(shí)。本書共5部分(17章)，內(nèi)容包括：網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)概述、網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)技術(shù)與平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)人才培養(yǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)典型案例。本書旨在為全國(guó)網(wǎng)信干部提供理論指南、實(shí)踐指導(dǎo)和趨勢(shì)指引，也可以作為從事網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)研究、實(shí)踐和管理的專業(yè)人士的培訓(xùn)教材。

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和數(shù)字化快速成型技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)建模、CAD數(shù)據(jù)直接制造模型或零件,更加快速而精密地制造出任意復(fù)雜的模型和零件。本書講解了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和數(shù)字化快速成型技術(shù)的基本原理和方法,著重介紹了OpenGL編程、算法、曲線曲面、仿射變換,銜接計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和數(shù)字化快速成型的關(guān)鍵技術(shù)——數(shù)字化快速成型的前處理,以及三維數(shù)字化快速成型技術(shù)和實(shí)踐案例。本書可供高等學(xué)校機(jī)械制造、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、數(shù)字化制造、材料成型、汽車

本書講解了如何使用Python編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲，涵蓋爬蟲的概念、Web基礎(chǔ)、Chrome、Charles和PacketCapture抓包、urllib、Requests請(qǐng)求庫(kù)、lxml、BeautifulSoup、正則表達(dá)式解析數(shù)據(jù)、CSV、Excel、MySQL、Redis、MongoDB保存數(shù)據(jù)、反爬蟲策略應(yīng)對(duì)、爬蟲框架Scrapy的使用與部署，以及應(yīng)用案例。本書結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容精練，代碼示例典型實(shí)用，附帶實(shí)踐過(guò)程中遇

社交網(wǎng)站數(shù)據(jù)如同深埋地下的金礦，如何利用這些數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些人正通過(guò)社交媒介進(jìn)行聯(lián)系？他們正在談?wù)撌裁�？或者他們�(cè)谀膬海勘緯?版對(duì)上一版內(nèi)容進(jìn)行了全面更新和修訂，它將揭示回答這些問(wèn)題的方法與技巧。你將學(xué)到如何獲取、分析和匯總散落于社交網(wǎng)站（包括Facebook、Twitter、LinkedIn、Google、GitHub、郵件、網(wǎng)站和博客等）的數(shù)據(jù)，以及如何通過(guò)可視化找到你一直在社交世界中尋找的內(nèi)容和你聞所未聞的有用

視覺(jué)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)備受關(guān)注的新興研究方向，是視覺(jué)分析、目標(biāo)檢測(cè)、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前視覺(jué)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)正逐步應(yīng)用于社會(huì)各個(gè)行業(yè)，為人們的生活帶來(lái)更多便利。本書附以較多的應(yīng)用范例，具有較高的學(xué)術(shù)價(jià)值。本書將視覺(jué)檢測(cè)與大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，緊跟現(xiàn)在大數(shù)據(jù)研究的發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)這種學(xué)術(shù)思想也貫穿全書。其主要包括先進(jìn)視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)基礎(chǔ)、視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)中的拓?fù)浼軜?gòu)分析、視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)傳輸擁塞及對(duì)策、視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)中的傳輸能耗

本書是一本使用Photoshop進(jìn)行游戲UI設(shè)計(jì)制作的案例教程，語(yǔ)言淺顯易懂，配合豐富精美的游戲UI設(shè)計(jì)案例，講解了有關(guān)游戲UI設(shè)計(jì)的相關(guān)知識(shí)和使用Photoshop進(jìn)行游戲UI設(shè)計(jì)制作的方法和技巧。使讀者在掌握游戲UI設(shè)計(jì)各方面知識(shí)的同時(shí)，能夠在游戲UI設(shè)計(jì)制作的基礎(chǔ)上做到活學(xué)活用。全書共分為6章，全面介紹了游戲UI設(shè)計(jì)中的理論設(shè)計(jì)知識(shí)以及具體案例的制作方法，第1章為關(guān)于游戲UI設(shè)計(jì)，第2章為游戲UI設(shè)計(jì)基本元素，

MXNet是亞馬遜（Amazon）的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，以簡(jiǎn)單、高效、容易使用而著稱。它擁有類似于Theano和TensorFlow的數(shù)據(jù)流圖，為多GPU裝置提供了良好的配置。本書以MXNet作為研究實(shí)踐平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)量化投資交易。書中主要介紹了在MXNet環(huán)境下，利用深度學(xué)習(xí)常用算法，實(shí)現(xiàn)線性、MLP、CNN卷積、GoogLeNet、ResNet深度殘差、RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、DenseNet稠密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種模型在量化投資和股

本書向大家全面系統(tǒng)地介紹了區(qū)塊鏈核心技術(shù)、優(yōu)質(zhì)區(qū)塊鏈項(xiàng)目、行業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)和發(fā)展趨勢(shì)，同時(shí)還分享了了解和學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈知識(shí)的方法。本書將立足于區(qū)塊鏈技術(shù)，但并不局限于技術(shù)領(lǐng)域，而是延伸到區(qū)塊鏈的各個(gè)方面，從而形成一個(gè)比較完整的區(qū)塊鏈知識(shí)體系。從技術(shù)角度，除了深入講解區(qū)塊鏈的一些核心技術(shù)，還會(huì)涉及數(shù)字貨幣交易平臺(tái)、去中心化交易平臺(tái)的原理介紹。從業(yè)務(wù)角度，本書會(huì)談到區(qū)塊鏈在當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)踐與應(yīng)用。最后還會(huì)手把手地帶你構(gòu)建出自己