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高校监督体系构建与文化培育（让监督助力高等教育高质量发展。）
『简体书』 作者：高校监督体系构建与文化培育 出版：九州出版社 日期：2024-04-01 当前，高校纪检监察体制改革不断深化，初步构建形成了以党内监督为统领，纪检监察负监督专责，与各种监督力量贯通融合的监督体系。本书系统总结高校监督体系构建和文化培育形成的阶段性成果，借鉴国内外高校监督实践案例，从宏观和微观两个层面为高校构建立体化、全覆盖、高质效的监督体系，培育新时代监督文化，提供参考和 ... |
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中国傩戏剧本集成：广西壮族师公戏
『简体书』 作者：朱恒夫 出版：上海大学出版社 日期：2018-12-01 《中国傩戏剧本集成》蕴藏着大量的民间艺术、原始宗教、伦理、宗法制度、民俗等信息，是我们透视原始戏剧、了解中国乡村社会与草根阶层文化的一个重要渠道。 《中国傩戏剧本集成》，从收集到整理，历时20余年，倾注了朱恒夫教授等人大量的心血。它具有三个特点：一是完整。许多傩戏剧目的内容从傩祭开始一直到整个演出 ... |
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广西壮族传统聚落及民居研究
『简体书』 作者：赵冶 出版：中国建筑工业出版社 日期：2022-04-01 · ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：毋建军 姜波 郭舒 出版：机械工业出版社 日期：2025-01-01 《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用， ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：安俊秀 靳宇倡 陈宏松陶全桧 马振明 等 出版：人民邮电出版社 日期：2024-07-01 本书全面介绍了机器学习的基础知识和主要技术以及其应用，全书共 10 章，首先对机器学习进行概述，并介绍机器学习的相关算法，如回归算法、分类算法、结构化学习、无监督学习；接着对机器学习聚类算法、深度学习、强化学习等算法原理及实现过程进行了简要介绍，以便于实际应用分析；最后介绍自然语言处理、推荐系统原理 ... |
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机器学习及其应用
『简体书』 作者：汪荣贵 ， 杨娟 ， 薛丽霞 编著 出版：机械工业出版社 日期：2024-09-01 《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基 ... |
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深度学习编译器设计
『简体书』 作者：高伟、韩林、李嘉楠 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 随着大模型的发展与应用，深度学习编译器的内涵和外延逐步扩展。与传统编译器相比，深度学习编译器增加了特定于人工智能模型实现的设计与优化。本书共12章。第1章从深度学习的起源、发展与爆发出发，引出深度学习模型的基础概念、深度学习应用的开发流程和深度学习框架。第2章介绍深度学习运算特征、深度学习硬件平台和 ... |
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初中生学习与发展核心问题
『简体书』 作者：苏林琴、崔宇康 出版：知识产权出版社 日期：2024-12-01 初中生学习和发展是基础教育领域的重点问题。 本书通过定量研究探讨初中生学习与发展的核心问题， 即学业压力、 学习适应、 学习收获和学习力、 抗逆力两大内驱力的相互关系， 并在此基础上进一步分析学习力在学业压力和学习收获之间、 抗逆力在学业压力和学习适应之间的调节作用。 本书的研究成果有助于更全面地了 ... |
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深度学习（微课视频版）
『简体书』 作者：吕云翔 王志鹏 主编 王渌汀 刘卓然 韩雪婷 梁菁菁 副主编 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二 ... |
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机器学习技术与应用
『简体书』 作者：姚云，周苏 出版：中国铁道出版社 日期：2024-08-01 本书结合高等教育、职业教育各专业学生发展需要，针对应用型“机器学习”专业课程、通识课程而全新设计编写，是具有丰富知识性与应用特色的主教材。意在帮助读者理解机器学习的原理知识，了解机器学习的算法思想，熟悉机器学习的应用场景，掌握机器学习的运用方法。本书知识内容系统、全面，包括机器学习概述、机器学习基础 ... |
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机器学习算法与实践
『简体书』 作者：郭羽含 张露方 袁园 出版：机械工业出版社 日期：2024-10-01 本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习概述、机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、数据降维、半监督学习、神经网络等 ... |
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投影学习：理论及应用
『简体书』 作者：刘本永 出版：科学出版社 日期：2025-03-01 《投影学习：理论及应用》对机器学习中的投影学习算法进行系统的理论分析与应用探讨，内容包括描述型投影学习和鉴别型投影学习之正投影及斜投影学习准则、一般形式、增量学习和稀疏化算法，以及这些算法在信号分析处理、模式识别等领域中的典型应用等。 ... |
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学习科学导论（简明版）
『简体书』 作者：尚俊杰，裴蕾丝 主编 出版：北京大学出版社 日期：2024-11-01 学习科学（Learning Sciences）是20世纪90年代发展起来的跨学科研究领域，重在研究“人是如何学习的，如何才能促进有效学习”，目前受到了世界各国各地区的高度重视。本书作为学习科学的入门和基础教材，立足于全面、系统地介绍学习科学的基础知识。在内容编排上，本书首先讲解了学习科学的起源、发展 ... |
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深度学习与图像处理
『简体书』 作者：李万清 出版：西安电子科技大学出版社 日期：2025-02-01 本书将算法与工程实践相结合，旨在为深度学习和机器学习领域的初学者和实践者提供初步的指导。书中通过理论与实践相结合的方式，介绍了深度学习的基础知识和相关实践，有助于读者深入理解深度学习技术，并能够将其应用到自己的项目与研究中。 全书共8章，分为深度学习基本原理和深度学习在工业缺陷检测中的实践两部分， ... |
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统计方法与机器学习
『简体书』 作者：郭贵冰，姜琳颖 出版：科学出版社 日期：2025-02-01 《统计方法与机器学习》旨在深入浅出地介绍统计方法与机器学习的核心概念和算法应用。它不仅涵盖了传统统计方法的基础知识，还深入探讨了机器学习领域的关键技术。《统计方法与机器学习》*先从机器学习中的数学基础入手，包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。 ... |
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深度学习入门与实战
『简体书』 作者：戴凤智、李芳艳、李宝全 著 出版：化学工业出版社 日期：2025-06-01 本书共10章。前4章是深度学习的基础，阐述深度学习的概念、算法基础和结构基础以及深度学习环境的配置方法和步骤。后6章是深度学习的实战部分，分别从6个不同的应用领域论述并分析如何通过改造深度学习模型或者利用不同的深度学习模型完成实际的工作任务，最终目的是希望通过这些科研成果与实践案例，使读者能够针对不 ... |
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无机化学学习指导（第三版）
『简体书』 作者：王曼娟，张寿春 出版：科学出版社 日期：2025-08-01 《无机化学学习指导（第三版）》为张寿春、刘又年主编的普通高等教育“十一五”***规划教材《无机化学》 第三版的配套学习指导。《无机化学学习指导（第三版）》共 22章，编写顺序与主教材一致，可作为使用《无机化学学习指导（第三版）》教学和学习的参考书。每章包括四部分内容，第一部分为学习目标，指明了学 ... |
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动手学图机器学习
『简体书』 作者：[英]亚历山德罗·内格罗[Alessandro Negro] 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法如K-邻近或PageRank显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如 ... |
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自组织增量学习神经网络
『简体书』 作者：申富饶 出版：电子工业出版社 日期：2024-03-01 本书介绍了自组织增量学习神经网络及其在人工智能领域的应用。神经网络是一种模拟生物神经系统的人工智能技术，具有强大的数据处理能力和学习能力。自组织增量学习神经网络是一种具有高度自组织结构和增量学习能力的神经网络。与传统机器学习方法相比，自组织增量学习神经网络有更强的灵活性和适应性，能够更好地适应动态环 ... |
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机器学习实用仿真技术
『简体书』 作者：Paris Buttfield-Addison，Mars B 出版：中国电力出版社 日期：2024-10-01 人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方 ... |
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