本書(shū)以Python為實(shí)現(xiàn)工具，介紹程序設(shè)計(jì)的基本思想方法，并對(duì)人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了系統(tǒng)化的介紹，從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典算法到深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型、應(yīng)用領(lǐng)域都進(jìn)行了相應(yīng)的介紹。

本書(shū)共18章，第1章介紹Python的產(chǎn)生、特點(diǎn)及安裝，第2章從標(biāo)識(shí)符、注釋方式等幾個(gè)方面進(jìn)行講解，第3章講解Python對(duì)象的內(nèi)容，第4章講解數(shù)據(jù)類型和函數(shù)方面的知識(shí)，第5章至第7章講解序列、映射、集合及控制語(yǔ)句的概念和使用方法，第8章和第9章講解文件相關(guān)知識(shí)和異常的處理方法，第10章和第11章講解函數(shù)編程和模塊化編

本書(shū)解釋了什么是OpenShift以及如何使用它來(lái)構(gòu)建應(yīng)用程序、運(yùn)行它們，并使它們能夠在面對(duì)各種復(fù)雜情況時(shí)保持運(yùn)行。本書(shū)的內(nèi)容包括：OpenShift及其組件和基本概念；如何運(yùn)行OpenShift；如何配置OpenShift；OpenShift流水線；如何通過(guò)手動(dòng)和自動(dòng)的方式檢查、操作和擴(kuò)展正在運(yùn)行的應(yīng)用程序，如何設(shè)置

眾智網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用已經(jīng)深入人們生活的方方面面，但是目前仍缺乏有效且合理的眾智網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論體系，無(wú)法解釋互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的各類眾智現(xiàn)象背后的內(nèi)在機(jī)理或規(guī)律。本書(shū)以眾智網(wǎng)絡(luò)為主要研究對(duì)象，研究眾智網(wǎng)絡(luò)的抽象建模，歸納智能體建模、心智計(jì)算、各類復(fù)雜系統(tǒng)建模等與眾智網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的建模技術(shù)，重點(diǎn)闡述眾智網(wǎng)絡(luò)中智能數(shù)體的建模技術(shù)和眾智網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的

本書(shū)是近年來(lái)作者對(duì)文本情感分類研究成果及經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。本書(shū)針對(duì)文本情感分類中存在的高維數(shù)據(jù)、非均衡數(shù)據(jù)和無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)等問(wèn)題，將泛化能力和適應(yīng)性較強(qiáng)的集成學(xué)習(xí)引入文本情感分類問(wèn)題的研究中，系統(tǒng)比較各類集成學(xué)習(xí)方法在文本情感分析中的有效性，以此為基礎(chǔ)分別研究基于POS-RS的文本情感分類問(wèn)題、基于非均衡數(shù)據(jù)分類的文本情感分類問(wèn)

本書(shū)全面、系統(tǒng)地探討定量遙感實(shí)驗(yàn)的原理方法和新型前沿觀測(cè)技術(shù)，對(duì)目前國(guó)內(nèi)外定量遙感實(shí)驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)的梳理和總結(jié)。本書(shū)分別從遙感實(shí)驗(yàn)的基本原理和關(guān)鍵問(wèn)題、全波段地基和航空遙感測(cè)量的新技術(shù)和新方法，以及定量遙感綜合試驗(yàn)與數(shù)據(jù)共享等方面進(jìn)行論述。

本書(shū)系國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃視聽(tīng)覺(jué)信息的認(rèn)知計(jì)算的出版成果。本書(shū)為《視聽(tīng)覺(jué)信息的認(rèn)知計(jì)算》的英文版。本書(shū)從人類的視聽(tīng)覺(jué)認(rèn)知與神經(jīng)機(jī)理出發(fā)，圍繞認(rèn)知過(guò)程的表達(dá)與計(jì)算的基本科學(xué)問(wèn)題，重點(diǎn)開(kāi)展感知的基本特征、表達(dá)與整合感知數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)與理解多模態(tài)信息協(xié)同計(jì)算等三個(gè)核心科學(xué)問(wèn)題的研究，發(fā)展和構(gòu)建新的計(jì)算模型與算法，為提

本書(shū)圍繞先進(jìn)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)，以信號(hào)發(fā)生、采集和分析理論為主線，結(jié)合自動(dòng)測(cè)試、常規(guī)測(cè)量和前沿探索研究中的大量實(shí)例進(jìn)行闡述。具體內(nèi)容包括測(cè)量與計(jì)量基礎(chǔ)，信號(hào)采樣與量化，基于模擬/數(shù)字轉(zhuǎn)換技術(shù)的測(cè)量，數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換及信號(hào)發(fā)生，基本電參量測(cè)量，時(shí)間與頻率的測(cè)量，信號(hào)波形顯示與測(cè)量，頻譜分析與測(cè)量，自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)概述，自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)總線

本書(shū)是《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級(jí)版本，選用經(jīng)典的PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。本書(shū)重新修訂《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對(duì)技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機(jī)制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書(shū)包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和預(yù)備知識(shí)，并由線性模型引出最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知

這是一本能指導(dǎo)讀者快速掌握PyTorch和深度學(xué)習(xí)的著作，從PyTorch的原理到應(yīng)用，從深度學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)，本書(shū)提供了全棧解決方案。第1版上市后銷量和口碑俱佳，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的暢銷書(shū)，被譽(yù)為PyTorch領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)著作。第2版在第1版的基礎(chǔ)上，去蕪存菁，與時(shí)具進(jìn)，根據(jù)PyTorch新版本全面升級(jí)，技術(shù)性、實(shí)戰(zhàn)性、針對(duì)