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本書以AIBox嵌入式平臺作為人工智能（AI）硬件平臺、以Ubuntu作為嵌入式操作系統(tǒng)、以Facebook公司的PyTorch框架作為深度學習設計框架，設計了攝像頭模糊檢測項目、行人檢測項目、車道線檢測項目和人臉檢測項目4個人工智能實踐項目，實現(xiàn)了國產人工智能硬件平臺人工智能開放平臺的無縫組合。本書以案例教學為特色，

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本書的內容主要包括兩個方面：一是困難問題（NPC問題）；二是人工智能的關鍵問題（圖問題）。包括：困難問題的概念和證明；困難問題的常用模型，如線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃；困難問題的常用算法，如近似算法、隨機算法、在線算法、啟發(fā)式算法。本書在所有算法講解中都貫穿了圖問題，同時還專門介紹了高級圖算法，其中，中心性算法和社群發(fā)現(xiàn)算法是

本書全面介紹計算機網(wǎng)絡通信程序設計的基本原理，重點闡述WindowsSockets編程和WinPcap編程的主要思想、程序設計方法、開發(fā)技巧和可能的陷阱，分析了不同編程方法的適用性和優(yōu)缺點。

本書針對分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘任務中的三個關鍵問題—特征學習、分析過程和結果評價，闡述分類屬性數(shù)據(jù)深度無監(jiān)督學習理論及決策應用。全書共7章，第1章概述數(shù)據(jù)驅動決策支持的技術基礎、有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩類數(shù)據(jù)挖掘方法及分類屬性數(shù)據(jù)無監(jiān)督學習問題；第2章介紹分類屬性數(shù)據(jù)的無監(jiān)督特征學習、聚類分析和聚類結果評價等相關理

本書以Intel8086和Pentium為出發(fā)點，介紹微型計算機原理、指令系統(tǒng)與匯編語言以及接口技術。主要內容包括：微處理器一般原理及Intel8086和Pentium微處理器的基本構成、編程結構、工作時序及引腳，微型計算機存儲器接口、高速緩存及Pentium的虛擬存儲管理，X86微處理器指令系統(tǒng)與匯編語言，輸入輸出控

針對國內外推薦系統(tǒng)技術熱點問題，作者在推薦系統(tǒng)、深度學習學科領域基礎理論方面 從事多年深入探索研究，借鑒國內外已有資料和前人成果，經過分析論證，收集大量專 家學者近年來有關深度學習推薦系統(tǒng)前沿問題的論壇、講座和報告等展開研究，圍繞基 于內容和知識的推薦、混合推薦、深度學習、基于深度學習的推薦以及輔助學習的推薦 等五個方

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本書主要把握計算機科學與技術的發(fā)展趨勢，熟悉人工智能的前沿知識和研究熱點。本書從人工智能的概述出發(fā)，介紹了人工智能研究領域的基礎知識，與此同時，對人工智能領域的核心算法--機器學習技術展開詳細介紹，讓讀者掌握對相關技術的算法創(chuàng)新以及工程實踐等。該教材緊密聯(lián)系計算機學科中的人工智能前沿內容和所涉及的項目實踐技術，讀者通過