基于融合表征的多视图学习是机器学习中的一个重要研究分支。本书介绍了基于融合表征的多视图学习方法的基础概念、技术应用及研究现状和系列方法。全书共5章,大致分为两部分:第1部分(第1章)介绍多视图学习的基本概念、主要技术手段及研究现状;第2部分(第2~5章)介绍了四种多视图学习方法基于多视图相关性与融合表征效果的关联性分析方法、基于双反馈机制的多视图相关性增强表征学习方法、基于多视图深层特征增强的隐空间融合表征方法、基于多视图差异性和一致性的聚类融合增强学习方法, 这部
本书是一本AI绘画领域的实用指南,旨在帮助新手从零基础逐步掌握AI绘画技巧,实现在AI绘画世界中的快速成长和自我价值提升。 本书共分为四大部分共20章:第1章至第3章是第一部分,介绍AI绘画的前世今生,AI绘画如何开始,成为提示词工程师及指令示范;第4章至第16章是第二部分,介绍AI绘画有趣的应用场景;第17章至19章是第三部分,介绍AI绘画+商业变现实例,高级AI绘画案例,8款MJ的平替AI绘画模型;第20章是第四部分,介绍国内AI大模型的绘画应用。 本书内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别
《全媒体时代的互联网:碎片化生存》以历史的视野,从思想上回顾了电脑、互联网的发展历程,用“碎片化”“虚拟化”两个关键词,反思数码技术发展历程中所依托的技术哲学和笛卡尔主义思想脉络。近十年智能科技的深度发展,特别是大数据、人工智能、区块链、物联网的发展,似乎使“代码即法律、一切皆计算”的理念成为业界共识,但“碎片化”“虚拟化”的倾向不但没有减缓,还有深度化的趋势。对年轻一代来说,通过裹挟生活与工作的赛博空间,反思暗藏在技术深层的“确定性思想”,理解“符号表征与计算”的理念,是重启认知、重构未来的重
信息安全的内容随着技术的发展在不断丰富和发展,当前,计算机系统信息安全可定义为:“计算机的硬件、软件和数据得到保护,不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄露,保障系统连续正常运行”。本教材特别注重实践,力求以通俗易懂的语言阐述基本的技术原理,同时配以大量的实例以加深理解基本的技术原理。主要以培养网络安全和信息安全工程师为目标。作者根据多年的教学经验,结合多本教材资源和知名网络资源,编写适合网络工程专业或信息安全专业的本科生教材,适用于教学研究型大学、教学型大学和高职院校。
本书系统地讲述了智能现象的发展历史。全书共分为9 章。第1 章介绍本书的写作背景、智能的不同定义、智能现象问题、智能现象新的假说;第2 章介绍宇宙从无到有(物质、能量和空间)、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙等内容;第3 章介绍物理学中的智能,包括美丽的物理世界、引力智能、引力和暗能量、熵引力、最小作用量原理、量子隐形传态等内容;第4 章介绍化学中的智能,包括化学发展的简要历程、耗散结构、熵增、**熵产生;第5 章介绍生物学中的智能,包括生命的定义、生命为什么
本书介绍了人工智能发展过程中涌现出的思想以及经典技术。本书共12章,内容结构大致可以分为4部分:第一部分(第1~3章),这部分为基础知识,简单介绍人工智能发展的历史与现状(第1章),数据编码技术(第2章)以及人工智能需要用到的数学知识(第3章);第二部分(第4~7章),经典人工智能,主要介绍经典人工智能算法(第4章),计算机博弈(第5章),逻辑与知识(第6章),智能体机器人技术(第7章);第三部分(第8~10章),机器学习技术,主要介绍回归算法(第8章)、分类算法(第9章)以及无监督学习典型算法
云技术应用是高等学校云计算技术与应用专业的一门实践性很强的专业核心课程。本书的主要内容包括云计算、云服务器应用、云网络应用、CDN与加速应用、云存储应用、云数据库应用、基于LAMP架构Web网站云主机部署实战,以及云 课堂平台云化应用实战,帮助读者理解云产品的应用,为后续公有云相关技术的深入学习和应用实践奠定基础。本书适合作为高等学校云技术应用等相关课程的教材,也可供计算机相关专业的学生使用。
本书是获得大量读者好评的“Linux典藏大系”中的《Linux驱动开发入门与实战》(第3版)。《Linux驱动开发入门与实战(第3版)》内容充实,重点突出,实例丰富,实用性强,涵盖Linux驱动开发从基础知识到核心原理,再到应用实例的大部分核心知识。本书专门提供教学视频、源代码、思维导图、习题参考答案和教学PPT等超值配套资料,可以帮助读者高效、直观地学习。《Linux驱动开发入门与实战(第3版)》共19章,分为3篇。第1篇“基础知识”涵盖Linux驱动开发概述、嵌入式处理器和开发板、构
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法,重点是应用统计学的实践方法,并参考了基础数学理论。本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理,接下来的章节介绍了各种模型,包括线性回归、样条、时间序列和贝叶斯加性回归树。其后几章讨论的主题包括:逼近贝叶斯计算,通过端到端案例研究展示如何在不同环境中应用贝叶斯建