《MATLAB2020智能算法從入門到精通》以MATLAB2020為基礎，結合作者團隊的教學經驗，講解智能算法的各種方法和技巧。本書主要內容包括MATLAB入門、MATLAB基礎知識、插值算法、擬合算法、圖與網絡算法、有向圖算法、機器學習與深度學習算法、圖像的復原算法、粒子群*小值算法以及多目標優(yōu)化算法等。本書覆蓋數學

MySQL是流行的關系型數據庫管理系統(tǒng)之一。書中從數據設計和數據庫的基本使用開始介紹，逐步深入一些復雜的內容，包括連接查詢的使用、子查詢、字符串函數、數字函數、日期函數以及新版本的窗口函數，還包括存儲過程、游標、創(chuàng)建高效的索引以及SQL優(yōu)化技巧等。通過大量的示例應用，系統(tǒng)地講述讀者應該掌握的知識，以及對于數據庫的優(yōu)化，

本書提出了一種基于類型系統(tǒng)和結構操作語義的編程語言理論。第2版經過全面修訂，幾乎每章都包含習題，并新增一章討論類型細化。本書涉及的概念廣泛，包括：基本數據類型，多態(tài)和抽象類型，動態(tài)定型，動態(tài)分派，子類型和類型細化，符號和動態(tài)分類，并行和成本語義，并發(fā)和分布。書中對不同編程語言的特性做了分析、證明和比較，所提供的方法可直

本書詳細介紹了數據倉庫的基本概念和Hive數據倉庫的架構原理，并采用“項目驅動+理論介紹+微實例+實際代碼+運行效果”的模式介紹項目案例。全書包括崗前培訓和8個項目，主要內容包括數據倉庫環(huán)境部署、基于DDL的學員信息系統(tǒng)操作、基于DML的學員信息系統(tǒng)操作、企業(yè)信息管理數據查詢與操作、網上商城購物數據統(tǒng)計和優(yōu)化、基于函數

《Python深度強化學習入門：強化學習和深度學習的搜索與控制》共7章。其中，第1章介紹了機器學習的分類、強化學習的學習機制以及深度強化學習的概念；第2章通過強化學習的基本概念、馬爾科夫決策過程和貝爾曼方程、貝爾曼方程的求解方法、無模型控制等介紹了強化學習的基本算法；第3章通過深度學習、卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經

這本書是筆記，它的特色是“小學生寫給小學生看”�，F在市場上的書絕大部分都是大人寫的，雖然作者盡量試圖從小學生的角度來寫，但畢竟還是有一些隔閡。而這本書忠實記錄了小朋友自己的學習歷程和心得體會，包括成功的經驗，也有遇到bug時的挫折。例如：在實現劉徽割圓法估算圓周率π時，傅鼎荃懷疑“大圓的π應該更大”，通過實驗才確信了一

本書從實用性和先進性出發(fā)，在傳統(tǒng)網絡工程知識的基礎上，貼近網絡工程的現實技術、主流技術，較全面地介紹了計算機網絡基礎知識和網絡工程應用理論及技能，能夠反映應用型網絡工程的特點。內容包括概述、網絡傳輸介質與互連設備、局域網技術、廣域網和網絡接入、IPv4與IPv6、交換機技術及配置、路由技術及配置、網絡安全技術與應用、網

本書在介紹數據挖掘基本概念、原理和算法的基礎上，詳細介紹了圖像數據的表示、圖像存儲、圖像分類和目標識別、異常檢測、圖像關聯(lián)分析、多媒體數據混合挖掘等內容，展示了智能數據挖掘技術與影像解譯信息的過程，并對數據挖掘在人工智能、圖像處理、模式識別、數據庫等領域的研究進行了詳細的論述。全書共分8章，主要內容包括數據挖掘概述及分

《操作系統(tǒng)原理與實踐教程(第四版)》全面講述計算機操作系統(tǒng)的基本原理和相關技術。全書共分為10章，深入介紹操作系統(tǒng)的發(fā)展歷程、通用操作系統(tǒng)的啟動過程、處理器管理、進程管理、存儲器管理、文件管理、設備管理、系統(tǒng)安全、嵌入式操作系統(tǒng)等內容�！恫僮飨到y(tǒng)原理與實踐教程(第四版)》內容豐富、結構合理、知識體系完備，主要面向計算機

本書是對深度學習感興趣的讀者的入門圖書，主要介紹深度學習算法和Python應用實踐兩部分。在深度學習算法部分，將從邏輯回歸、淺層神經網絡、深層神經網絡、卷積神經網絡、深度卷積網絡、目標檢測算法、循環(huán)序列模型等方面介紹深度學習的核心算法。在Python應用實踐部分，將主要介紹Python基礎語法，numpy基本用法，以及