本書共7章，第1章緒論，介紹人工智能的概念和發(fā)展簡史，當前發(fā)展方向、研究熱點，基本研究內容、所采用的研究方法；第2章討論傳統(tǒng)經典人工智能的知識表示、知識工程、搜索技術、群智能算法、知識圖譜、專家系統(tǒng)和規(guī)劃技術等基本知識；第3章介紹實踐人工智能應用的編程語言Python；第4章以Scikit-learn為基礎介紹機器學習

本書以華為openEuler操作系統(tǒng)為主體，項目一介紹Linux操作系統(tǒng)的基本概念、發(fā)展歷史、基本功能，以及如何下載openEuler操作系統(tǒng)鏡像，并通過虛擬機等工具對其進行安裝。項目二介紹openEuler操作系統(tǒng)中的目錄管理和文件管理。項目三介紹用戶和組管理，以及權限管理。項目四介紹openEuler操作系統(tǒng)中軟件

本書共分為11個單元，涵蓋了從數據庫基本操作到高級功能的各個方面。每一單元都圍繞一個具體的知識點展開，先進行知識講解，再通過應用實例來展示如何使用MySQL實現相關功能。書中還設計了綜合實訓和課后練習，幫助讀者在實踐中加深理解，鞏固學習成果。

本書是一本系統(tǒng)且實用的大數據技術學習指南，全面覆蓋了Spark的核心知識和應用場景。全書圍繞“項目驅動、任務導向”的理念，設計了7個學習情境，分別涉及Spark環(huán)境搭建、Scala程序編寫與數據處理、SparkRDD和SparkSQL的綜合應用、流數據處理及機器學習模型的實現，逐步引導讀者掌握從數據加載、清洗到分析和模

本書提出了以下推薦方法：基于“字符－短語”注意力機制和因子分解機的混合推薦方法和基于“局部－整體”注意力和文本匹配機制的推薦方法，旨在通過獲取更多信息和提升模型特征提取能力，來實現更精準的個性化推薦；基于層次注意力和增強經驗優(yōu)先回放機制的深度強化學習推薦方法和基于自適應元模仿學習的推薦環(huán)境模擬器，旨在突破深度強化學習在

本書以計算機繪圖軟件AutoCAD2021中文版為基礎，介紹AutoCAD的主要功能和使用方法，主要內容包括AutoCAD概述、二維繪圖命令、二維圖形編輯命令、輔助繪圖命令、文字和尺寸標注、塊、三維實體建模、工程圖繪制示例、綜合應用檢測等。

本書融入RCIE&RS認證最新標準，通過12章講解了IS-IS路由協(xié)議概述、IS-IS路由協(xié)議區(qū)域設計、IS-IS路由協(xié)議安全性和可靠性、IS-IS路由協(xié)議計算方法、IS-IS路由協(xié)議可擴展能力、BGP路由基礎、BGP路徑屬性、BGP選路、BGP特性、IP組播基礎、組播路由協(xié)議、路由信息規(guī)劃設計等知識。

本書共14章，分為兩大篇：第一篇為測試技術基礎(第1-3章)，闡述測試的基本概念、信號分析基礎及測試系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)特性；第二篇為傳感器基礎及應用(第4-14章)，概述了傳感器技術，詳細講解了電阻式、電感式、電容式、光電式、壓電式、熱電式、磁電式、數字式、輻射式及圖像檢測等多種傳感器的原理、特性及應用案例。

"《大模型核心技術與開發(fā)實踐：基于Transformer、PyTorch及HuggingFace》系統(tǒng)地介紹大語言模型（LLM）的理論基礎、實現方法及在多種場景中的應用實踐。共分為12章，第1~3章介紹Transformer模型的基本架構與核心概念，包括編解碼器的結構、自注意力機制、多頭注意力的設計和工作原理；第4~6

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