"本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计

本书通过具体的案例，循序渐进地讲解了计算机视觉和模型调优的相关内容。首先介绍基础知识，包括人工智能基础、计算机视觉基础、图像基础和编程基础相关知识。然后讲解传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉，如卷积神经网络等。接着深入探讨算法原理，包括卷积、池化、批归一化、激活函数、残差结构、全连接、SoftMax等，并提供手写算法示例。最后介绍了模型在 Python 和 C++中的实际应用以及性能优化技巧，如计算向量化、权值预加载和多线程等。
本书内容实用，由浅入深，案例典型，讲解通俗易懂，随书提

本书共分为20章，第1章仓颉编程语言概述，第2章搭建仓颉开发环境，第3章基本语法，第4章基础数据类型，第5章函数，第6章结构类型，第7章枚举类型和模式匹配，第8章类和接口，第9章泛型，第10章扩展，第11章Collection类型，第12章包，第13章异常处理，第14章并发编程，第15章I/O操作，第16章网络编程，第17章宏，第18章跨语言互操作，第19章编译和构建，第20章综合实战——基于仓颉和ArkTS的鸿蒙程序等。本书每章内容既包含了详细的语法讲解，也提供了丰富的实战案例，帮助

本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。书中从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统中的技术优势，还提供了丰富的实战案例，涵盖了从本地部署到云端应用，再到与办公软件、开发工具和Web交互系统的无缝集成。通过理论解析与实践演示，读者将获得从模型设计到实际应

"《轻松学Python编程》详细介绍Python编程中的核心知识和技术，并列举了大量的编程示例。全书共12章，内容主要包括编写和运行Python代码的方法、Python代码的组成结构、Python编程的核心概念、数字的输入方法和运算方式、输入和处理字符串、转义字符、创建与处理列表和元组、打包和解包元组、创建与处理字典和集合、使用if语句检测条件、使用match语句检测多个值、使用for语句迭代数据、使用while语句重复执行代码、创建与使用函数和匿名函数、定义不同类型的参数、处理不同作用域中的变

本书初步探讨了科学数据的权属界定，全面阐述了科学数据质量管理体系的构成，详细介绍和比较了科学数据的分级分类规定，揭示了科学数据多层级的安全管理责任体系，深入剖析了全球著名科研机构构建科学数据管理体系的实践与特征，考察了典型国家和地区科学数据开放共享的政策实践，在系统回顾我国科学数据开放共享政策演进的基础上，就进一步完善我国科学数据开放共享政策体系提出了建议。

编译系统是计算机系统中的系统软件，是软件开发环境的核心组成部分。本书介绍编译系统的结构、工作流程及编译程序各组成部分的设计原理和实现技术。作者遵循CDIO工程教育理念将全书内容分为四篇，第1篇构思（Conceive），包括编译程序概论、文法和语言；第2篇设计（Design），包括词法分析、自顶向下语法分析、自底向上语法分析、语义分析与符号表；第3篇实现（Implement），包括语法制导翻译与中间代码生成、目标程序运行时的存储组织、出错处理、代码优化、目标代码生成；第4篇运作（Operate），

运用先进的数据管理思想对数据进行组织管理，运用强大的Excel函数与公式对数据进行统计分析，是信息时代职场人士的技能之一。
《别怕，Excel 函数其实很简单（第2版）》用浅显易懂的语言以及大量实际工作中的经典案例，介绍Excel函数与公式在逻辑运算、数据计算与统计、文本处理、数据查询等方面的应用，最后介绍公式出现错误的解决方法。
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本书按照时间先后顺序，梳理计算机发展历程中的关键技术，详细介绍相关技术原理、背后的发明故事及市场情况等，主要包括：计算机起源和组成、晶体管、二进制与数字编码、数字电路、芯片、CPU、计算机操作系统、软件与编程、网络、智能设备以及人工智能。本书由三部分内容组成，一是正文内容；二是知识拓展；三是技术知识，读者可以根据喜好选择阅读。本书具有一定的专业性，有干货有故事，内容有趣不乏味，娓娓道来，引人入胜。