随着人工智能技术的广泛应用，网络智能化近年来受到广泛的关注，已经成为下一代移动通信与未来网络的重要技术。阿尔法围棋（AlphaGo）之后，深度强化学习不断推陈出新，为网络中的决策问题提供了有效的潜在解决方案。本书系统介绍了网络智能化中深度强化学习的基本理论、算法及应用场景。全书共8章，针对互联网、移动通信网、边缘网络、数据中心等典型网络，阐述了网络管理、网络控制、任务调度等决策需求，深入论述了深度强化学习的模型构建与应用技术。第1章介绍了网络智能的需求与挑战；第2章介绍了先进的深度强化学习模型与

人工智能超入门丛书致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。本书是人工智能超入门丛书的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相

本书以JavaScript作为演示代码，比较系统地涉及各种数据结构和常见的算法面试题：常见排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、堆排序、快速排序、计数排序、桶排序、基数排序等）、树的相关算法、字符串算法、回溯算法、动态规划问题等。本书中没有可怕的数学公式与复杂度证明，而是详细列出解题步骤，给出可以套用的算法模板。为了方便记忆，每种算法都会给出多种解，读者只需从中选取适合自己的解即可。



本书旨在要让非科班出身的、没有算法基

本书是jsPsych的中文版使用教程, 系统介绍了使用jsPsych搭建实验的流程、细节以及注意事项。本书共13章, 首先简单介绍这一工具的特点, 然后简要介绍使用jsPsych所必需的前端开发 (HTML+CSS+JavaScript) 基础知识, 最后详细介绍如何利用jsPsych的各项功能与特性搭建实验。书中包含了实际案例和示例代码, 旨在帮助读者深入理解jsPsych的使用方法, 并能够根据自己的需求进行修改和定制。

本书为“低维材料与器件丛书”之一。低维材料是以至少一个方向上为原子到纳米尺度的量子点、纳米晶、纳米线、纳米管、石墨烯、石墨炔及其他二维材料等为基本单元构筑的新兴材料体系，是当前凝聚态物理和材料科学的研究前沿，蕴含着精妙的理论、奇特的结构、独特的性质和能源、信息、健康等领域的广阔应用。本书简要阐述了低维材料的理论基础；介绍了低维材料的结构特点、表征方法，以及自下而上制备与组装和自上而下加工的结构控制策略；考察了低维材料的力学、电学、磁学、热学、化学和光学性质，以及其维度、尺度和耦合效应；系统梳理了

这是一本Photoshop 2022从入门到精通实战版教程。全书通过120个实战案例、30个综合案例、32个学以致用案例和8个综合设计实训案例来讲解Photoshop 2022的基础功能。 本书详细讲解了Photoshop入门与设置、Photoshop的基础操作、图层的基础操作、选区和颜色的填充、绘画与图像修饰、色彩调整、用Camera Raw滤镜处理照片、图层混合模式与图层样式、文字、矢量绘图、蒙版与合成、滤镜、通道、网页切片、3D、视频动画和批处理等功能模块。本书第15章的综合设计实训主要包

本书从一系列有趣的生活实例出发，全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用，生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用，如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中，既有各种大名鼎鼎的算法，如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法，也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨，对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关，充分地展现了算法解决问题的本质，让你爱上算法，乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像

为什么你在写代码时总会遇到这样或那样的问题？为什么你总是记错某些语法？为什么有些人能够快速学会新的编程语言，而有些人则不能？在试图解决困难或复杂的问题时，我们的大脑其实有一套特定的工作方式。本书从认知科学角度剖析优秀程序设计背后的脑科学原理，为你揭开大脑思考编程的奥秘。本书分为四大部分，共有13章。你将了解如下内容：如何高效地学习新的编程语言，如何快速地理解复杂的代码，如何牢固地记住各种语法，如何在繁杂的程序设计工作中优化认知资源。 本书是程序员的普适书，初学编程的初高中生也可以阅读。

本书涵盖了Python在数值计算和数据处理领域的常用扩展库，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，以数据载入、数据清洗与规整、数据分析与可视化为主线，利用浅显易懂的语言、丰富有趣的实例和案例，全面、系统地介绍了科学计算、数据处理与分析的知识。
本书共7章，第1章主要介绍Python语言以及环境的搭建和使用；第2~3章介绍Numpy和Pandas扩展库的数据结构和常用函数；第4章主要介绍了Pandas数据处理的相关技术；第5章主要介绍了Matplotlib

本书对基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务要素配置方法进行了较为深入的研究，针对现有研究的薄弱之处，主要开展了以下几个方面的研究工作：(1) 提出了基于在线评论情感分析的服务属性分类与服务要素配置方法的研究框架；(2) 提出了面向服务属性在线评论的多粒度情感分类方法；(3) 提出了基于在线评论的服务属性Kano分类方法；(4) 提出了基于在线评论的服务属性IPA（Importance-Performance Analysis）分类方法；(5) 提出了基于Kano和IPA分类结果的服