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本書結合大量實例詳細介紹機器學習的相關算法原理并利用Python語言進行實踐，內(nèi)容涵蓋機器學習的完整知識體系和深度學習的基礎知識，如多層感知器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。本書除了項目實戰(zhàn)外的各章均提供大量習題并給出參考答案和解題代碼。通過閱讀本書，讀者可以較為全面、系統(tǒng)地掌握機器學習和深度學習的相關知識。本書共18章，分為3篇。

本書以項目導向和任務驅動方法組織內(nèi)容，將知識傳授與能力培養(yǎng)有機結合，共分為八個項目，全面覆蓋了滲透測試的各個環(huán)節(jié)，包括環(huán)境搭建、信息收集、漏洞掃描、滲透利用、密碼攻擊、嗅探與欺騙，以及報告撰寫。本書精選了滲透測試領域中經(jīng)典的攻擊和測試技術，通過實踐與學習相結合，突出知識應用，幫助讀者快速掌握常見的滲透測試的基本方法與流

本書基于“數(shù)據(jù)庫原理+SQLServer數(shù)據(jù)庫+ADO.NET數(shù)據(jù)庫訪問技術+VB.NET語言”架構及其內(nèi)容體系，并通過基于“大學教學信息管理數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)”的案例式教學和該系統(tǒng)的完整設計過程，全面、系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基本概念、基本原理、基本技術和基本設計方法。全書共分為10章，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概述、關系運算、

本書專注于傳統(tǒng)計算機視覺處理技術，以Python為工具，實戰(zhàn)為向導，從基礎概念、基本原理、典型算法、代碼復現(xiàn)、實用技術等多維度詳細講解OpenCV常用的計算機視覺算法。本書從初學者的角度出發(fā)盡可能清楚地表達原理的含義，并用代碼復現(xiàn)算法，幫助讀者不僅知其然，還知其所以然。此外，通過實戰(zhàn)案例加強讀者對相關知識點的理解。全書

本書是一本專注于幫助Unity3D開發(fā)者學習和掌握Unity3D插件開發(fā)的優(yōu)秀指南。本書分析了Unity3D插件開發(fā)的重要性，探討了Unity3D插件開發(fā)的架構設計方法，講解了Unity3D插件開發(fā)與測試的核心技術及分享了Unity3D插件最后如何進行發(fā)布和維護。此外，本書為讀者提供了大量的案例講解，讓讀者可以更深入地

本書共9章。第1章對數(shù)據(jù)結構時間、空間效能的評判標準進行講解。第2章對數(shù)組和鏈表及其引申結構進行講解。第3章對棧和隊列兩種基于數(shù)組和鏈表的邏輯結構講解。第4章對常見的搜索、排序算法進行講解。第5章對字符串結構及字符串匹配算法進行講解。第6章對多種常見樹形結構及相關算法進行講解。第7章對堆結構進行講解。第8章對散列表結構

本書圍繞大數(shù)據(jù)采集與挖掘，對采集技術的相關基礎、技術原理、Python實現(xiàn)技術、大數(shù)據(jù)挖掘與應用方法進行了系統(tǒng)介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網(wǎng)絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術，并提供了42個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四大部分，即概述、基礎篇、技術與實現(xiàn)篇、大數(shù)據(jù)挖掘與應用篇。第一部分是概述

本書從科學數(shù)據(jù)中心的異構性和動態(tài)性方面入手，系統(tǒng)分析了科學數(shù)據(jù)中心運行機理，提出了一套耦合異構性和動態(tài)性的評價指標體系，建立并完善了針對各類場景下的評價模型，形成了系統(tǒng)的評價方法框架，同時開展了應用研究，以期為復雜場景下的科學數(shù)據(jù)中心評價提供借鑒和參考。

本書以大型網(wǎng)絡游戲《魔獸世界》為例，以人類學田野調(diào)查的理論和方法為基礎，展開一場在虛擬世界的田野調(diào)查，進而分析在虛擬世界中的種種社會和文化行為，在提供新方法的同時，反思當人類學面臨虛擬世界時的挑戰(zhàn)。