數(shù)據(jù)標注乃至人工智能行業(yè)的發(fā)展關鍵在于專業(yè)人才的培養(yǎng)。在未來幾十年，數(shù)據(jù)標注會伴隨著人工智能需求的不斷提高而不斷發(fā)展。本書對數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)處理、項目管理、問句復述標注、拼音停頓標注和3D點云標注進行逐一講解和分析，每種標注類型均配有對應的規(guī)范、舉例分析、習題與解析。本書還針對各類標注類型配套了多種子任務類型或多個領域的

本書以計算機控制系統(tǒng)的硬件電路設計、控制技術理論分析、軟件程序設計、綜合設計為主線，系統(tǒng)地介紹計算機控制技術的基本理論和應用。全書共分8章，第1章為緒論，第2章為計算機控制系統(tǒng)的硬件設計技術，第3章為計算機控制系統(tǒng)的理論分析，第4章、第5章和第6章分別為數(shù)字控制技術、常規(guī)及復雜控制技術和物聯(lián)網(wǎng)控制技術，第7章為計算機控

推薦系統(tǒng)是為了解決“信息過載”問題而產(chǎn)生的一種有效工具，隨著推薦系統(tǒng)被廣泛應用于新聞、音樂、社交平臺和電子商務等領域以滿足用戶的個性化需求，以個性化推薦技術為代表的推薦算法受到了越來越多的關注，以有效感知用戶的復雜意圖。其中，協(xié)同過濾算法是應用最廣泛的個性化推薦算法，由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史反饋數(shù)據(jù)進行推

本書從初學者和開發(fā)人員的角度出發(fā)，以實戰(zhàn)應用為原則，主要介紹了Hadoop3的組件和生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的大數(shù)據(jù)應用工具。全書共7個項目、23個任務，主要內(nèi)容包括搭建Hadoop開發(fā)環(huán)境、Hadoop入門及實戰(zhàn)、Hive數(shù)據(jù)分析、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫、ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務、Flume數(shù)據(jù)采集、Sqoop數(shù)據(jù)遷移

本書共分為5章。第1章概述了多智能體系統(tǒng)的研究背景與意義、基本問題及特殊問題；第2章簡要介紹了代數(shù)圖論背景知識；第3章討論了多智能體系統(tǒng)有限時間控制問題，建立了一階和高階有限時間觀測器，利用齊次性理論證明了兩種觀測器都能使系統(tǒng)狀態(tài)在有限時間內(nèi)收斂到期望軌跡。進一步，討論了固定時間控制問題及多機械臂系統(tǒng)有限時間同步控制應

本書介紹了代數(shù)結構、幾何結構、Lie群和Lie代數(shù)等基本理論，運用Lie對稱方法研究了光纖通信等領域中五個非線性系統(tǒng)的一些對稱性質(zhì)和解析解。研究了GDNLS方程、DEGM系統(tǒng)、DR系統(tǒng)和Maccari系統(tǒng)的Lie點對稱、Lie對稱約化、對稱變換、非線性自伴性和守恒律。運用Painlevé截斷展開方法導出了GBK系統(tǒng)的非

本書匯總了數(shù)據(jù)科學中經(jīng)常使用的數(shù)學知識，包括矩陣基礎、微積分、概率論和優(yōu)化等，以矩陣和向量形式統(tǒng)一了幾個內(nèi)容的符號體系，系統(tǒng)全面地介紹了數(shù)據(jù)科學的數(shù)學基礎。全書共7章，內(nèi)容包括線性代數(shù)、向量空間、內(nèi)積空間、矩陣分解、向量微積分、概率與分布和優(yōu)化方法。本書兼顧數(shù)學表達的嚴謹性和知識描述的直觀性，減少了枯燥的證明過程，增加

數(shù)據(jù)挖掘與機器學習

本書系統(tǒng)介紹了大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵、特征、技術及應用。全書共10章,其中第1~8章為技術篇,主要從大數(shù)據(jù)處理流程出發(fā),圍繞大數(shù)據(jù)體系架構,詳細闡述大數(shù)據(jù)采集與預處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)可視化等關鍵技術。第9、10章為應用篇,對大數(shù)據(jù)在電信、文娛、教育、醫(yī)療等行業(yè)的具體應用進行了論述,并通過典型案例與Python

本教材是在“新工科”和工程教育認證背景下，為適應專業(yè)人才培養(yǎng)方案改革以及課程體系改革之需要編寫而成。教材對數(shù)控工藝及編程、數(shù)控機床、機械CAD/CAM三門課程中與數(shù)控相關的教學內(nèi)容進行了有機整合和更新。在編寫過程中，作者緊密圍繞教學大綱，運用大量的工程案例，強化工程實踐應用。主要內(nèi)容包括緒論、數(shù)控加工工藝基礎、數(shù)控加工