本書為初學(xué)者物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)入門教材。全書共6章，內(nèi)容涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)，包括物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成及內(nèi)涵辨析，具體針對條碼、傳感器、MEMS、RFID、互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)、ZigBee、WiFi、藍牙、WSN、EPC系統(tǒng)、綜合通信傳輸網(wǎng)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘、云計算、中間件和軟件等知識的闡述。全書充分展示了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體

本書是一本獨特的物聯(lián)網(wǎng)入門教材。從物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)、設(shè)計原則、數(shù)據(jù)分析三個角度介紹物聯(lián)網(wǎng)的基本知識和概念；從物聯(lián)網(wǎng)中系統(tǒng)硬件和原型構(gòu)建的角度，介紹如何設(shè)計和選擇物聯(lián)網(wǎng)中各個部分的組件，以構(gòu)建安全的物聯(lián)網(wǎng)。本書內(nèi)容系統(tǒng)、案例豐富，適合作為高校物聯(lián)網(wǎng)入門課程的教材，也適合作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)人員的參考書籍。

本書是“1+X”傳感網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)職業(yè)技能等級證書培訓(xùn)輔助教材。本書從窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）技術(shù)應(yīng)用層面出發(fā)，根據(jù)當前高職教育改革要求，采用項目教學(xué)方式進行編寫，內(nèi)容包括初次見面、STM32微控制器的應(yīng)用、輕量級操作系統(tǒng)LiteOS的應(yīng)用、NB-IoT通信測試、第三方連接管理平臺、共享單車車鎖設(shè)計、共享單車應(yīng)用設(shè)計。本

本書綜合探討了機器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，為讀者提供了使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)解決現(xiàn)實問題所需的知識。具體內(nèi)容包括如何概念化問題、準確表示數(shù)據(jù)、選擇和調(diào)整算法、解釋和分析結(jié)果以及做出合理的決策，采用非嚴格意義的數(shù)學(xué)進行闡述，涵蓋了一系列廣泛的機器學(xué)習(xí)主題，并特別強調(diào)了一些有益的方法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、使用支持向量機（SVM）學(xué)習(xí)、

本書通過分析最優(yōu)化理論和算法與機器學(xué)習(xí)的關(guān)系：最優(yōu)化理論和算法促進了機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，同時機器學(xué)習(xí)對最優(yōu)化的理論和求解方法也帶來了新的研究方向和研究方法。我們針對組合優(yōu)化問題，特別是NP問題,提出機器學(xué)習(xí)的求解方法，此類方法通過一些學(xué)習(xí)方法，結(jié)合傳統(tǒng)算法，給出了一套求解組合優(yōu)化問題的機器學(xué)習(xí)理論方法。 本書共分為六章，

我們已經(jīng)進入了數(shù)據(jù)+算力+算法發(fā)揮著巨大威力的機器腦時代人與機器的分工正在發(fā)生顛覆性的變化，并將滲透進我們生活的方方面面在本書中，作者加藤埃爾蒂斯聰志闡述了業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)三者之間的關(guān)系，為機器腦的構(gòu)建提供了科學(xué)的方法論。他通過對以下問題的思考，回答了“我該怎樣做”等大家都關(guān)注的問題，從而給讀者帶來巨大的啟發(fā)與幫助

這是一本從原理、算法、實現(xiàn)、應(yīng)用4個維度詳細講解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的著作，在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有重大的意義。 本書作者是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的資深技術(shù)專家，作者所在的公司極驗也是該領(lǐng)域的領(lǐng)先者。本書是作者和極驗多年研究與實踐經(jīng)驗的總結(jié)，內(nèi)容系統(tǒng)、扎實、深入淺出，得到了白翔、俞棟等多位學(xué)術(shù)界和企業(yè)界領(lǐng)軍人物的高度評價及強烈推薦。 全書共

本書以機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識做鋪墊，深入剖析XGBoost的原理、分布式實現(xiàn)、模型優(yōu)化、深度應(yīng)用等。第1～3章使讀者對機器學(xué)習(xí)算法形成整體認知，了解如何優(yōu)化模型以及評估預(yù)測結(jié)果，并熟悉常用機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)原理和應(yīng)用，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等。第4章借助實際案例，講解如何通過XGBoost解決分類

本書由工程師撰寫，系統(tǒng)介紹機器學(xué)習(xí)中需要的主要數(shù)學(xué)知識，以及機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)和應(yīng)用場景，為機器學(xué)習(xí)初學(xué)者制定了如何夯實基礎(chǔ)的方案。本書以機器學(xué)習(xí)的算法為主線，深入剖析算法的概念和數(shù)學(xué)原理，以通俗形象的語言進行介紹，讓讀者無需了解太多前置數(shù)學(xué)知識，就能看懂數(shù)學(xué)公式的表達意思，從而深度掌握機器學(xué)習(xí)的思想和原理。主要內(nèi)容包

本書系統(tǒng)地介紹人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)，全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的當前進展和發(fā)展方向。全書共12章。第1章簡要介紹人工智能的概況。第26章闡述人工智能的基本原理和方法，重點論述知識表示、搜索算法、自動推理、機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第7、8章介紹專家系統(tǒng)、自然語言處理等應(yīng)用技術(shù)。第911章闡述當前人工智