本书系统地介绍过程挖掘的原理、方法、技术及其在教育领域的应用,重点介绍基于Petrinet 的形式化挖掘技术和基于语义的挖掘技术,并举一个完整的挖掘大学校园学生行为特征的案例。本书既有完整的理论框架又有专门的教育领域实践应用,可供计算机、大数据、人工智能等相关专业领域的学生和研究人员参考。
《Vue.js项目开发全程实录》精选Vue.js开发方向的10个热门应用项目,实用性非常强。这些项目包含:智汇企业官网首页设计、贪吃蛇小游戏、时光音乐网首页设计、游戏公园博客、电影易购APP、淘贝电子商城、畅联通讯录、仿饿了么APP、仿今日头条APP、四季旅游信息网。本书从软件工程的角度出发,按照项目开发的顺序,系统而全面地讲解每一个项目的开发实现过程。体例上,每章聚焦一个项目,统一采用开发背景系统设计技术准备各功能模块的设计与实现项目运行源码下载的形式完整呈现项目。这样的安排旨在让读者在
本书介绍了机器人操作系统ROS的基本概念及开发调试方法。全书分5章,第1章为Ubuntu操作系统,介绍了Ubuntu20。04的使用、文件与目录操作、vi编辑器和包管理;第2章为ROS概述与环境设置,介绍了如何在虚拟机上安装ROS和设置VSCode开发环境;第3章为ROS系统架构,介绍了ROS系统的构成与目录结构;第4章为ROS通信机制,介绍了ROS话题、消息服务、参数,并在ROS自带的仿真海龟示例基础上,通过大量例子讲述ROS通信命令的用法和Python程序实现;第5章为ROS运行管
本书收录了中国科学院及院属各单位2017年的统计数据以及历年全院主要统计数据。内容分为13个部分,即:学部,机构,人员,经费,基本建设,科技活动,人才培养与引进,高等教育,专利、科技论文、获奖成果,院、所投资企业开发经营活动,科技成果转移转化项目,国际合作、港澳台地区交流,文献情报、图书出版。
《编程真好玩:从零开始学网页设计及3D编程》从网页开发的基础知识HTML5、CSS、JavaScript开始,以项目实战的方式详细介 绍如何构建自适应网页,并通过工具免费发布自己的网站。在后面的章节中,以主流的3D框架ThreeJS为技术支撑,在网页中编写JavaScript代码,让读者深入浅出地构建完整的3D应用场景。 《编程真好玩:从零开始学网页设计及3D编程》由少儿编程网核心成员编写,作者都具有多年软件开发经验,书中案例中包含很多优秀的软件工程思想,强调编程实战,采用项目
本书共22章, 包括SpringBoot篇、Vue篇和uni-app篇。SpringBoot篇 (第1-14章) 从环境搭建到项目上线, 逐步深入讲解项目开发流程, 并使用了众多企业级流行的开发技术, 如Redis、Docker、Jenkins、Mybatis-plus等。Vue.js篇 (第15-19章) 使用Vue3.0版本, 采用开源的Vue.js框架Vue-Vben-Admin作为项目启动模板, 帮助快速搭建后台管理系统, 节约时间成本等。uni-app篇 (第20-22章)
"模式识别是人工智能技术的重要分支,也是实现机器智能的重要手段。本书作为该领域的入门教材,介绍了各类典型的模式识别的理论与方法。全书共10章。第1章为绪论;第2~5章介绍与模式识别相关的人工智能基础知识,包括智能 Agent、确定性知识表示与推理、搜索策略、智能优化算法等;第6章介绍特征提取与选择方法,应用于模式识别中的预处理过程;第7~10章介绍各种典型的模式识别模型和算法,包括基于判别函数的分类方法、基于概率的分类方法、人工神经网络,以及聚类分析。本书可作为高等院校电子信息类、计算机
本书是为《信息基础(WPS版)》一书配套的上机实训指导。全书分为两部分。第一部分为“实训部分”,针对主教材各项目的内容,精选了35个实训,精心设计和安排了相应的上机实训内容,每个实训均采用“案例驱动”的思路来编写,给出了具体而翔实的实训目的、实训内容和参考步骤。第二部分为“习题部分”,针对主教材各任务的内容进行组织并作了适当拓展,同时根据《高等职业教育专科信息技术课程标准(2021年版)》《全国计算机等级考试一级计算机基础及WPS Office应用考试大纲(2023年版)》和《全国计算机等级考试
"《Vue.js 3+TypeScript从入门到项目实践》以实战为主线,结合众多代码示例和一个完整的项目案例,全面、系统地介绍Vue 3和TypeScript的相关技术及其在实际项目开发中的应用。本书在讲解中穿插介绍了一些开发技巧,可以帮助读者提高代码质量和项目开发的效率。《Vue.js 3+TypeScript从入门到项目实践》共13章,分为3篇。第1篇基础知识,包括初识Vue、TypeScript基础知识、Vue的基本指令、CSS样式绑定、数据响应式基础、组件化开发。第2篇进阶提升
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识,主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识,也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外,还介绍了机器学习的热门应用领域技术,并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富,每章后都有习题和参考文献,便于巩固学习,适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘