AutoCAD 2019中文版实战从入门到精通
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《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》以服务零基础读者为宗旨,用实例引导读者学习,深浅出地介绍了AutoCAD 2019中文版的相关知识和应用方法。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》分为5篇,共21章。第1篇【新手门】主要介绍AutoCAD 2019的门知识和基本设置;第2篇【二维绘图】主要介绍图层、图块、绘制基本二维图形、编辑二维图形对象、绘制和编辑复杂二维对象、尺寸标注、智能标注、编辑标注、文字、表格及查询与参数化设置等;第3篇【三维绘图】主要介绍三维建模、编辑三维模型及渲染等;第4篇【高手秘笈】主要介绍中望CAD 2017的使用、AutoCAD 2019与Photoshop的配合使用、3D印及其具体案例等;第5篇【综合案例】主要介绍机械及建筑设计案例等内容。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》附赠33小时与图书内容同步的视频教程及所有案例的配套素材和结果文件。此外,还赠送了相关内容的视频教程和电子书,便于读者扩展学习。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》不仅适合AutoCAD 2019的初、中级用户学习使用,也可以作为各类院校相关专业学生和辅助设计培训班学员的教材或辅导用书。
MATLAB 2020中文版从入门到精通
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全书以MATLAB 2020为基础,结合高等学校的教学任务和计算科学的应用,详细讲解了数学计算和仿真分析的各种方法和技巧,力争让学生与零基础读者*终脱离书本,将所学知识应用于工程实践中。 本书主要内容包括MATLAB基础知识,程序设计基础,二维图形、三维图形绘制,图像绘制,数列、级数与极限计算,符号运算,积分计算,微分方程,图形用户界面设计,Simulink仿真基础,MATLAB联合编程,优化设计,供应中心选址设计实例,数字低通信号频谱分析设计实例,函数*化解设计实例等。本书内容覆盖数学计算与仿真分析的各个方面,既有MATLAB基本函数的介绍,又有用MATLAB编写的计算程序,以及利用函数解决不同数学应用问题的方案等。 本书既可作为MATLAB初学者的门用书,又可作为相关工程技术人员、大学生、研究生的工具书。
Revit 2019实战培训教程
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本书是一本帮助Revit 2019初学者实现门、提高到精通的学习宝典。全书分为4篇,第1篇为基础门篇,主要介绍Revit的基础知识与基本操作,包括软件门、常用的工具等;第2篇为创建图元篇,主要介绍各类图元的创建方法,包括标高与轴网、墙体、门、窗、幕墙、楼板、天花板、楼梯与坡道等;第3篇为高级应用篇,主要介绍在项目创建的后期设置项目参数的方法,包括管理对象及视图、创建明细表、渲染与漫游等;第4篇为综合实战篇,主要通过详细讲解实际工作中的一些经典案例来帮助初学者快速、全面地掌握Revit。 随书附赠学习资源,包含书中实例的素材、效果文件及制作思路和制作细节的讲解视频,供读者学习。同时提供教师专享资源,包含PPT课件及教学大纲,供教师使用。 本书定位于Revit的初、中级用户,可作为广大Revit初学者和爱好者的专业指导书。同时,对建筑行业的技术人员来说,本书也是一本不可多得的参考书和速查手册。
代数大脑:揭秘智能背后的逻辑
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本书英文版出版至今已近20年,但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案,而符号主义(认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器)与联结主义(认为大脑是并行运转的大型神经网络)之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势,关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系,并围绕多层感知器展讨论。书中的观在今天依然频繁成为学术讨论的焦,并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
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本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心,在保留必要的数学公式的情况下,针对当前热门的计算机视觉主题,如面部识别、关键检测、姿态估计,以及基于深度卷积网络的车牌识别,展示了从构思到运行的全过程,并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界,都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目,你将熟悉API的功能,并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型,从而超越计算机视觉的基础,从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且,你将能借助本书中的项目创建各种工作原型,对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书,你将学会: 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API(v4.0.0) 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景(SfM) 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用
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《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》主要介绍了深度学习在互联网核心的三大类业务(搜索、广告、推荐系统)检索系统中的应用。书中详细讲述了检索匹配的理论、演历史,以及在业务中落地一个基于深度学习算法模型的全流程技能,包括业务问题建模、样本准备、特征抽取、模型训练和预测等,并提供了相应的代码。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》共11章,分为四大部分。第1部分(第1~2章)介绍了深度学习的相关理论知识;第2部分(第3~6章)介绍了业务中如何上线一个深度学习模型,包括标签拼、特征抽取、模型训练和预测等流程,采用单机实现;第3部分(第7~9章)介绍了检索算法基本理论以及演历史,并以业内应用较为广泛的双塔模型DSSM为例行了详细理论解析和代码实现;第4部分(第10~11章)介绍了如何将单机训练模式改造为分布式训练模式,以加快模型的训练速度,从而应对具有海量样本的业务场景。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》为读者提供了全部案例源代码下载和超过180分钟的高清学习视频,读者可直扫描二维码观看。 《检索匹配:深度学习在搜索、广告、推荐系统中的应用》旨在为读者介绍深度学习在互联网业务中落地的方法和实现,主要面向算法工程师、相关领域研究人员和相关专业院校师生。
Linux内核观测技术BPF
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本书是一本面向系统工程师的实践指南,皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书,你不仅可以深了解BPF程序的生命周期,熟悉日常工作所需的基本概念,增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序,以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时,本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起,使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
强化学习入门:从原理到实践
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本书以理论和实践相结合的形式深浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术,共分为三大部分:第壹部分(1~5章)介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法;第二部分(6~9章)在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法;第三部分(*后一章)以五子棋为例详细讲解战胜了人类*围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
商用机器学习:数据科学实践
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本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具,不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序,并提供了许多案例,比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值,以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上,本书同时还提供了一套完整的幻灯片,供教师使用,教师可自行下载使用。
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
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本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后,通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念,读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序,该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA,这是一个Python库,它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后,读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
构建高可用Linux服务器(第3版)
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本书是Linux运维领域公认的经典畅销书,是51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师的工具书! 酒哥在Linux运维领域潜心实践近10年,一直在运维一线,技术和思维都紧跟时代的发展,非常清楚运维工程师们需要什么,应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶,同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来,就广受关注和好评,曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大*技术影响力的图书”和“受读者喜爱的原创图书”。笔者根据运维技术的发展和读者的反馈意见,不断地对书的内容行优化:更新了过时的技术;补充了*的内容;限于篇幅,部分内容作为电子版免费提供给读者在线阅读,从而使得这本书的内容更加完善。
深度学习:卷积神经网络从入门到精通
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R的极客理想——量化投资篇
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本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本,是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来,让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。本书中的原创观点和方法,都是基于理论研究和实践的成果。实际上,长久以来我也在找这样一本书,能够把书本上的理论模型与实际业务相结合,但并没有找到,或者并没有符合中国市场的实际案例应用,所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记,我也会经常翻看,让自己的头脑始终保持思路清晰。
会话式AI:自然语言处理与人机交互
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这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验,这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术,而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特: 前瞻性强,专注于NLP和人机交互的前沿技术,以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强,每章都提供实战代码,大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用;数据集并非简单构造,而是具有真实性。 对比性强,结合应用场景,对比不同技术的优劣,既能指导读者行技术选型,又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章,分为三大部分: 第壹部分 基础篇(第1-2章) 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础,然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇(第3-8章) 这部分是核心内容,主要讲解中文自然语言处理的各种算法,包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇(第9-12章) 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术,涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。
机器阅读理解:算法与实践
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微软高级研究员撰写,剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇,共8章内容。基础篇(第1~3章),介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术,涵盖机器阅读理解任务的定义,阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块,例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇(第4~6章),介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法,并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型(如BERT和GPT)。实战篇(第7~8章),包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读,机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战,以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课,搭配图书学习效果更佳! 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词:机器阅读理解
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
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这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著,与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比,效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果,创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章,可分为4个部分。 第壹部分(第1~3章):首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识,随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分(第4~5章):对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结,并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分(第6~7章):详细介绍面向不完整数据的TS建模过程,随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题,并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分(第8章):以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例,展现缺失值填补方法的现实意义。
深度学习:卷积神经网络技术与实践
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本书共11章,主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等,通过具体案例,将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深,从易到难,各章节既相对独立又前后关联,其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法,在介绍各部分理论基础的同时,搭配具体实例,通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
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本书以Python语言为蓝本,以OpenCV为框架,使用Anaconda搭建环境,通过丰富的实例,从实验、实践、实用的角度,详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章,主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等,全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂,各章节既相对独立又前后关联,其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法,在介绍各部分理论基础的同时,搭配具体实例,通过对相关程序的详细讲解,帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题,以指导读者深学习智能图像处理技术。
工业大数据融合体系结构与关键技术
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本书针对工业大数据的融合架构与关键技术行了研究,在对工业4.0、物联网和云计算行分析的基础上,从定义、技术以及管理三个方面对大数据行了阐述,给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景,充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术,阐述了现有方法的利弊,分析了存在的问题,并提出了一系列创新的解决方案。
Linux内核分析及应用
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本书由架构师亲力造,分享了他十多年后端发经验,特别是围绕Linux系统行的服务发经验。本书共8章,主要内容包括:第1章介绍Linux对程和线程的实现原理,并分析了Memcached和Nginx工作程池模型的实现;第2章介绍并发的概念以及Linux中的并发相关工具,然后分析常见源软件的并发问题;第3章介绍Linux是如何行内存管理的,分析了Memcached和Redis的内存管理机制。第4章介绍Linux系统对中断行的封装和实现;第5章介绍I/O的全过程,以及某些源系统中I/O相关调用的实现等;第6章介绍Linux文件系统的整体架构及核心概念,然后介绍ext4文件系统的特,以及TFS小文件系统的设计思路;第7章介绍Linux程隔离技术,以及Docker容器的部分实现;第8章介绍Linux网络层数据的流转过程,以及lvs如何在netfilter上定制,后分析了Nginx服务器socket监听初始化的过程。
区块链网络构建和应用:基于超级账本Fabric的商业实践
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本书由8章组成。第1章介绍了区块链基础,包含了区块链领域的基础概念术语、核心技术、热门区块链平台等内容。第2章对分布式系统技术进行了介绍,区块链首先是一个分布式系统,了解区块链离不开分布式系统技术。第3章介绍了密码学安全技术。公私钥密码算法是区块链系统的基石。区块链之所以被称为信任的机器,其中的密码安全技术是重要的一个环节。第4章以Fabric开源项目为基础,引导用户构建一个自己的区块链网络。第5章基于开源项目源码的分析,帮助用户深入了解区块链账本、共识算法、加密等核心技术的实现。第6章通过介绍区块链在政务服务数据共享及服务商的项目实践,让读者对区块链项目落地有深入的了解。第7章对区块链在各个行业的典型应用进行了介绍,让读者对区块链应用实践有更加*的了解。第8章对区块链未来发展进行了展望,针对区块链与其他技术的融合、区块链技术发展中面临的挑战,从性能、安全等多维度进行了研讨。综合本书的内容,全书可分为理论和实践两部分,前3章注重理论,后5章注重实践,图文并茂,内容丰富,由浅入深,讲解*,具有很强的借鉴性。