本書主要內(nèi)容包括:緒論;基于相似性模型的IP網(wǎng)絡(luò)缺失鏈路推斷算法;基于路由器度值的E2E探測及探針部署優(yōu)選算法;基于貝葉斯MAP準(zhǔn)則改進(jìn)拉格朗日松弛次梯度算法的多鏈路擁塞定位算法;基于變結(jié)構(gòu)離散動態(tài)貝葉斯擁塞鏈路定位算法等。
本書的內(nèi)容集電動機(jī)、電器、可編程序控制器、自動控制系統(tǒng)于一體,以電機(jī)為主導(dǎo),以控制為線索,使學(xué)生了解機(jī)電傳動與控制系統(tǒng)的發(fā)展動向及最新技術(shù),開闊視野,以適應(yīng)不斷發(fā)展的現(xiàn)代化生產(chǎn)的需要,同時掌握機(jī)電傳動控制必需的基礎(chǔ)理論知識,具備一定的設(shè)計、分析和優(yōu)化機(jī)電系統(tǒng)能力。本書主要包括以下內(nèi)容:機(jī)械傳動動力學(xué);電氣傳動工作原理及
本書通過豐富的案例,分17章講解了Java語言的基礎(chǔ)知識和高級應(yīng)用。具體內(nèi)容包括Java概述和配置開發(fā)環(huán)境、初探Java程序、Java基礎(chǔ)語法、數(shù)組、方法、Java面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計基礎(chǔ)、Java面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計高級應(yīng)用、Java字符串、Java異常捕獲和處理、Java泛型、Java常用類庫、Java集合類、JavaI/
本書系統(tǒng)講解了OpenStack云計算平臺的安裝、配置、管理和運維方法。全書共8個模塊,包括OpenStack簡介、OpenStack基礎(chǔ)環(huán)境配置、OpenStack多節(jié)點安裝、虛擬機(jī)實例管理、虛擬機(jī)鏡像管理和制作、OpenStack網(wǎng)絡(luò)管理、OpenStack存儲管理,調(diào)用OpenStack的API。本書內(nèi)容豐富,結(jié)
本書涵蓋多個領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例,旨在通過具體的案例闡述典型深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類、聲音識別、目標(biāo)檢測等多個領(lǐng)域的應(yīng)用。本書的典型案例包括太陽黑子智能分類、氣象預(yù)測、食物咀嚼聲音分類、智能廚房、智能冰箱食材識別、集體照人臉識別、遛狗牽繩智能檢測、智能藥品識別、道路裂縫檢測、學(xué)生課堂行為檢測、水邊垂釣行為檢測、主副駕駛
本書是一本關(guān)于視頻后期編輯的自學(xué)參考書,從零開始系統(tǒng)、全面地解析PremierePro2024的各項功能和操作技巧,內(nèi)容編排由淺入深,結(jié)構(gòu)合理,以實戰(zhàn)為主,是易懂、高效、實用的學(xué)習(xí)指南。全書共25章,內(nèi)容包括PremierePro的基礎(chǔ)操作、工作區(qū)布局、面板使用、菜單命令、素材管理和剪輯、動態(tài)效果制作、視頻過渡、視頻效
AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用為攝影提供了全新的創(chuàng)作和表達(dá)方式,也大大提高了影像創(chuàng)作者的工作效率。本書詳細(xì)介紹了AI在攝影領(lǐng)域的全面應(yīng)用,從AI攝影的基礎(chǔ)理論知識,到簡單好用的指令與參數(shù)設(shè)置,從風(fēng)光、動物、植物、美食、產(chǎn)品、人像等各類題材的生圖實戰(zhàn)技巧,到運用Photoshop、Midjourney和像素蛋糕對照片進(jìn)行美化、調(diào)色和
本書主要介紹網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)的法律法規(guī)和相關(guān)內(nèi)容,并給出不同場景下的實戰(zhàn)案例,旨在幫助讀者全面了解網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)的相關(guān)措施,掌握實用的應(yīng)急響應(yīng)技能和策略。本書共7章,先從網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急響應(yīng)相關(guān)的法律法規(guī)、事件分級和分類入手,然后介紹日志分析、流量分析、威脅情報分析和攻擊溯源技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù),隨后展示常見操作系統(tǒng)下的應(yīng)急響
如今Docker無處不在,這是不爭的事實,開發(fā)人員和運維人員都需要學(xué)習(xí)它。本書是一本Docker入門圖書,全書分為15章,從Docker概覽和Docker技術(shù)兩部分進(jìn)行全面解析,深入淺出地介紹Docker的相關(guān)知識,清晰詳細(xì)的操作步驟結(jié)合大量的實際代碼幫助讀者學(xué)以致用,將Docker知識應(yīng)用到真實的項目開發(fā)當(dāng)中。本書會
本書探討了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的協(xié)同智能管控中的主要實踐范式。全書共分為7章。第1章介紹網(wǎng)絡(luò)資源管控模式的發(fā)展,分析網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的協(xié)同決策方法需要解決的兩類問題及其挑戰(zhàn),以及使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)對這些問題的方法,最后概述了深度學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)資源管控中的已有工作。第2章針對DASH業(yè)務(wù)視頻碼率調(diào)整和帶寬資源分配聯(lián)合優(yōu)化問