"當(dāng)今更流行的JavaScript庫的實(shí)操指南 在《ReactJS實(shí)踐入門》一書中，全棧開發(fā)者Chris Minnick使用廣受歡迎的前端工具ReactJS為讀者講解基本的編程概念，教會讀者如何理解React，并通過示例說明了如何應(yīng)用所學(xué)知識來構(gòu)建應(yīng)用程序。 《ReactJS實(shí)踐入門》將幫助讀者學(xué)習(xí)ReactJS開發(fā)人員使用的專業(yè)術(shù)語，以及實(shí)踐對于React編程新手和老手都有幫助的現(xiàn)代示例。《ReactJS實(shí)踐入門》假定讀者沒有軟件工程知識基礎(chǔ)或相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，因此在介紹相關(guān)術(shù)語時(shí)
本書系統(tǒng)地介紹了JavaScript編程基礎(chǔ)、編程思想、瀏覽器應(yīng)用開發(fā)、服務(wù)器端應(yīng)用開發(fā)、類型約束器、工程化開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)完全及簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法。全書共10章：第1章為JavaScript入門介紹，第2章為JavaScript面向?qū)ο缶幊蹋?章為JavaScript的DOM和BOM，第4章為ECMAScript規(guī)范，第5章為JavaScript異步編程，第6章為JavaScript模塊化編程，第7章為NPM包管理器攻略，第8章為基于類型約束器的JavaScript，第9章為網(wǎng)絡(luò)安全與協(xié)
《Copilot和ChatGPT編程體驗(yàn)：挑戰(zhàn)24個(gè)正則表達(dá)式難題》呈現(xiàn)了兩方競爭的格局。一方是專業(yè)程序員David Q. Mertz，是網(wǎng)絡(luò)上****的正則表達(dá)式教程的作者。另一方則是強(qiáng)大的AI編程工具OpenAI ChatGPT和GitHub Copilot。比賽規(guī)則如下：David編寫了24個(gè)正則表達(dá)式難題，并展示如何解決每個(gè)難題。David解題后，會讓AI工具重解一遍。AI工具給出的結(jié)果令David大為驚嘆。哪方的結(jié)果更正確？哪方編寫的代碼更簡潔優(yōu)雅？哪方更機(jī)智地利用了鮮為人知的
《Python數(shù)據(jù)分析從入門到精通（第2版）》從數(shù)據(jù)分析初學(xué)者角度出發(fā)，以通俗易懂的語言、豐富多彩的實(shí)例，詳細(xì)介紹了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析程序開發(fā)應(yīng)掌握的各方面技術(shù)。全書共分21章，包括數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、搭建數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境、NumPy模塊之?dāng)?shù)組計(jì)算、Pandas模塊基礎(chǔ)、Pandas模塊之?dāng)?shù)據(jù)的讀取、Pandas模塊之?dāng)?shù)據(jù)的處理、Pandas模塊之?dāng)?shù)據(jù)的清洗、數(shù)據(jù)的計(jì)算與格式化、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及透視表、處理日期與時(shí)間、Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、Matplotlib模塊入門、Matplo
《Spark性能優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)：突破性能瓶頸，遨游數(shù)據(jù)重洋》全面、系統(tǒng)、深入地介紹Apache Spark性能優(yōu)化的相關(guān)技術(shù)和策略，涵蓋從Spark性能優(yōu)化的基礎(chǔ)知識到核心技術(shù)，再到應(yīng)用實(shí)踐的方方面面。本書不但系統(tǒng)地介紹各種監(jiān)控工具的使用，而且還結(jié)合實(shí)戰(zhàn)案例，詳細(xì)介紹Spark性能優(yōu)化的各種經(jīng)驗(yàn)和技巧，提升讀者的實(shí)際應(yīng)用技能。《Spark性能優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)：突破性能瓶頸，遨游數(shù)據(jù)重洋》共8章。第1章從性能優(yōu)化的基本概念出發(fā)，介紹Spark的基礎(chǔ)知識，并介紹如何進(jìn)行性能優(yōu)化；第2章介紹Spark性能優(yōu)
本項(xiàng)目在現(xiàn)有教材的基礎(chǔ)上，引入在人工智能廣泛采用的動態(tài)進(jìn)化算法，滿足廣大學(xué)生的需要。另外本項(xiàng)目將現(xiàn)有算法進(jìn)行分類，學(xué)習(xí)內(nèi)容逐章加深，并增加問題與思考部分，引導(dǎo)學(xué)生深入領(lǐng)悟算法的本質(zhì)，這是本項(xiàng)目的一個(gè)顯著創(chuàng)新點(diǎn)。其次，本項(xiàng)目將在申請人大量閱讀現(xiàn)有**文獻(xiàn)的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)**穎的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，給出最前沿的理論方法。最后，人工智能的蓬勃發(fā)展，也迫切需要全面**的智能計(jì)算方法，作為高年級本科生教材，亦可供相關(guān)專業(yè)的研究人員和工程技術(shù)人員參考。
本書系統(tǒng)地介紹了廣義機(jī)器人系統(tǒng)的幾種先進(jìn)控制方法，是著者科研團(tuán)隊(duì)（包括國內(nèi)外同行）近年來從事科研工作的**成果。本書分別以懸架、輪式移動機(jī)器人、單擺等廣義機(jī)器人系統(tǒng)為例，闡述了基于高增益觀測器的輸出反饋控制器的設(shè)計(jì)方法、理論和仿真實(shí)驗(yàn)。本書共8章，介紹了控制器設(shè)計(jì)方法的研究背景、存在的問題，并介紹了廣義機(jī)器人系統(tǒng)的動力學(xué)模型和狀態(tài)空間表達(dá)式的建立，以及具有狀態(tài)時(shí)滯、驅(qū)動器時(shí)滯、傳感器時(shí)滯的非線性系統(tǒng)關(guān)于輸出反饋控制等多種控制技術(shù)的設(shè)計(jì)方法，每種方法都給出了理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)。 本書內(nèi)
本書以統(tǒng)計(jì)/數(shù)學(xué)為出發(fā)點(diǎn), 介紹深度學(xué)習(xí)必備的數(shù)理基礎(chǔ), 講解PyTorch的主體架構(gòu)及最新的模塊功能, 包括常見算法與相關(guān)套件的使用方法, 例如對象偵測、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、深度偽造、圖像中的文字辨識、臉部辨識、BERT/Transformer、聊天機(jī)器人、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自動語音識別、知識圖譜等。
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用于復(fù)雜環(huán)境下時(shí)，存在缺乏故障數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)丟失、監(jiān)測數(shù)據(jù)可靠性下降、運(yùn)行環(huán)境干擾等諸多不利因素，因此會影響健康管理的可靠性和準(zhǔn)確性。本書基于置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)研究無線傳感器網(wǎng)絡(luò)健康管理系統(tǒng)的建模方法，并應(yīng)用于工程實(shí)踐。置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)融合了定量數(shù)據(jù)和定性知識，能處理專家定性知識存在的模糊性和不確定性的問題。為確保建模過程的透明性和可參與性，本書采用證據(jù)推理規(guī)則作為推理工具，保證推理結(jié)果是可解釋和可追溯的。本書可作為高等院校人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全、自動控制等相關(guān)專業(yè)的本科
本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題的基本特點(diǎn)、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)的兩階段問題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型和確定性算法的任務(wù)調(diào)度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的任務(wù)分配問題研究，為具體模型方法的理論推導(dǎo)、證明、設(shè)計(jì)等內(nèi)容；第四部分為基于某型號衛(wèi)星的實(shí)例研究。本專著的特色是深入淺出為讀者介紹成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題，盡量用易于理解的方式展現(xiàn)
新書資訊 新書推薦