《Python數(shù)據(jù)分析與實戰(zhàn)》是本以Python3為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的實戰(zhàn)手冊，全書在內(nèi)容上包括Python編制、統(tǒng)計學(xué)知識和經(jīng)管類實例應(yīng)用，內(nèi)容范圍廣而全面，其內(nèi)容結(jié)構(gòu)由入門篇、進(jìn)級篇、高級篇和興趣篇四個部分構(gòu)成，每一篇都是對立存在，循序漸進(jìn)。學(xué)習(xí)者可以結(jié)合自身的水平從任何一個點切入學(xué)習(xí)，入門篇是針對那些沒有Py

本書不是純粹地審視技術(shù)，而是結(jié)合虛擬現(xiàn)實敘事理論和優(yōu)秀作品，精選創(chuàng)新者的訪談，闡釋如何在虛擬沉浸式空間中流暢地構(gòu)建故事、講述故事，并對虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來方向進(jìn)行了有深度和有價值的探索。

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本書結(jié)合大量實例，系統(tǒng)地介紹了使用AutoCAD進(jìn)行計算機(jī)繪圖的方法和技巧。全書共分12章，內(nèi)容主要包括AutocAD的基本知識，繪制和編輯二維圖形，面域與圖案填充、編輯二維圖形及信息查詢、面域與圖案填充、標(biāo)注尺寸、設(shè)計中心與對象特性編輯‘等，著重培養(yǎng)學(xué)生養(yǎng)成良好的繪圖習(xí)慣,技巧篇，以技巧圖為重點，主要提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積

本書介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能建模與計算所需的核心數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，涉及數(shù)值線性代數(shù)（矩陣計算）、概率論和信息論基礎(chǔ)及概率模型估計、最優(yōu)化方法等。內(nèi)容按照從模式分析到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的思路來組織，圍繞數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的核心構(gòu)成：表示、模型和學(xué)習(xí)形成數(shù)據(jù)線和數(shù)學(xué)線兩條線。數(shù)據(jù)線按照數(shù)據(jù)分析的處理流程、通過大量翔實的案

"本書為Web全棧開發(fā)校企“雙元”合作系列教材之一,是Web全棧開發(fā)職業(yè)技能等級證書培訓(xùn)認(rèn)證教材，遵循高等職業(yè)教育Web前端開發(fā)基礎(chǔ)課程的教學(xué)需求，對接金磚國家職業(yè)技能大賽中“Web技術(shù)”賽項，以課程教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)、職業(yè)技能等級證書、職業(yè)技能大賽及職業(yè)崗位技能需求為基礎(chǔ)

本書深入探討了四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別任務(wù)中的突破性應(yīng)用。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜情感信息時展現(xiàn)出了更強(qiáng)特征分析能力和更低計算量的雙重優(yōu)勢。書中內(nèi)容主要展現(xiàn)這一前沿技術(shù)在特征表示、數(shù)據(jù)融合和信息處理上的巨大潛力，以及如何在表情識別任務(wù)中顯著提升精度與效率。本書所有的內(nèi)容都充分結(jié)合理論分析與實證研

本書將最優(yōu)控制方法融入機(jī)器學(xué)習(xí)的研究中，創(chuàng)新地建立了一個基于最優(yōu)反饋控制在線學(xué)習(xí)框架，并在該框架下提出了一系列用于解決線性和非線性的分類與回歸問題的魯棒自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法;構(gòu)建了基于最優(yōu)控制的魯棒在線學(xué)習(xí)架構(gòu)，分別討論該架構(gòu)下的線性回歸、二分類和多分類問題，并且將線性問題的架構(gòu)拓展到非線性回歸與分類問題；提出了基于控制的深

本書匯集了作者在數(shù)字媒體資產(chǎn)管理領(lǐng)域多年的研究成果，主要包括數(shù)字媒體資產(chǎn)管理系統(tǒng)與相關(guān)業(yè)務(wù)流程、數(shù)字媒體資產(chǎn)價值管理與內(nèi)容產(chǎn)業(yè)價值鏈、數(shù)字媒體內(nèi)容產(chǎn)品的版權(quán)管理與定價、數(shù)字媒體內(nèi)容版權(quán)交易模式、電視劇和網(wǎng)絡(luò)電影的版權(quán)價值評估模型研究等。本書可供工商管理、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、管理科學(xué)與工程等專業(yè)的高年級本科生和研究生作為參考書，也

本書首先梳理人臉識別的主要應(yīng)用場景及其處理的個人信息類型，并以此為基礎(chǔ)探討敏感的人臉信息被泄露、篡改、偽造和濫用所造成的隱私擔(dān)憂與安全風(fēng)險，揭示科林格里奇困境。其次，對人臉識別的場景進(jìn)行分類，尤其是各類場景中人臉信息的屬性，根據(jù)公共性私人性強(qiáng)弱可分為三級，分別是作為個人形象的強(qiáng)公共屬性、關(guān)聯(lián)個人身份的弱公共屬性以及體現(xiàn)