本书主要内容大体上包括三大部分:第一部分是经典关系数据库理论的回顾,第二部分是经典数据库系统内核的相关知识和技术,第三部分是NoSQL数据库系统内核的相关技术。本教材的内容将按照”从外到里”(从DBMS应用到DBMS内核)、”从面到线”(从发散的知识集中到自底向上的DBMS实现流程)、”从旧到新”(从经典的关系数据库系
本书重点包括三个部分。首先,从用户故事的基础规范入手,详细解析了用户故事的编写原则及常见问题,帮助读者掌握高质量用户故事写作方法。第二部分,本书深入探讨用户故事的质量分析技术,重点介绍了基于自然语言处理(NLP)和机器学习的智能化分析方法,以及面向目标的用户故事质量评估框架,为读者提供了从理论到实践的全方位指导。第三部
本书是关于智能信息处理模型及其应用的专著,着重介绍作者提出的人工脑深度信息处理模型。主要内容包括:人工脑模式识别的紧密包裹学习模型,人工脑深度神经网络信息处理模型(深度学习卷积神经网络轻量化模型、基于生成对抗网络的水下图像增强模型、基于多视角的3D物体识别模型),人工脑开集识别深度神经网络模型(基于负类样本特征增强和深
本书共10章,主要描述了动力学系统建模的理论、方法及其在科学与工程中的应用,包括绪论、振动基础理论、有限元法、动态刚度法、谱元法、统计能量法、能量有限元法、动态子结构法、电磁超声检测、非线性振动。
本书共9章,从背景理念、核心技术、平台实现到实践展望层层递进。第1章剖析智能时代算力革命的动因与演进;第2章回顾算力技术的发展历程并阐述现状;第3章深入讲解算力原生的核心理念与价值;第4-6章分别详述算子、任务、智能三个层次原生化的技术内涵;第7章探讨算力原生平台的整体实现方案;第8章展示其在各行业的实践案例;最后,第
全书共10章,主要包括计算机视觉的基本概念、基本原理;深度学习的基本知识和基本原理;卷积神经网络的基本知识和基本方法;迁移学习的相关知识;图像分类的基本知识和主流算法模型;目标检测的基本原理和主流算法模型;图像分割的基本知识。同时,还介绍了生成式模型,如生成对抗网络、扩散模型等。为帮助读者充分了解和掌握基础理论知识,第
本书是算法领域的经典教材,具有系统性与递进性,从基础理论到高级应用,各章节逻辑连贯,难度逐步提升。全书对每个算法提供了深入分析,并采用伪代码描述,通过严谨论证与实例解析,帮助读者构建算法思维体系。同时本书也与时俱进,新增了前沿主题,以反映领域最新发展。本书内容分为七部分,涵盖基础知识、排序和顺序统计量、数据结构、高级设
本书立足“以服务发展为宗旨,以促进就业为导向”的国家职业教育发展目标,根据国家职业标准以及职业院校“双证书”教材编写的要求,深度融合企业真实工作流程(前期策划→拍摄→后期特效→剪辑合成)。全书设置七大核心项目,包含走进合成世界、影视特效基础、三维场景、文字特效、抠像调色、跟踪稳定、高级特效,每个项目以“学习目标→知识准
本书为高等学校人工智能通识教育课程教材。人工智能通识教育是适配AI时代人才培养的重要课题,本书紧扣人工智能发展趋势和国家战略导向,围绕人工智能通识教育的完整知识链路展开,从人工智能概述切入,逐步夯实计算和算力、数据表示等底层基础,然后通过人工智能编程基础掌握实践工具,通过机器学习理解智能模型的核心原理,最终聚焦计算机视
本书通过科学、数学、工程、金融和商业计算的典型示例进行教学,揭开了计算的神秘面纱,解释了其智能基础,并涵盖了当今环境中编程和计算问题的基本要素。对于每个概念,本书都提供了详细的信息,以及解决有趣问题的示例。每一章都包含问答部分、自学练习和需要创造性解决方案的问题。