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"本書從實用的角度出發(fā)，以工程實際應用為背景，介紹現(xiàn)代測控系統(tǒng)與信息融合技術的基本特征、常用方法及典型工程應用。本書共包含7章，分別介紹現(xiàn)代檢測技術的基本特征及實現(xiàn)方法，現(xiàn)代測控系統(tǒng)的基本結(jié)構及典型測控系統(tǒng)，現(xiàn)代傳感器的特性、常用信號處理技術、傳感器接口技術和通信協(xié)儀及典型應用，多傳感器信息融合的基本原理、典型算法及典

數(shù)據(jù)標注乃至人工智能行業(yè)的發(fā)展關鍵在于專業(yè)人才的培養(yǎng)。在未來幾十年，數(shù)據(jù)標注會伴隨著人工智能需求的不斷提高而不斷發(fā)展。本書對數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、項目管理、問句復述標注、拼音停頓標注和3D點云標注進行逐一講解和分析，每種標注類型均配有對應的規(guī)范、舉例分析、習題與解析。本書還針對各類標注類型配套了多種子任務類型或多個領域的

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推薦系統(tǒng)是為了解決“信息過載”問題而產(chǎn)生的一種有效工具，隨著推薦系統(tǒng)被廣泛應用于新聞、音樂、社交平臺和電子商務等領域以滿足用戶的個性化需求，以個性化推薦技術為代表的推薦算法受到了越來越多的關注，以有效感知用戶的復雜意圖。其中，協(xié)同過濾算法是應用最廣泛的個性化推薦算法，由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史反饋數(shù)據(jù)進行推

本書從初學者和開發(fā)人員的角度出發(fā)，以實戰(zhàn)應用為原則，主要介紹了Hadoop3的組件和生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的大數(shù)據(jù)應用工具。全書共7個項目、23個任務，主要內(nèi)容包括搭建Hadoop開發(fā)環(huán)境、Hadoop入門及實戰(zhàn)、Hive數(shù)據(jù)分析、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫、ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務、Flume數(shù)據(jù)采集、Sqoop數(shù)據(jù)遷移

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本書匯總了數(shù)據(jù)科學中經(jīng)常使用的數(shù)學知識，包括矩陣基礎、微積分、概率論和優(yōu)化等，以矩陣和向量形式統(tǒng)一了幾個內(nèi)容的符號體系，系統(tǒng)全面地介紹了數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎。全書共7章，內(nèi)容包括線性代數(shù)、向量空間、內(nèi)積空間、矩陣分解、向量微積分、概率與分布和優(yōu)化方法。本書兼顧數(shù)學表達的嚴謹性和知識描述的直觀性，減少了枯燥的證明過程，增加

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