计算机应用基础

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇，共19章：微积分篇（第1～5章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第6～10章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统

《重构知识：在线知识传播的疆域、结构与机制》旨在探究社会化媒体知识分享平台的知识分享行为规律、知识疆域结构特征、知识构建的动力机制以及知识普惠的技术实现。依托于当前人文社会科学新文科建设总体要求，本书基于传播学理论视野，利用信息科学计算技术，结合复杂网络分析框架，致力于解决当前传播学现实问题。具体而言，本研究旨在探究基于互联网技术的知识传播，提高知识传播效率，推进知识普惠，探究信息技术能够惠及广泛

本书深入剖析了互联网主导下的数字广告系统，详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推进广告主的数字营销，并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时，本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响，包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。全书分为三篇（共10章）：第一篇为基础

本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上，重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面，使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理，使其处理缺失值和噪声更有效；分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取，实现有效降维和提取特征子集；分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分，优化偏最小二乘

测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue2.x的开发基础，第3章为Vue2.x的组件开发，第4章为VueCLI开发完全指南，第5章为VueCLI项目实战，第6章为Vite+Vue3完全开发指南，第7章为Vue3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：W

《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》以H5为写作基础，以实际应用为指导思想，用通俗易懂的语言对H5页面设计与制作的相关知识进行详细介绍。H5页面设计的魅力在于通过巧妙的设计手法，将复杂的功能简化，将枯燥的信息趣味化，让用户在享受视觉盛宴的同时，轻松获取所需内容。《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》共7章，内容涵盖初识H5、H5视觉交互设计技巧、H5页面元素的设计与制作、H5页面动效

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书