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LaTeX范例学习与试卷论文排版
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LaTeX是一种高质量的文字处理系统，其处理的文稿版面美观，特别擅长排版数学式和符号，被广泛应用于数学、科技类的文档写作中。 为了帮助零基础的读者轻松学习LaTeX，本书根据用户应用文字处理工具的常用操作，安排学习路径，内容覆盖文字、段落、图、表、数学式及自定义等LaTeX应用基础知识。同时，在其中穿插具体的实用范例，帮助读者深理解书中内容，快速上手LaTeX。 本书讲解细致，强调实用性，易掌握，书中涉及大量的试卷、论文排版知识，可作为中小学教师的继续教育培训用书和师范类专业学生的技能培养用书，也可供科技工作者及有意使用LaTeX写作排版的人员阅读参考。
大数据技术和应用
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这是一本大数据技术门的简明教材。全书理论和实践相结合，以应用实战为主，深浅出地讲解每个知识，对每个应用实验按学习习惯，分步骤讲解，每个步骤都有文字说明和效果截图，使读者能清晰地知晓动手实操的效果和错误之处。 全书分为9章，全面介绍了大数据技术的相关基础知识、HDFS和数据库、采集传输工具、挖掘分析算法、Spark计算框架、可视化、大数据安全、大数据应用等内容，着重介绍了HDFS分布式文件系统、NoSQL等各种数据库、数据仓库Hive，以及数据采集分析技术，并配套了详细的实验教程以及练习题。 本书适合作为高等院校计算机、软件工程、大数据专业高职、本科生的教材，同时可供企业中从事大数据发的工程师和科技工作者参考。
人人都能懂的人工智能
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本书从人工智能手，以流行的深度学习算法作为科普的重，用生活中常见的逻辑与方法例子类比人工智能貌似深奥的数学原理以提供普通读者深了解人工智能及机器学习的可能，例如用零食的例子科普遗传算法，用看医生的例子类比专家系统，用给狗分类的实例类比深度学习和神经网络，让读者在轻松的氛围中学会人工智能。
分布式机器学习——交替方向乘子法在机器学习中的应用
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本书探究交替方向乘子法在图像处理中的应用,选取了运动模糊图像复原和遥感图像融合两个领域来作细致研究。通过 MATLAB行仿真实验,利用交替方向乘子法高效求解复杂的凸优化问题,研究遮挡人脸识别的鲁棒性算法,以及人脸图像的类内变化和类间变化与鲁棒性算法的关系。同时,本书还探索高效的分布式优化求解方法。将分布式计算框 CoCoA 应用于机器学习和信号处理的各种问题。 本书适合作用从事机器学习研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。
Python语言程序设计
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Python是近年来流行的编程语言之一，简洁的语法和卓越的可读性使其成为初学者的完美编程语言，并且深受编程人员的喜爱和追捧。本书以Python 3.9为发环境，从门者的角度出发，以简洁、通俗易懂的语言逐步展Python语言教学。全书共分为12章，主要内容包括Python环境搭建、数字类型与字符串、流程控制、列表与元组、集合和字典、函数、类与对象、模块、文件与文件路径操作、错误和异常、正则表达式以及图形用户界面编程。本书配有大量典型的实例，读者可以边学边练，巩固所学知识，并在实践中提升实际发能力。本书提供完善的学习资源和支持服务，包括电子教案（PPT）、案例素材、源代码、各章上机练习与课后作业参考答案、教学设计、教学大纲等配套资源，为发者带来全方位的学习体验。本书适合作为高等院校计算机相关专业及其他工科专业的Python程序设计课程教材，也可作为Python培训教材，还可作为编程人员及自学者的辅助教材或自学参考书。
Access 2016数据库应用基础——习题解答与上机指导
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本书是《 Access2016 数据库应用基础》教材的配套用书，参照《 Access2016 数据库应用基础》一书的目录顺序组织编写，每章内容包括本章知识重、教材习题解析、典型例题选讲、练习及答案、实验设计5个部分。另外，本书分别提供了 Access 课程考试模拟试题，以及全国计算机等级考试（二级 Access )的笔试及上机考试的全真模拟试题。 本书可作为高等院校计算机数据库管理系统课程的辅助教材，也可作为社会培训机构Access培训的教材，还适合作为广大初、中级电脑学习者的自学参考书和参加全国计算机等级考试（二级Access）的备考辅导书。
树莓派Linux操作系统移植
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本书介绍Linux 内核的编译和移植、根文件系统的制作、基础系统、桌面系统, 以及这些软件在系统中的 作用、软件之间的依赖关系、各种软件的移植方法。由于很多树莓派应用是由Python 语言发的, 本书也 专门介绍树莓派上硬件口的Python 控制模块和其他一些基础应用。全书共分6 章，第1 章介绍Linux 内核的 移植及根文件系统的制作；在第1 章的基础上, 第2 章移植了一些基础软件, 增强了树莓派的联网功能；第3 章 介绍Linux 的基础图形库、文本布局软件、X Window 系统, 直至构成一个完整的XFCE4 桌面环境；第4 章介 绍一些应用软件的移植, 包括远程桌面、音视频编码与解码及媒体播放、文档阅读, 以及网络监控软件；第 5 章 介绍典型的Linux 发工具的移植, 移植了编译器的树莓派系统初步具备板载发能力；鉴于树莓派被广泛用于 电子设计制作, 第6 章专门讨论树莓派GPIO 口的功能, 介绍一款典型的GPIO Python 模块的使用, 并介绍 各种应用模块的工作原理和程序控制方法。 本书能对树莓派爱好者深学习提供一定的帮助, 对于其他嵌式发人员, 书中介绍的大多数内容也有 同样的参考意义。此外, 本书也可作为高等学校电子信息专业在学习嵌式Linux 操作系统时的教学参考书。
智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计
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本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化算 法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级化, 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的“ 早熟收敛” 问题, 并一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值 图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行 为行深研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。 本书从生物建模机理、 算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法行 研究, 取得了具有创新性和应用价值的成果, 所提出的改策略和优化方法对于拓展相关领域的研 究、 指导实际应用都将具有一定的借鉴意义, 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可 借鉴的理论指导。
JavaScript前端开发与实例教程(微课视频版)
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JavaScript是Web前端发必须掌握的编程语言，本书以真实的项目需求为导向，循序渐、深浅出地讲解JavaScript发技术。每章均由知识讲解和案例实践、常见面试题三部分组成，并配套示例源代码、PPT课件、课后习题答案、同步教学视频、思政版教案、思政版教学大纲等教学资源。 本书共分13章。主要内容包括JavaScript概述、语法基础、数组、函数、对象、DOM、事件处理、BOM、Ajax技术、JavaScript特效综合实例、基于ECharts的疫情实时监控系统、Vue简介和Vue基础特性等内容，并提供了新冠肺炎疫情风险等级划分、“2048”游戏、渔夫鱼晒网、扫雷游戏、高亮显示关键词、留言板、折叠面板、浮现社会主义核心价值观内容、事件监听器、限时秒杀、电影票、在线网盘、轮播图、网络物车、放大镜、基于ECharts的疫情实时监控系统等大量实用案例。 本书适合JavaScript初学者、Web前端发人员，也可作为高等院校“Web前端发”“JavaScript程序设计”“跨平台脚本发”等课程的教材。
深度学习――图像检索原理与应用
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本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
Hadoop 3大数据技术快速入门
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本书基于Hadoop 3.3.0，覆盖Hadoop、HBase、Hive的核心概念、实践应用、程序发等方面的内容，帮你快速解决大数据是什么和怎么用的问题，书中还利用Docker来部署Hadoop分布式集群，让你同时学会4种流行的技术。 本书共9章，主要内容包括Hadoop概述、HDFS原理详解、Yarn原理详解、Hadoop系统配置、高可用Hadoop配置、HDFS编程、MapReduce编程、Hive实战、HBase实战。 本书从案例手、通俗易懂，能使读者在短时间内迅速掌握Hadoop大数据技术。本书既适合Hadoop大数据初学者、大数据应用发人员、大数据处理人员使用，也适合高等院校和培训机构大数据相关专业的师生教学参考。
Python开发技术标准教程
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本书是面向编程零基础读者的Python入门教程，内容涵盖了Python的基础知识和初步应用。以比较轻快的风格，向零基础的学习者介绍了一门时下比较流行且用途比较广泛的编程语言。本书以理论与实际相结合为原则，为每个知识点都设计了对应的示例，让Python的初学者能够既快速又深刻的理解这些知识点。同时在每章的后设计了针对各章内容的作业题，能够让读者趁热打铁，以达到巩固所学知识的目的。本书适合Python的初学者快速入门，也可作为广大高等院校计算机及其相关专业的课程教材，同时也可作为工作多年的开发人员的复习参考用书。
三菱FX3U PLC编程及应用(视频微课版)
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本书由浅深，系统讲解三菱 PLC的基础知识、综合应用案例设计流程及设计方法，让读者能够快速独立自主地完成PLC项目的设计与实践。 本书共分为7章：第1章介绍了PLC的应用及其基础知识，让读者对PLC项目操作流程有一个整体的概念；第2章介绍了PLC编程软件安装及其使用，以及常见的PLC仿真软件并配套案例演示；第3章讲解PLC软元件知识，包括输、输出、辅助继电器、定时器等，并搭配了PLC门案例演示；第4章主要讲解PLC编程体系，特别是指令系统及其在PLC编程中的表现形式；第5章主要讲解PLC高效编程方式——SFC编程；第6章介绍MCGS触摸屏与PLC控制的实施步骤；第7章介绍了机电一体化设备常用元件及变频器的使用方法，一步与现代工业结合。 本书适合维修电工考证及PLC自动化爱好者阅读，尤其适用于需要快速学习和上手PLC实战工作的读者。
基于近邻思想和同步模型的聚类算法
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本书以近邻思想、同步聚类模型及快速同步聚类算法为研究课题，重研究了基于近邻图与单元网格图的聚类算法、基于近邻势与单元网格近邻势的聚类算法、快速同步聚类算法、基于Vicsek模型线性版本的同步聚类算法、基于线性加权Vicsek模型的收缩同步聚类算法、基于分而治之框架与收缩同步聚类算法的多层同步聚类方法和基于ESynC算法与微聚类合并判断过程的组合聚类算法等。本书可作为聚类分析领域研究生的教学和科研参考教材，也可作为智能数据分析与处理技术人员的自学研究参考教材。
机器学习教程(微课视频版)
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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习行了全面的叙 述,比较深地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材,可供本科生和一年级研究 生课程使用,也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经 典方法和热门技术行了尽可能的平衡,使得读者不仅能在机器学习领域下一个良好的基础,同时也可 以利用所学知识解决遇到的实际问题并为学科前沿好基础。
多目标贝叶斯优化——面向大模型的超参调优理论
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"以大规模深度学习模型超参调优为代表的评估代价昂贵的多目标优化问题被称为昂贵的多目标优化问题（Expensive MOPs）。昂贵的多目标优化问题广泛存在于现实世界中的不同应用领域。其优化目标通常为黑盒函数，且求得其真实目标函数值的评估代价高昂；而现实世界的有限资源和成本只允许求解器行有限次函数评估，用于搜索该类问题的帕累托前沿。多目标贝叶斯优化方法能有效地求解该类问题，其利用高斯过程代理模型近似原优化问题以降低函数评估成本，并使用能平衡利用和探索之间关系的获取函数推荐候选解。本书关注大模型超参调优这类昂贵的多目标优化问题，针对其经典的求解方法(贝叶斯优化方法)展理论方法探索。针对低维和高维决策空间中的并行化函数评估问题、获取函数优化效率问题以及维度灾难和边界问题，本书对多目标贝叶斯优化方法行四方面的研究，旨在有效地求解低维和高维昂贵的多目标优化问题。 本书可作为当前大模型超参调优理论研究与应用实践的指导书，也可作为演化学习、智能优化、大数据及人工智能等相关专业的教材和参考书。 "
机器学习的算法分析和实践
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本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。 机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。 机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最快捷的办法还是带着机器学习的具体问题来掌握背后的数学原理。因为线性代数和概率理论使用较多，本书在最后两章集中把重要的一些概率论和线性代数的内容加以介绍，如果有需要的同学可以参考。另外，学习任何知识，动手练习加深理解的**方法，所以本书的每一章都配备了习题供大家实践和练习。
DeepSeek全场景指南
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本书是系统解读DeepSeek的实用指南，从AI基础知识始，书中讲解了DeepSeek的底层创新，详细剖析其优缺，探讨如何通过有效提问激发DeepSeek潜能，如何规避AI幻觉，如何实现本地部署；展示了DeepSeek在创意写作、图片视频创作、职场效率提升、学习辅导、知识库构建等领域的实战应用，并探讨了其在政企智能化转型中的价值。无论你是想提升工作效率的职场人、追求创作突破的内容生产者，还是渴望把握AI机遇的企业家，都能在书中找到属于你的智能化路径。除此之外，书中还探讨了AI未来的发展，如通用智能体 Manus、原生多模态图片、DeepSeek 后续的演化路径及 AI 学习的方法等。 本书适用于对AI技术及应用感兴趣的广大读者，包括学生、教师、创意工作者、企业职员及管理者等。
Excel数据处理与分析
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本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。 全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。
智慧政务：数字政府发展的新生态
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本书通过文献研究和计量的方法，对智慧政务的探索实践和研究历程进行了回顾，较为系统地提出了智慧政务服务范式和应用平台的协同建设模式。基于信息生态理论，构建智慧政务发展演进的关键影响因素模型，并对智慧政务的运行机制进行系统动力学研究。在此基础上，通过开展智慧政务信息生态评价，对国内外智慧政务发展战略政策进行梳理，提出完善智慧政务管理制度体系的策略建议。 总体来看，智慧政务是一个新兴的研究领域，研究和诠释智慧政务的运行机制规律，解决智慧政务建设中基础性、开拓性的科学问题，构建智慧政务的理论方法体系，对于拓展相关学科的基础研究工作，对于推动数字政府建设发展，都具有十分重要的理论意义与实践价值。本书在丰富该领域研究成果的同时，将为智慧政务发展提供理论指导，为智慧政务管理提供决策参考。
人工智能II：走向赛托邦
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本书所思考的核心问题是根据中国以及国际上人工智能的发展现状和潜力，思考人工智能时代中国所处的位置。目前，美国是人工智能领域的超级霸主。与美国相比，其他西方发达国家在人工智能领域还有较大差距，处于第二梯队。由于拥有活跃的庞大市场和扎实的科研基础，中国处于相对较好的位置，未来有跻身*梯队的*潜质。同时，由于美国在人工智能领域形成了两种主导性的文化：一种是宣扬技术导致世界末日的悲观态度；另一种是宣扬极少数技术精英控制世界的"技术超人论”。这两种文化使得美国在人工智能时代缺乏引领世界的文化基础，而中国文化的多元统一和和谐共存为人类思考人工智能的未来提供了中国方案。同时，由于在人工智能时代发达国家与发展中国家的智能鸿沟会一步拉大，因而中国恰恰成为发展中国家为数不多的希望。因此，从这个角度来讲，中国具有发展人工智能的道义立场和历史使命。从具体战略上来说，中国可以通过生态构建（芯片、平台、发者和用户），创新教育以及三大互动（大小企业互动、军民互动和产研互动）来系统地实现人工智能的整体发展。同时，跨智、众智、合智以及善智成为中国人工智能发展的价值目标，从而帮助人工智能在人类正常的轨道上行使。
