本書涵蓋了一系列有監督的機器學習方法，包括基礎方法(k-NN、決策樹、線性和邏輯回歸等)和高級方法(深度神經網絡、支持向量機、高斯過程、隨機森林和提升等)，以及常用的無監督方法(生成模型、k-均值聚類、自動編碼器、主成分分析和生成對抗網絡等)。所有方法都包含詳細的解釋和偽代碼。通過在方法之間建立聯系，討論一般概念(例如損失函數、最大似然、偏差-方差分解、核和貝葉斯方法)，同時介紹常規的實用工具(例如正則化、交叉驗證、評估指標和優化方法)，本書始終將關注點放在基礎知識上。最后兩章為解決現
本書共10章，分為三篇。第一篇第1-5章)主要對用戶研究的定義、流程、方法、工具進行詳細闡述，讓讀者對用戶研究建立基本認知。第二篇第6-8章)主要圍繞用戶研究在產品開發全流程的具體應用，從用戶角度回答業務應該做什么和怎么做的問題。第三篇第9章和第10章)先談用戶研究的落地、沉淀，然后分享了作者個人對行業的一些思考，以便讀者掌握用戶研究的方法與技巧，更好地輔助日常工作，提高效率。
本書的主要內容為HTML/CSS的相關技術，包含了基礎標簽、智能表單和語義化標簽等，同時還講解了CSS選擇器、文本修飾、圖片修飾、浮動、溢出、經典盒模型與彈性盒模型、偽元素等，除PC端布局外還講解了針對移動端的網頁適配。
本書分為三篇，第一篇介紹了Serverless、Nuclio的發展背景、現狀等，以及Nuclio的基礎知識。第二篇介紹了Nuclio的架構、各個模塊DashBoard、DLX、AutoScaler、processor)、Nuclio命令行客戶端、數據源觸發器、API網關、配置管理、源碼實現流程，以及Nuclio在使用過程中平臺、函數等相關的配置和管理。第三篇通過兩個示例介紹了Nuclio的使用方式，并給出了實戰中的使用指導。
本書主要內容包括：典型零件的參數化設計、曲軸軸系優化技術、中體部件模態響應分析及結構優化設計、管道氣流脈動分析及優化改造、監控及故障檢測系統、隔膜壓縮機配油系統結構優化、迷宮密封結構優化設計、氣缸受迫振動分析及結構優化。將新技術與實際生產的往復壓縮機設備運行情況相結合，通過主要零部件的參數化設計、建模、仿真、靜態和動態分析，針對設備實際生產中引起的各種振動、泄漏等找出相關參數進行分析和修正，達到提升設備使用性能的目的。
本書詳細闡述通過故事可視化來使業務流程和領域知識具象化的方法，以確保團隊每個人都能理解業務流程中的角色、活動和工作對象，一起用簡單的象形符號捕捉洞見，展示工作成果并征求意見，直至達成一致，從而高效協作并敏捷地構建領域驅動的軟件。
本書系統講解了數據安全的技術基礎、能力體系及其構建方法、產品使用及其實現、行業解決方案，以及如何將數據安全方案全面落地的綜合案例，既能幫助讀者全面構建數據安全的知識圖譜，又能指引讀者解決數據安全系統建設與運營過程中的各種難題。
本書內容包括：第1章概述了機器人技術的一些基本領域，第2-5章涉及運動學描述和編程，第6章和第7章涉及動力學和控制。附錄中給出了使用四元數描述方位和基于轉置雅可比矩陣的逆運動學的通用解，還給出了庫卡KRL機器人編程語言中的運動命令示例。
本書內容以案例征集的形式組編，由來自模具制造行業領域具有豐富經驗的十余位專業人士共同編寫。編寫人員對多年模具生產制造經驗進行總結、提煉，按照理論聯系實際、突出生產應用、及時更新知識的原則編寫了本書。本書內容包括模具制造概述、沖壓模具制造禁忌、塑料成型模具制造禁忌及其他模具制造禁忌，強調應用能力培養，注重模具制造工藝知識要點和基本概念的理解，強化理論與生產實際的聯系。
本書分為兩篇：第一篇算法原理：詳細介紹了先進的深度學習模型，包括Transformer、GPT系列、深度生成模型，從基本架構、訓練方法到特定應用，包括但不限于Seq2Seq結構、位置編碼、注意力機制、殘差連接、變分自編碼器、GAN、ViT、CLIP、Stable Diffusion、各模型訓練實踐的知識點。此外，探討了預訓練模型的涌現能力、模型參數和通信數據量的估算，以及分布式訓練的各種技術，如數據并行、模型并行和混合精度訓練等。第二篇應用實戰：聚焦于深度學習模型的實際應用，特別是文本
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