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      包尔汉, 全国政协文史和学习委员会
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      跨学科学习与学习环境设计
        『简体书』 作者:万昆著 出版:中国社会科学出版社 日期:2025-08-01 跨学科学习与学习环境设计既是教育技术领域研究的热点问题,也是学习科学领域关注的核心问题。推动学习方式变革,探索学生核心素养的培养,是当前深化基础教育课程改革、落实立德树人根本任务的内在要求。核心素养时代学习方式的变革既要突破学科学习的局限,又呼唤着跨学科学习。本书不仅从理论上系统介绍了什么是跨学科学 ...  | 
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      民法典合同编通则实用学习问答:含通则部分司法解释(32开)
        『简体书』 作者:《民法典合同编通则实用学习问答:含通则部分司法解释》编写组 出版:中国法制出版社 日期:2024-01-01 本书围绕相关法律规定,编写了实用学习问答,并含有《民法典》合同编通则法条、《最高人民法院关于适用〈中华人民共和国民法典〉合同编通则若干问题的解释》,以及最高人民法院发布的《关于适用〈中华人民共和国民法典〉合同编通则若干问题的解释》相关典型案例和《人民法院贯彻实施民法典典型案例》(节录第一批、第二批合 ...  | 
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      行政复议法(学习笔记版)
        『简体书』 作者:《行政复议法[学习笔记版]》编写组 出版:法律出版社 日期:2023-11-01 一本可以做笔记的行政复议法! 法条随翻随记 学霸养成常备 康奈尔设计风 笔记达人福音 方格手账内页 开本精巧便携 ...  | 
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      证券法(学习笔记版)
        『简体书』 作者:《证券法[学习笔记版]》编写组 出版:法律出版社 日期:2023-11-01 一本可以做笔记的证券法! 法条随翻随记 学霸养成常备 康奈尔设计风 笔记达人福音 方格手账内页 开本精巧便携 ...  | 
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      企业破产法(学习笔记版)
        『简体书』 作者:《企业破产法[学习笔记版]》编写组 出版:法律出版社 日期:2023-11-01 一本可以做笔记的企业破产法! 法条随翻随记 学霸养成常备 康奈尔设计风 笔记达人福音 方格手账内页 开本精巧便携 ...  | 
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      福州内河史话
        『简体书』 作者:福州市政协文史资料和学习宣传委员会 出版:福建人民出版社 日期:2018-12-01 《福州内河史话》系福州市政协组织专家对城区内河全面系统的梳理,既包括了传统福州城现存河流、附着河流的桥梁、祠庙等古建及民俗、传说,还包括历史上存在过的流动水体及其相关内容,更辑存了不少内河文献资料,溯其发端,叙其变迁,探其人文内涵,明其未来趋向。 ...  | 
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      相如故城
        『简体书』 作者:蓬安县政协文化文史和学习委员会 出版:西南财经大学出版社 日期:2020-01-01 本书分为相如故里 赋圣之光文化遗存 名城之珍故城眷恋 桑梓情深故城诗文 今古传唱四个部分,从赋圣之城太极之城活水之城的故城定位出发,比较系统地梳理相如故城1500年的历史脉络,比较精准地挖掘相如故城的历史文化遗存,比较详尽地论证相如故城与司马相如的人文关联,为正在实施的南充市100件大事之一的相如故 ...  | 
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      上海文史研究论丛(第一辑)
        『简体书』 作者:朱敏彦,上海市文史资料研 出版:上海书店出版社 日期:2017-12-01 《上海文史研究论丛》是上海市文史资料研究会编辑出版的不定期上海文史研究成果的系列汇编文集。*辑围绕上海经济、贸易、金融、航运和科创中心建设所涉及的历史、法律、政策、硬件和软件建设、现实状况及实务操作方面的问题展开深入研讨。书稿的主编从2012年10月2016年11月5次研讨会的100多篇论文中,精选 ...  | 
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      清末法国汉学家沃德斯卡尔《汉语基础学习》整理与研究
        『简体书』 作者:《汉语基础学习》整理与研究 出版:河北大学出版社 日期:2023-10-01 ...  | 
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      强化学习
        『简体书』 作者:余欣航 出版:电子工业出版社 日期:2024-04-01 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章,包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰,内容简明通俗。除了侧重于理论推导,本书还提供 ...  | 
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      机器学习
        『简体书』 作者:主编:严晓东 副主编: 陈华 王 出版:高等教育出版社 日期:2024-10-01 本书深入浅出地介绍了机器学习与大数据分析的核心方法,包括无监督学习、监督学习、稀疏学习、深度学习、集成学习及增量学习六大部分。书中不仅注重理论推导,还通过丰富的插图和实例直观解释原理。同时,提供R与Python两种语言的实现方法,方便读者实操练习。书中数学符号与公式详尽,文字解释直观,数学推导细致, ...  | 
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      机器学习
        『简体书』 作者:胡晓 出版:机械工业出版社 日期:2024-11-01 本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章:第1章着重介绍了机器学习的基本知识;第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法(如PCA和LDA),并增加了流形学习和稀疏表征等理论;第3~8章系统介绍了传统机器学习算法,如监督学习(贝叶斯、近邻、线性模型、非线性模型和集成学习)和非监督学 ...  | 
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      深度学习
        『简体书』 作者:李侃 孙新 出版:机械工业出版社 日期:2025-02-01 本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法,主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实例讲解方法的应用;强调深度学习的系统性、 ...  | 
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      学习的本质
        『简体书』 作者:[法]安德烈·焦尔当[André Giordan] 出版:华东师范大学出版社 日期:2015-07-01 我们是如何学习的?记忆、动机、愿望和情绪在学习中占据着怎样的地位?我们对于人脑惊人的能力又知道多少?为什么有些孩子和成人在学习时困难重重?作为曾经的差生,《学习的本质》作者安德烈·焦尔当提出了一种全新的学习方法。他让我们看到学习是一个复杂过程,常常充满冲突,需要打破我们头脑中固有的概念。 安德 ...  | 
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      机器学习
        『简体书』 作者:张旭东 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 ”本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、 朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等进行了深入的分析,并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对 深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述,不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络 ...  | 
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      联邦学习
        『简体书』 作者:[美]海科·路德维希[Heiko Ludwig]娜塔莉·巴拉 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。 联邦学习Federated Learning,FL是一种机器学习方法,其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留,不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案,适用于因隐私、监管或 ...  | 
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      机器学习
        『简体书』 作者:李侃 出版:机械工业出版社 日期:2024-12-01 本书系统地讲解了机器学习的理论与方法,内容主要包括EM算法和高斯混合模型、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络,以及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展过程,理解和掌握机器学习的基本原理、 ...  | 
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      深度学习
        『简体书』 作者:方勇纯 等 出版:机械工业出版社 日期:2025-03-01 本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法,具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中,基础性内容是深度学习最核心部分,具体包括:机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容,主要是阐述最新发展的一些技术,可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包 ...  | 
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      深度学习
        『简体书』 作者:陈明 出版:清华大学出版社 日期:2025-05-01 深度学习是人工智能中的核心问题之一,本书较系统地介绍了深度学习的基本内容,共15章,分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。 本书注 ...  | 
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      机器学习
        『简体书』 作者:李侃 出版:机械工业出版社 日期:2025-06-01 本书全面系统地讲解机器学习的理论与方法,主要内容包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展,理解和掌握它的基本原理、方法和主要应用。本书内容丰富,着重在机器学习理论的推导与证明,并通过实例进行方 ...  | 
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