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、特點及應用,并了解智能檢測及應用,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、結構特性、測量電路和應用等。第三部分智能檢測應用,包括機器視覺檢測技術、生物識別及傳感技術、神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習及
本書是一本全面介紹深度學習和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習的概念、應用場景及如何搭建開發(fā)環(huán)境。第2章詳細介紹PyTorch數(shù)學基礎,包括函數(shù)、微分、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣等基礎知識及案例。第3章則介紹了數(shù)據(jù)預處理及常用工具,包括NumPy、Matplotlib、數(shù)據(jù)清洗、特征工程以及深度學
本書是“鳶尾花數(shù)學大系:從加減乘除到機器學習”叢書的最后一冊,前六本解決了編程、可視化、數(shù)學、數(shù)據(jù)方面的諸多問題,而本書將開啟機器學習經(jīng)典算法的學習之旅。本書設置了24個話題,對應四大類機器學習經(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者介紹人工智能基礎知識的書籍。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)絡是如何實現(xiàn)的、計算機是如何學會下棋的、計算機是如何找到最優(yōu)路徑的、統(tǒng)計機器學習方法是如何實現(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
《復雜網(wǎng)絡在經(jīng)濟學和數(shù)據(jù)挖掘中的應用》主要介紹了復雜網(wǎng)絡在經(jīng)濟學和數(shù)據(jù)挖掘中的應用研究。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、復雜網(wǎng)絡模型、MonteCarlo模擬、博弈論等,以及社團檢測的基本概念和方法,深入討論了其在物理學、生物學、社會學和計算機科學等領域的重要
本書介紹了使用機器學習進行個性化預測的通用原理和方法,以及其在推薦系統(tǒng)等具體場景下的應用。第一部分簡要介紹了機器學習的基礎內(nèi)容,主要圍繞回歸和分類展開對基本內(nèi)容、特征設計和評估方法的探討。第二部分詳細介紹了個性化機器學習的基礎知識。首先圍繞推薦系統(tǒng)設置介紹了基于記憶和基于模型的推薦方法等相關知識,并探討了將社交關系和價
本書為浙江省普通本科高!笆奈濉敝攸c立項建設教材。本書基于新工科成果導向教育理念,以國產(chǎn)軟件為主,以實際應用的工程項目為案例,深入淺出地闡述了數(shù)維協(xié)同設計、數(shù)字化工程模擬、PKPM一體化數(shù)字設計實訓、基于Revit的BIM正向設計實訓、CIM虛擬場景集成應用實訓等內(nèi)容。本書堅持高階性、創(chuàng)新性和挑戰(zhàn)度的有機結合,著力培
本書詳細介紹了可用于數(shù)據(jù)處理的表格格式、云產(chǎn)品、框架、存儲層,以及如何將這些內(nèi)容組合在一起,以獲得適合自己需求的高性能解決方案。作者在書中提供的決策框架將幫助你明智地決定選擇哪種數(shù)據(jù)湖。本書是大數(shù)據(jù)領域每個人的必讀書。閱讀此書后,你將了解構建云數(shù)據(jù)湖所需的所有基礎知識,并能夠以多種方式應用這些知識。
本書以圖像處理技術為主線,介紹了深度學習在圖像處理中的理論和應用。本書的核心內(nèi)容涵蓋了深度學習的各個層面,包括設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識、低階和高階圖像處理任務的實現(xiàn)等。這些內(nèi)容不僅包含理論介紹,還包括大量的實例代碼,使用Python語言及當前流行的深度學習環(huán)境,幫助讀者理解和實踐深度學習在圖像處理中的應用。在低階圖像
本書采用大量實例和程序逐行解說的方式介紹了51單片機與C語言編程,主要內(nèi)容有單片機入門,基本數(shù)字電路、數(shù)制與C51語言基礎,51單片機的硬件系統(tǒng),KeilC51編程軟件的使用,單片機驅動LED的電路及編程實例,單片機驅動LED數(shù)碼管的電路及編程實例,中斷功能的使用及編程實例,定時器/計數(shù)器的使用及編程實例,按鍵輸入電路