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本书全面地介绍了网络表示学习的基本概念、模型和应用。本书从网络嵌入的背景和兴起开始介绍，为读者提供一个整体的描述；通过对多个代表性方法的介绍，阐述了网络嵌入技术的发展和基于矩阵分解的统一网络嵌入框架；提出了结合附加信息的网络嵌入方法——结合图中节点属性/内容/标签的网络嵌入；面向不同特性图结构的网络嵌入方法——面向具有社区结构的/大规模的/异质图结构的网络嵌入。本书还进一步介绍了网络嵌入的不同应用，如推荐场景和信息扩散预测。本书的最后总结了这些方法和应用，并展望了未来的研究方向。

本书共12章, 从Cinema 4D的基础操作入手, 用9个基础案例和10个不同风格的综合商业案例, 讲解了Cinema 4D基本使用技巧, 以及Cinema 4D建模、材质、灯光和渲染在电商设计中的运用, 同时还讲解了RealFlow流体特效的制作方法。

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本书为高职高专院校计算机或非计算机专业开设的计算机应用基础或办公软件应用课程的教材。

本书共8个模块，分为基础篇和应用篇。其中，基础篇包括了解计算机、计算思维与计算机语言、计算机网络技术、新--代技术4个模块;应.用篇包括系统与文件管理、Word文档处理、电子表格处理和演示文稿制作4个模块。每个模块都涉及若干工作情景和任务，每个任务由任务目标、任务描述、任务分析与相关知识、任务实施、能力拓展、评价反馈等部分组成，让学生在完成

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"本书采用大项目分解小案例的设计思路，将 “图书超市收银管理系统”项目分别为九个小案例，项目贯穿整个教学过程，通过项目讲解C语言课程全部知识点。全书内容涵盖C语言基本语法，以实际任务实现为落脚点，通过任务描述，让学生了解任务需求；然后学习相关知识，掌握基础语法；通过任务实现，实现学以致用；最后通过项目实战，提高学生编程能力和分析问题、解决问题的能力。全书实践“理实一体化”教学理念，通过程序设计，培养学生软件工程专业的基本理论素养；通过小型项目的设计与编程开发，增强对编程和问题求解的基本体验。

本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
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本书共分为七章。第一章主要介绍数学对应人工智能的重要性，以及代数学和分析学中的基础概念，是后面各章的基础。第二章和第三章分别介绍了微积分和线性代数核心内容，并将相关基础知识映射到人工智能领域，从这一视角理解数学基础知识的工程应用。第四章介绍了矩阵分解这一重要数学工具及其在人工智能领域的典型应用。第五章介绍了概率论基础知识及在人工智能领域的广泛应用。第六章介绍了最优化理论及算法，以及它们在机器学习和人工智能中的基础性应用。第七章主要介绍了信息论的基本概念和在人工智能中常见的应用。

教学大纲部分确定了课程的性质、目的和教学要求，分解阐述了各章节的教学内容，突出了重点和难度，对课时分配做了相关建议。章节习题部分根据章节特点设置了选择题、程序填空题、程序改错题和程序设计题，题型借鉴了全国计算机等级考试，可供学生在每章学习结束后复习，以巩固上课所学内容，也可作为参加全国计算机等级考试二级C语种的练习内容。实验指导部分对顺序结构、控制结构、函数、数组、指针、字符串、结构体、链表均提供了相应的实验练习。每次实验包括了实验目的、实验要求、实验步骤与内容、实验注意事项、思考题等