"本书主要介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用,并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习算法进行求解。全书共16章,主要内容包括机器学习概述、机器学习基础及Python常用库、朴素贝叶斯分类器、k近邻算法与非参数估计、聚类、回归分析、决策树、支持向量机、降维分析、人工神经网络、深度学习入门、推荐算法、基于协同过
"Java容器与流功能强大,应用广泛。容器能够存储和管理有限个元素,而流可以管理和处理无限个元素。为尽可能通用化,Java容器与流的相关接口与类都以泛型类型形式声明、定义和编写。为深入理解容器与流并掌握其使用,必须深入理解和掌握泛型。本书以泛型为基础全面深入地介绍Java容器与流。全书共10章,分别介绍泛型、容器与流、
"本书案例通用广泛,涵盖Python在多个领域的应用,精选106个实验项目,与作者出版的《Python程序设计)(第4版)、《Python程序设计基础》(第3版)、《Python网络程序设计》和《Python数据分析与数据可视化》等系列教材配套使用。提供源码和数据文件,支持教师教学。在线资源丰富,助力读者深入掌握Pyt
本书从教学和工程应用的角度出发,全面讲解了工业网络与现场总线的相关技术。全书内容全面,系统地介绍了工业网络与现场总线的基础知识、PROFIBUS通信、CC-Link通信、工业以太网通信、串行通信、网关和耦合器的通信、无线通信及小型自动化系统集成,这些内容合理分配在29个工作任务中。
本书旨在帮助读者快速上手创建Dash应用程序,实现数据可视化。本书第一部分针对初学者,简要介绍Python、PyCharm、pandas当中与构建Dash应用程序相关的知识。第二部分循序渐进地讲解如何使用基于社交媒体收集的数据创建简单的Dash仪表板程序;如何使用世界银行全球数据集创建具有更复杂页面布局的仪表板应用程序
本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法,包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等),以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系,讨论一般概念(例如
本书包括5篇14章,具体内容如下。概念篇从企业面临的主要数据问题入手,逐渐延伸到对数据血缘的相关定义、特征、价值,以及数据组成的深度解读。这部分是真正落地数据血缘项目的基础,只有充分理解了这部分内容,才知道如何与上下游沟通协作。建设篇先完整展示了一个可落地的数据血缘框架模型——“1355”框架模型,即1个周期、3种实体
本书共15章,从逻辑上分为三部分。第一部分(第1-2章)介绍Hypervisor基础,涵盖虚拟化技术与实现、主流的嵌入式Hypervisor产品,以及基于分离内核的嵌入式Hypervisor等内容。第二部分(第3-12章)介绍嵌入式Hypervisor的设计与实现,涵盖嵌入式Hypervisor架构与核心组件、中断隔离
本书依据教育部《高等职业教育专科信息技术课程标准(2021年版)》的基础模块要求,采用“任务驱动,案例教学”作为主导的教学方式。教学内容以“任务描述+技术分析+任务实现+相关知识+课后练习”的结构呈现,基于当前广泛使用的Windows11和Office2021平台,全面介绍计算机基础知识、Windows11操作系统的使
本书主要内容分为对人工智能与自动驾驶的基本认知、掌握Python人工智能的基础应用、掌握机器学习技术的基础应用、掌握基于深度学习的计算机视觉技术应用、掌握基于深度学习的自然语言处理技术应用和掌握基于深度学习的语音处理技术应用6个能力模块,并下设20个任务。