软件与程序设计
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基于机器学习的网络流量识别算法及其应用董仕网络流量识别是网络监控的关键环节,在网络管理中起着至关重要的作用,机器学习作为一种技术手段已经应用到网络流量识别过程中,并成为该领域的研究热点。基于机器学习的网络流量识别算法通过对流量行为测度的分析与度量来构建满足不同应用场景的流量识别需求模型。本书共9章,首先分析机器学习在流量识别中的意义和应用;其次对行为特征进行分析;再次系统分析非对称路由对流量识别算法的影响;后对深度学习算法及模型进行分析研究。
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青少年人工智能编程刘瑜,薛桂香,顾明臣,刘勇本书在内容设计上具有明显的创新行为,主要为了更好地满足12岁到20岁青少年朋友的学习需求,由浅入深,快乐学习Python语言。从基础知识角度,考虑读者中学数学、英语等背景知识的要求,使所编程的内容既有助于加深对中学知识的理解,又有助于更好地领会代码的作用,能达到一举多得的学习效果;从趣味角度,还引入了可爱的三酷猫,融入各种故事与读者一起体会编程的作用;从知识层次角度,本书从基本的Python语法、函数、数组,到制作二维图、动画、游戏,再到传统算法、图像算法、国内外竞赛知识,既能逐步提高读者通过编程解决问题的能力,又能让读者触碰智能编程在竞赛、科学研究、实际应用等方面的诱人前景;从教学角度,每章安排了练习和实验,并提供教学PPT等资料,方便教师的教学使用要求。另外,本书对大数据、人工智能的基础知识做了启蒙式的潜移默化式的安排,如对数学、数据、算法的画龙点睛式安排。
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Python数据分析入门与实战刘麟本书从数据分析的基本概念和Python的基础语法讲起,然后逐步深入到Python数据分析的编程技术方面,并结合实战重点讲解了如何使用主流Python数据分析库进行数据分析,让读者快速掌握Python的编程基础知识,并对Python数据分析有更加深入的理解。本书分为13章,涵盖的主要内容有数据分析概述、Python的特点和编程基础、NumPy数组的基础和进阶用法、Pandas数据处理和数据分析、数据的导入导出、数据可视化,以及Python网络爬虫和Scikit-learn机器学习的入门知识。本书内容丰富全面,语言简洁、通俗易懂,实用性强,还包含实战案例,特别适合Python的初学者和自学者,以及缺乏编程经验的数据分析从业人员阅读,也适合对数据分析编程感兴趣的爱好者阅读。
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疯狂Python讲义李刚本书全面而深入介绍了Python编程的相关内容,全书内容大致可分为四个部分,一部分系统讲解了Python的基本语法结构、函数编程、类和对象、模块和包、异常处理等;第二部分主要介绍Python常用的内置模块和包,这部分包括正则表达式支持IO编程、数据库编程、并发编程、网络通信编程等内容;第三部分主要介绍Python开发工程化方面的内容;第四部分则属于"Python项目实战”,这部分通过项目介绍了Python游戏开发、大数据展示、网络爬虫等热门技能,进一步贴近就业岗位需求。
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JAVA从入门到精通孔祥月暂缺简介...
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区块链应用王思远 张博文 马扬本书致力于系统化、专业化、实践化地介绍区块链国际一线创新应用的知识,通过对区块链基础通识、区块链应用理论和实战案例的全方位、多层次的讲解,使读者对区块链的价值形成系统认知,掌握区块链产业化、商业化的基本逻辑与方法,形成系统性战略思维。本书内容共14 章,分为三篇,篇为区块链基本知识框架(第1~5 章),第二篇为区块链应用介绍(第6~10 章),第三篇为新型数字世界的机遇与挑战(第11~14 章)。
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人工智能算法韩龙、张娜、汝洪芳本书以智能算法为背景,全面地介绍了人工智能的各种算法,本书内容以理论为基础,以应用为主导,循序渐进地向读者揭示怎样利用智能算法解决实际问题。全书共11章主要内容包括MATLAB语言入门、插值算法与曲线拟合、灰色系统理论、傅里叶变换和小波变换、经验模态分解算法、模糊逻辑控制算法、滑模变结构控制、神经网络基本理论、支持向量机、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法等。 本书可作为高校本科生和研究生的学习用书,也可作为科研人员、学者、工程技术人员的相关参考用书。
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PLC程序组合检测理论与方法肖力田、肖楠、李孟源本书针对控制系统PLC程序的正确性和可信性检测验证问题,介绍了以形式化理论方法综合运用形成组合检测验证体系,从多个层次检测验证PLC程序动态、静态和运行的正确性
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Python机器学习入门与实战桑园本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。全书共17章,分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇,包含第1章,主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等;第Ⅱ篇为工具模块使用篇,包含第2~4章,主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等;第Ⅲ篇为专业技能提升篇,包含第5~13章,主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等;第Ⅳ篇为深度学习延伸篇,包含第14章,主要介绍卷积神经网络;第Ⅴ篇为项目技能实战篇,包含第15~17章,主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时,本书随书赠送了大量相关的学习资料,以便读者扩展学习。本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作,是否接触过Python,均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的开发方法和技巧。
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仿生偏振光罗盘信息处理技术赵东花本书系统、全面地阐述了仿生偏振光罗盘信息处理技术。本书内容分为三部分:第一部分介绍仿生偏振光罗盘智能信息处理技术的研究背景与研究意义,分析基于大气偏振模式的定向方法,以及仿生偏振光罗盘定向误差处理方法,探讨组合系统信息处理的研究现状、发展趋势等;第二部分分析仿生偏振光罗盘的噪声成分、噪声对其定向精度的影响,并介绍了基于多尺度主成分分析、多尺度自适应时频峰值滤波等智能算法的去噪方法和仿生偏振光罗盘定向误差补偿技术;第三部分重点阐述容积卡尔曼滤波器及其改进方法在基于仿生偏振光罗盘的无缝组合定向系统中的应用,并提出非连续观测条件下的仿生偏振光罗盘的无缝组合定向模型,设计了基于神经网络的非连续观测算法。本书可作为导航、制导与控制相关专业研究生教材,也可供广大工程技术人员和管理人员学习或培训使用。