編者秉持工程教育理念,以卓越工程師計劃和應(yīng)用型本科教育要求為指導(dǎo),將激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和培養(yǎng)實際開發(fā)能力作為首要目標(biāo)。在內(nèi)容選擇上,本書注重實用性和時效性,剔除已顯陳舊的技術(shù)和概念。對于核心知識點,編者精心挑選了典型實例程序,并配以詳盡注釋。本書采用項目的方式介紹Java的理論知識與使用技巧,包括10個項目,內(nèi)容涵蓋Ja
遙感技術(shù)廣泛應(yīng)用于氣象、環(huán)境、農(nóng)業(yè)和城市規(guī)劃。偏振遙感技術(shù)通過測量光波偏振狀態(tài)來提供獨特信息,對精度要求極高。本書以一種特定的遙感儀器——多通道偏振輻射計為例,分析其影響精度的因素,提出定標(biāo)模型,探討提高偏振測量精度的方法。本書特別關(guān)注誤差來源,提出控制未知參數(shù)誤差容限的思路;設(shè)計定標(biāo)測試方案,全面評估儀器關(guān)鍵參數(shù)。本
深度學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)在推薦系統(tǒng)領(lǐng)域掀起了一場技術(shù)革命,本書從深度學(xué)習(xí)推薦模型、Embedding技術(shù)、大模型、AIGC、模型工程實現(xiàn)、業(yè)界前沿實踐等幾個方面介紹了這場技術(shù)革命中的主流技術(shù)要點。本書既適合推薦系統(tǒng)、計算廣告和搜索領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀,也適合人工智能相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生、博士生閱讀,幫助建立深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)
本書主要針對鄉(xiāng)村和老年讀者設(shè)計的剪映視頻剪輯教程,旨在幫助目標(biāo)群體輕松掌握視頻剪輯技能,從而能夠在社交媒體上分享自己的日常生活、農(nóng)村風(fēng)光或家庭活動。通過本書,讀者將學(xué)會如何利用剪映進行基本的視頻剪輯,包括剪切、拼接、添加音樂、字幕和過渡效果、智能AI生成內(nèi)容等。無需任何專業(yè)的視頻剪輯經(jīng)驗,本書將以簡單易懂的方式,逐步引
"機器人作為現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的集大成者,是一門涉及機械、自動化控制、計算機、通信、材料的多學(xué)科綜合技術(shù)。機器人的出現(xiàn)極大地方便了人們的生產(chǎn)和生活,使得我們可以解放雙手,成為自動化生產(chǎn)和生活的組織者與領(lǐng)導(dǎo)者。如今,機器人已逐漸成為工業(yè)生產(chǎn)、人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡慕巧? 本書通過理論講解和實例,對機器人的概念、發(fā)展歷史及分
"《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》深入剖析國產(chǎn)之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術(shù),從高性能注意力機制切入,深入揭示DeepSeek的技術(shù)精髓與獨特優(yōu)勢,詳細闡述其在人工智能領(lǐng)域成功的技術(shù)秘訣!禗eepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》循序漸進地講解深度學(xué)習(xí)注意力機制的演進,
"本書是根據(jù)高等學(xué)校電類非計算機專業(yè)對計算機軟件技術(shù)課程的基本要求,結(jié)合多年來的教學(xué)改革和教學(xué)實踐編寫的高等學(xué)校計算機軟件技術(shù)基礎(chǔ)課程。主要內(nèi)容包括計算機軟件技術(shù)基礎(chǔ)概論、線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、非線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、排序和查找、資源管理、軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)庫設(shè)計。每章都配有較多的習(xí)題,書后附有部分習(xí)題答案。本書內(nèi)容豐富、簡明扼要、實用性
“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”是計算機專業(yè)的核心課程之一,也是其他非計算機專業(yè)且與信息處理相關(guān)學(xué)科的主要選修課程之一。在計算機科學(xué)中,“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”是一門綜合性的專業(yè)基礎(chǔ)課程,為計算機硬件、操作系統(tǒng)、編譯原理、計算機網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其他系統(tǒng)程序和大型應(yīng)用程序等奠定重要的理論和實踐基礎(chǔ)。當(dāng)然,在當(dāng)前“云、智、大、物、移”(即云計算、人工智
"《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》為研究人員和從業(yè)者深入探討了聯(lián)邦學(xué)習(xí)最重要的問題和方法。聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning,F(xiàn)L)是一種機器學(xué)習(xí)方法,其中訓(xùn)練數(shù)據(jù)不是集中管理的。數(shù)據(jù)由參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程的各方保留,不與任何其他實體共享。這使得聯(lián)邦學(xué)習(xí)成為一種日益流行的機器學(xué)習(xí)解決方案,適用于因隱私、監(jiān)管或?qū)嶋H原因而難以將數(shù)據(jù)集中
"本書共4篇:“基礎(chǔ)篇”系統(tǒng)講解國家數(shù)字化戰(zhàn)略和企業(yè)數(shù)字化背景下數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的重要性,以及GS1標(biāo)準(zhǔn)體系的主要內(nèi)容;“編碼篇”主要講解GS1標(biāo)準(zhǔn)體系中的編碼標(biāo)準(zhǔn);“標(biāo)識篇”系統(tǒng)講解GS1標(biāo)準(zhǔn)體系中的標(biāo)識標(biāo)準(zhǔn);“共享篇”講解供應(yīng)鏈協(xié)同中的數(shù)據(jù)共享及GS1系統(tǒng)在構(gòu)筑食品追溯鏈中的具體應(yīng)用。本書以條碼國家標(biāo)準(zhǔn)宣貫為綱,各章均以