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穿越计算机的迷雾(第2版)

李忠
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计算机网络计算机理论、基础知识20万字

更新时间:2019-10-21 12:00:00 最新章节:15.3 大数据和人工智能

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书籍简介

本书从最基本的电学知识开始,带领读者一步一步、从无到有地制造一台能全自动工作的计算机。在这个过程中,读者可以学习到大量有趣的电学、数学和逻辑学知识,了解到它们是如何为电子计算机的产生创造条件,并促使它不断向着更快、更小、更强的方向发展。通过阅读本书,读者可以很容易地理解自动计算实际上是如何发生的,而现代的计算机又是怎么工作的。以此为基础,在本书的后面集中介绍了现代计算机的组成和主要功能,以及计算机核心与外部设备的接口,并对以操作系统为核心的软件进行了介绍。
上架时间:2018-03-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行

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    本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者,力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识,助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇,共19章:微积分篇(第1~5章),主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等;线性代数篇(第6~10章),主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等,并介绍这些数学知识在人工智能中的应用;概率统
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    本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质,规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论,为更多人服务的想法和初心,本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论,并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解,这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明,更多是对于理论背后的到底是什么,为什么要这样做的通俗理解。尽可能
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    本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分,第一部分为经典强化学习,包括第2、3、4章,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,包括第6、7、8章,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶;第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外,作为理论和算法的辅助,第1章介绍
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