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本书系统地介绍了OpenHarmony轻量设备开发的必备知识。在本书完稿时,相关课程已经在高校完成了三个学期的教学,并持续优化迭代。本书的学习门槛低、内容深入浅出、知识结构合理。本书注重知识间的关联性、连贯性和阶梯性,将计算机理论知识和OpenHarmony实践紧密结合,更加注重实践内容对理论理解的反哺,同步培养知识和
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程;机器学习是指机器通过统计学算法,对大量历史数据进行学习,进而利用生成的经验模型指导业务的过程。本书介绍模式识别和机器学习技术的主要方面,包括贝叶斯统计决策、概率密度函数的估计、线性分类与回归模型、其他分类方法、无
本书从解决工作中的实际问题出发,以漫画形式讲解数据分析知识,并提炼、总结工作中常用的Python数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识,在不影响学习、理解效果的前提下,尽可能地避免使用晦涩难懂的Python编程、统计术语或模型公式,如需了解相关的知识,可查阅相关的图书或资料。本书定位是带领Py
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本书聚焦未来产业,从概念内涵和重要特征、发展趋势、发展模式、产业成长性等维度展开深度剖析。站在当前的视角,梳理了主要国家布局发展未来产业的战略举措和经验;站在历史的视角,系统归纳了历史上"未来产业”的六大类发展模式;站在未来的视角,创新设计了未来产业成长性象限评价模型和指标体;最后以我国未来产业的发展为落脚点,结合我国
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