本書詳細(xì)介紹了Python語言的基礎(chǔ)知識及應(yīng)用實踐，分為基礎(chǔ)篇和案例篇，共14章�；�礎(chǔ)篇主要講解Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)、面向?qū)ο�、字符串、異常處理、文件與文件夾、模塊與包等核心知識，為讀者奠定Python語言編程的良好基礎(chǔ)；案例篇通過游戲設(shè)計與開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等實踐項目，提升讀

本書以數(shù)據(jù)庫工程師五項核心工作任務(wù)(即設(shè)計、實現(xiàn)、應(yīng)用、優(yōu)化、管理)為主線，在企業(yè)真實項目的基礎(chǔ)上，設(shè)計了五個不同數(shù)據(jù)載體的教學(xué)項目，涵蓋了數(shù)據(jù)庫的安裝與配置、數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與實現(xiàn)、數(shù)據(jù)庫編程、數(shù)據(jù)庫的安全性與可靠性、數(shù)據(jù)庫的管理與優(yōu)化等內(nèi)容。項目采用任務(wù)驅(qū)動的教學(xué)方式，共設(shè)計了20個任務(wù)，并配套有相應(yīng)的

本書計算機(jī)已經(jīng)成為信息化建設(shè)的必然，計算機(jī)信息的研究、開發(fā)、維護(hù)及管理該領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)越來越受到社會各界高度的重視。計算機(jī)信息已成為計算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)的一門重要課程，也是從事計算機(jī)軟件信息維護(hù)及管理專業(yè)人員應(yīng)該掌握的重要知識。

本書利用稀疏優(yōu)化思想對遙感圖像條帶噪聲去除、染色體圖像分類、生物信息數(shù)據(jù)整合三個問題建立模型，并設(shè)計算法解決相應(yīng)問題。其中，基于變分的稀疏正則化模型對遙感圖像條帶噪聲進(jìn)行去除；對于染色體分類問題，通過高階奇異值分解方法提取各個染色體類別的特征信息，用于對未知染色體像素點(diǎn)的分類；而對生物信息數(shù)據(jù)整合問題，基于聯(lián)合非負(fù)矩陣

本選題是一部深入探討計算機(jī)信息安全與網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域的專著。本選題從信息安全與網(wǎng)絡(luò)管理的基礎(chǔ)出發(fā)，全面剖析了密碼與加密技術(shù)、數(shù)據(jù)安全、信息安全事件與巡查管理、網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)等多個核心議題。作者結(jié)合豐富的實踐經(jīng)驗和前沿理論，詳細(xì)闡述了信息安全的基本概念、面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)對策略，同時介紹了多種實用的安全防護(hù)技術(shù)和工具。本選題還重

本書全面整合網(wǎng)絡(luò)安全與攻防的多維度技術(shù)。不僅深入剖析傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層的安全機(jī)制與攻擊手法，更將新興技術(shù)領(lǐng)域如云計算安全、物聯(lián)網(wǎng)攻防納入研究范疇。例如，探討云計算環(huán)境下數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與虛擬機(jī)逃逸攻擊的應(yīng)對，以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的身份認(rèn)證漏洞與修復(fù)策略，使選題具有前沿性與綜合性。理論與實踐并重，區(qū)別于純理論性的網(wǎng)絡(luò)安全著作，本書

本書以智慧生活的概念為基礎(chǔ)，研究可穿戴智能生活產(chǎn)品的設(shè)計與創(chuàng)新，對這一新興行業(yè)的當(dāng)下與未來做了深入的研究與探討，并提出系統(tǒng)的設(shè)計方法，具有較強(qiáng)的學(xué)術(shù)性。

本書介紹如何通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)虛擬數(shù)字人開發(fā)。實現(xiàn)構(gòu)建數(shù)字生命的核心在于開發(fā)具備深層次心理與靈魂層面的數(shù)字人物，此過程不僅反映了技術(shù)的進(jìn)步，更體現(xiàn)了藝術(shù)創(chuàng)作的精細(xì)度。數(shù)字角色構(gòu)建需綜合多維度考量：包括但不限于角色的起源背景、視覺特征、性格屬性、動機(jī)與目標(biāo)、社會關(guān)系、核心信念、溝通風(fēng)格及其面臨的主要沖突，這些要素協(xié)同塑

本書主要針對受限Boltzmann機(jī)梯度近似算法、動量算法、正則化方法三個方面存在的算法性能問題、動量加速受限、正則化方法計算效率及泛化能力受限等問題展開研究及其在圖像識別和地震數(shù)據(jù)去噪中的應(yīng)用。本書主要針對受限Boltzmann機(jī)梯度近似算法、動量算法、正則化方法三個方面存在的算法性能問題、動量加速受限、正則化方法計

隨著5G技術(shù)的發(fā)展，人們對智能人機(jī)交互的需求越來越廣泛，人臉表情識別也被用于許多領(lǐng)域。本書基于深度學(xué)習(xí)，從表情模型的訓(xùn)練和信息融合的角度出發(fā)，使用深度置信網(wǎng)訓(xùn)練的解析器檢測人臉區(qū)域，通過Gabor特征提取和Stacked自動編碼器進(jìn)行表情分類，基于公共表情數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練和測試，以提高表情識別的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)了信息融合度，