会员
人工智能算法（卷1）：基础算法
更新时间：2020-02-14 18:24:13 最新章节：参考资料
书籍简介
算法是人工智能技术的核心。本书介绍了人工智能的基础算法，全书共10章，涉及维度法、距离度量算法、K均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，读者可以自行尝试。每章都配有程序示例，GitHub上有多种语言版本的示例代码可供下载。本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考。
品牌：人邮图书
译者：李尔超
上架时间：2020-01-01 00:00:00
出版社：人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
(美)杰弗瑞·希顿
最新上架
- 会员本书系统地讲述了HTML5、CSS3、JavaScript、Bootstrap等开发技术，满足Web前端开发基础学习的需求。本书包括了HTML5与CSS3的典型案例、使用Bootstrap框架开发、响应式布局等内容，适应Web前端开发从PC端转向移动端的变化。计算机14.3万字
- 会员本书系统地介绍了如何利用AI助手Copilot和ChatGPT来提升Python编程的效率和质量。本书从AI助手的基础概念讲起，逐步深入到代码组织、阅读、测试、提示工程等关键技能，并引导读者通过实践掌握如何拆解复杂问题、查找和修复bug、自动化任务处理及开发计算机游戏。本书不仅提供了丰富的实例和练习，还探讨了AI助手的潜力和局限，以及未来的发展趋势，是希望在编程领域融入AI技术的读者的理想选择。本计算机17.2万字
- 会员本书立足于新工科和工程教育，从工程应用和实践者的视角，全面系统地介绍了目前在工业界中使用最为广泛的JDK8的全部核心知识。全书共17章，主要内容包括Java概述、Java基本类型与运算符、程序流程控制、数组、类与对象、抽象类、接口与嵌套类、GUI编程、Swing高级组件、异常与处理、I∕O流与文件、多线程与并发、容器框架与泛型、字符串与正则表达式、反射与注解。本书适合可作为普通高等院校、高职院校计算机21万字
- 会员本书是Java入门书籍，适合初学者使用。全书共13章，第1章主要讲解Java的特点与发展史、JDK的使用、Java程序的编写与运行机制、Java开发环境的搭建等；第2～6章主要讲解Java编程基础知识，包括Java基本语法、面向对象、JavaAPI和集合；第7～12章主要讲解Java进阶知识，包括I/O、多线程、网络编程、JDBC、GUI、Java反射机制；第13章带领读者开发一个综合项目——基计算机20万字
- 会员本书采用“任务驱动”的编写模式，由浅入深、循序渐进、系统地介绍了JavaWeb开发的相关知识。通过实际应用的案例，帮助读者巩固所学知识，以便更好地进行开发实践。全书共15章，内容涵盖了JavaWeb开发基础知识、Servlet接收GET请求数据、Servlet接收POST请求数据、Servlet生成HTTP响应数据、异步请求和异步响应、会话控制技术：Cookie与Session、过滤器Filt计算机16.7万字
- 会员本书介绍了Docker和Kubernetes的相关知识，可以帮助读者快速了解并熟练配置Kubernetes。本书共分为16章。首先介绍了Docker基础和Docker进阶；然后介绍了Kubernetes的基础操作，包括部署Kubernetes集群、升级Kubernetes、创建及管理Pod等；之后重点介绍了存储管理、密码管理、Deployment、DaemonSet及其他控制器、探针、Job、服务计算机8.6万字
- 会员本书从Java初学者的角度出发，用通俗易懂的语言、贴近实际生活的实例，详细地介绍使用Java语言进行程序开发须掌握的知识和技术，帮助读者快速掌握Java程序开发的技能。全书共14章，分别为Java程序设计入门、Java语言基础、流程控制、方法与数组、面向对象基础、深入面向对象、常用类、异常、集合类、File与I/O流、多线程、图形用户界面、网络编程、反射。随书电子资源中还提供了综合项目实训，以巩固计算机17万字
- 会员本书是一份旨在帮助Java求职者在面试中脱颖而出的重要指南。本书涵盖Java并发编程的多个关键主题，如并发原理和线程安全、并发关键字原理、并发锁和死锁、并发容器和工具、并发线程池以及并发设计与实战等。本书的特色在于将“大厂”“名企”的面试问题和实践经验相结合，不仅对面试问题和面试官心理进行深度剖析，还对面试问题解答和相关技术点进行详细介绍，这样更有利于读者全面理解相关知识点和技术，并能够在实际工作计算机17.6万字
同类书籍最近更新
- 会员近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他程序设计8.6万字
- 会员本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完程序设计14万字