本書通過深入淺出的文字，把計算機(jī)的全貌呈現(xiàn)在讀者面前，各科目在其中的角色和作用將一目了然。計算機(jī)科學(xué)并非孤立的自然學(xué)科，本書詳細(xì)論述了它與生物學(xué)、數(shù)學(xué)、信息學(xué)、經(jīng)典物理學(xué)、量子力學(xué)、心理學(xué)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，幫助讀者實現(xiàn)知識的大融通。在了解計算機(jī)的過程中，本書將啟發(fā)讀者探索生命本身的意義，體會“科學(xué)本源相通、萬物與我為一”的智

本書著重在新工科背景下為所有工科計算機(jī)及非計算機(jī)專業(yè)的本科新生提供完整的計算機(jī)科學(xué)思維框架，以Python高級程序設(shè)計語言作為線索，簡化計算機(jī)領(lǐng)域中的各個分支為模型，使用Python進(jìn)行簡易實現(xiàn)。全書共分8章：第1章總括性地從計算思維的角度介紹計算機(jī)學(xué)科的整體脈絡(luò)；第2章著重介紹計算機(jī)中對于數(shù)據(jù)和信息的編碼原理；第3章

本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識，全書共13章，內(nèi)容包括Hadoop大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、YARN資源管理、MapReduce分布式計算框架、HBase分布式數(shù)據(jù)庫、流數(shù)據(jù)采集、典型非關(guān)系數(shù)據(jù)庫的安裝與使用、分布式數(shù)據(jù)分析工具Pig、Spark大數(shù)據(jù)處理框架、基于Python的SparkRDD編程、基于

本書簡潔明了，通俗易懂，內(nèi)容精煉，適合幫助讀者快速了解傳感器的原理、特點及應(yīng)用，并了解智能檢測及應(yīng)用，拓寬視野。全書共分三部分，第一部分為傳感器的基本知識及傳感器的基本特性，第二部分包括各種傳感器的測量原理、結(jié)構(gòu)特性、測量電路和應(yīng)用等。第三部分智能檢測應(yīng)用，包括機(jī)器視覺檢測技術(shù)、生物識別及傳感技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)及

本書是一本全面介紹深度學(xué)習(xí)和PyTorch實戰(zhàn)的入門指南。全書共11章，第1章主要介紹了深度學(xué)習(xí)的概念、應(yīng)用場景及如何搭建開發(fā)環(huán)境。第2章詳細(xì)介紹PyTorch數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括函數(shù)、微分、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣等基礎(chǔ)知識及案例。第3章則介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理及常用工具，包括NumPy、Matplotlib、數(shù)據(jù)清洗、特征工程以及深度學(xué)

本書是“鳶尾花數(shù)學(xué)大系：從加減乘除到機(jī)器學(xué)習(xí)”叢書的最后一冊，前六本解決了編程、可視化、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)方面的諸多問題，而本書將開啟機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法的學(xué)習(xí)之旅。本書設(shè)置了24個話題，對應(yīng)四大類機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法(回歸、分類、降維、聚類)，覆蓋算法包括：回歸分析、多元線性回歸、非線性回歸、正則化與回歸、貝葉斯回歸、高斯過程、k近

本書是一本針對初學(xué)者介紹人工智能基礎(chǔ)知識的書籍。本書采用通俗易懂的語言講解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程和主要方法，內(nèi)容涵蓋人工智能的核心方法，包括什么是人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何實現(xiàn)的、計算機(jī)是如何學(xué)會下棋的、計算機(jī)是如何找到最優(yōu)路徑的、統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法是如何實現(xiàn)分類與聚類的、專家系統(tǒng)是如何實現(xiàn)的等，每種方法都配有例題并

《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用》主要介紹了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究。內(nèi)容包括中國個人收入分布的實證和理論分析、中國公司規(guī)模以及增長率分布的實證分析、平均場理論、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型、MonteCarlo模擬、博弈論等，以及社團(tuán)檢測的基本概念和方法，深入討論了其在物理學(xué)、生物學(xué)、社會學(xué)和計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的重要

本書介紹了使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行個性化預(yù)測的通用原理和方法，以及其在推薦系統(tǒng)等具體場景下的應(yīng)用。第一部分簡要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)內(nèi)容，主要圍繞回歸和分類展開對基本內(nèi)容、特征設(shè)計和評估方法的探討。第二部分詳細(xì)介紹了個性化機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。首先圍繞推薦系統(tǒng)設(shè)置介紹了基于記憶和基于模型的推薦方法等相關(guān)知識，并探討了將社交關(guān)系和價

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