本書從計算思維的角度出發(fā),以人工智能相關問題為引導,在解決實際案例問題的過程中植入知識點,為各專業(yè)的學生在今后設計、構造和應用各種計算系統(tǒng),求解本學科的問題奠定基礎。全書內容包括計算與計算思維、程序設計與算法、人工智能與智能計算、網絡與大數(shù)據這四大部分。本書適用于高等院校一年級新生的計算機導論等信息技術類基礎課程,可作
人工智能藍圖為讀者提供了一個可用框架和技術,以構建你自己的成功人工智能業(yè)務應用程序。你將在六個業(yè)務場景中學習到如何使用的人工智能軟件庫和成熟的工作流程來解決關鍵挑戰(zhàn)。一路上,你將學到從初的設計到完整的編碼和部署,構建人工智能業(yè)務應用程序的實用技術。本書給出的人工智能藍圖解決了關鍵的業(yè)務場景。個藍圖使用人工智能查找按時且
本書是中國移動物聯(lián)網作系統(tǒng)OneOS開發(fā)系列叢書之一,側重于內核實現(xiàn)原理和內核應用。全書包含21章,詳細介紹OneOS內核的相關知識,包括OneOS框架以及其OneOS核心技術——構建工程、任務管理和任務調度、系統(tǒng)配置、時間管理、隊列、信號量、定時器、事件以及內存管理等。所有源碼都配有詳細的注釋,且經過嚴格的審核測試,
《二維重復控制》總結作者多年來的研究成果和體會,綜合重復控制領域的大量國內外文獻資料,系統(tǒng)闡述二維重復控制的研究成果。主要內容包括:重復控制原理、重復控制系統(tǒng)設計方法和二維重復控制基本思想,重復控制的二維特性和重復控制系統(tǒng)的二維混合模型,二維重復控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析,二維重復控制系統(tǒng)設計,二維重復控制系統(tǒng)魯棒性分析與設計
機器學習是以概率論、統(tǒng)計學、信息論、**化理論、計算理論等為基礎的計算機應用理論學科,也是人工智能、數(shù)據挖掘等領域的基礎學科!稒C器學習方法》全面系統(tǒng)地介紹了機器學習的主要方法,共分三篇。第一篇介紹監(jiān)督學習的主要方法,包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與**熵模型、支持向量機、Boosting、E
《Scikit-Learn機器學習核心技術與實踐》循序漸進地講解了使用Scikit-Learn開發(fā)機器學習程序的核心知識,并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用Scikit-Learn的方法和流程。全書共10章,包括人工智能與Scikit-Learn簡介,加載數(shù)據集,監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,模型選擇和評估,數(shù)據集轉換,實現(xiàn)大
主要內容●探索深度學習的**似然原理和統(tǒng)計學基礎●發(fā)現(xiàn)能輸出各種可能結果的概率模型●學習使用標準化流來建模和生成復雜分布●使用貝葉斯神經網絡獲取模型中的不確定性
本書主要講解了機器學習算法的基礎知識,以及業(yè)界常用算法的應用。其中,項目1介紹了機器學習的定義、類型、環(huán)境搭建以及開發(fā)步驟;項目2介紹了如何進行數(shù)據預處理,包含如何對獲取的原始數(shù)據進行處理、數(shù)據集的劃分、數(shù)據的歸一化,以及如何使用主成分分析來提取數(shù)據的主要特征等內容;其他8個項目主要介紹了目前主流的機器學習算法。每個項
《TensorFlowLite移動設備深度學習從入門到實踐》循序漸進地講解了使用TensorFlowLite開發(fā)移動設備深度學習程序的核心知識,并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlowLite的方法和流程。全書共12章,分別講解了人工智能和機器學習基礎、搭建開發(fā)環(huán)境、第一個TensorFlowLite程序
本書是為高等院校計算機科學與技術、軟件工程、人工智能、大數(shù)據技術、信息管理等相關專業(yè)的“人機交互技術”或“人機界面設計”等課程編寫的以實驗和實踐為主線開展教學的主教材。全書通過一系列在網絡環(huán)境下學習和實踐的實驗練習,把人機交互技術的概念、理論知識與技術融入實踐中,加深讀者對該課程的認識和理解。內容包括人機交互與用戶體驗