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机器学习
『简体书』 作者：施云惠 张英俊 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书从具体的应用实例出发，由浅入深，力求系统全面而又简明扼要地阐述机器学习的基本概念、理论、方法和算法，并提供必要的数学推导和详细算法描述，便于读者掌握机器学习方法的本质。本书主要介绍了线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等经典机器学习方法，并对卷积神经网络、循环神经网络和Transform ... |
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百年初心成大道——党史学习教育案例选编
『简体书』 作者：党史学习教育领导小组办公室 出版：人民出版社 日期：2022-04-01 内容简介 在全党开展党史学习教育，是以习近平同志为核心的党中央立足百年党史新起点、着眼开创事业发展新局面作出的一项重大战略决策。习近平总书记亲自擘画设计、亲自动员部署、亲自推动落实，为党史学习教育成功开展提供了根本政治保证。在党中央坚强有力领导下，在党史学习教育领导小组统筹组织下，广大党员、干部深 ... |
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入党积极分子学习笔记
『简体书』 作者：《入党积极分子学习笔记》 编写组 出版：人民日报出版社 日期：2020-08-01 本书围绕入党积极分子的学习需要编写，分为“入党誓词”“党支部书记赠言”“参加党组织活动情况记录”“参加党课培训心得体会”“与入党介绍人谈话总结”“自测试题”“附录”等几部分，为入党积极分子加强自身学习，更好地向党组织靠拢提供了参考。 ... |
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公务员初任培训学习笔记
『简体书』 作者：《公务员初任培训学习笔记》 编写组 出版：中共中央党校出版社 日期：2020-09-01 《公务员初任培训学习笔记》一书配合初任培训课程，按照培训课时和初任培训要点编排体例。引导公务员认真学习党内法规，自觉用党章党规党纪规范言行。 该书有助于初任公务员深入学习习近平新时代中国特色社会主义思想，培养政治素养，提高理论水平。 ... |
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新时代党员干部学习关键词（2021）
『简体书』 作者：《新时代党员干部学习关键词》编写组 著 出版：党建读物出版社 日期：2021-07-01 本书是党建读物出版社策划的“关键词”系列年度图书的2021年版。该书延续以往“关键词”年度图书风格，选取了2020年2月到2021年4月底的重要文献中，体现党和国家大事要事的100个关键词，按照“提出过程、基本内涵、意义作用、实践要求”四个方面展开阐述，是广大党员干部学习习近平总书记重要讲话和中央精 ... |
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韩中双解韩国语学习词典
『简体书』 作者：韩中双解韩国语学习词典 编委会 出版：北京大学出版社 日期：2020-05-01 《韩中双解韩国语学习词典》底本质量高，编者阵容强大。本词典以韩国国立国语院编《标准韩国语大词典》《韩国语之泉》《基础韩国语词典》为主要底本，由北京大学、韩国汉阳大学、韩国延世大学、北京外国语大学等中韩两国数十所著名高校的教授组成的编委会编写，词典品质得到保证。 本词典兼具新颖性和实用性。本词典收录 ... |
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党员学习随身记
『简体书』 作者：《党员学习随身记》编写组 编 出版：中国民主法制出版社 日期：2022-10-01 《党员学习随身记》以笔记本的形式，通过让党员重温入党誓词，牢记党的初心使命；通过学习新时代党的创新理论，增强政治责任感和历史使命感。本书对于党员干部了解当下的理论热词，认识理解新时代党性修养的丰富内涵、锤炼党性的重大意义、正确把握党性锻炼的主要路径与方法、保持党的先进性和纯洁性具有启迪意义和参考价值 ... |
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社会保险费和非税收入工作知识
『简体书』 作者：国家税务总局学习兴税指导委员会 出版：中国税务出版社 日期：2025-07-01 为满足税务系统各条线干部业务能力升级、专门业务培训和日常学习、岗位练兵需要，根据数字人事和学习兴税制度安排，国家税务总局学习兴税指导委员会组织编写了税务专业能力系列教材。本系列教材以“突出规范性和操作性”为原则，以各业务条线工作知识体系为基础，聚焦工作职责、工作依据、工作规范、工作要求与风险防范等方 ... |
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百年大党：党员学习工作笔记（平装 含彩色图解习近平思想学习笔记）
『简体书』 作者：《党员学习工作笔记》 编写组 出版：人民日报出版社 日期：2017-04-01 《党员学习工作笔记》是党员学习党的基本知识的学习辅导书；彩色图解习近平新时代中国特色社会主义思想学习笔记，还有党员自测100题、参考答案、答题卡。 ... |
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百年大党：基层党员学习工作笔记（平装 含图解习近平思想学习笔记）
『简体书』 作者：《基层党员学习工作笔记》 编写组 出版：人民日报出版社 日期：2017-04-01 《党员学习工作笔记》是党员学习党的基本知识的学习辅导书，彩色图解习近平新时代中国特色社会主义思想学习笔记，还有党员自测100题、参考答案、答题卡。 ... |
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机器学习——数据表示学习及应用
『简体书』 作者：张春阳、陈俊龙 出版：清华大学出版社 日期：2025-01-01 ”本书从数据表示学习角度介绍机器学习及其应用。全书共7章，分别介绍数据表示学习与数学基础、传统降维方法、分布式表示学习和聚类算法、稀疏表示学习、神经网络中的特征提取、生成式表示学习和对比式表示学习。本书涉及的数据表示学习算法的具体应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及图网络分析等。本书主要面向广大 ... |
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反向学习：学习力的五项修炼
『简体书』 作者：刘澜 著 出版：机械工业出版社 日期：2025-04-01 作为曾经的全省高考状元，本书作者有一个痛苦的个人领悟：我们通过学校教育而培养出来的学习习惯，大多数都不适应实际工作的需求。作者基于多年来指导管理者学习的经验，并结合最新的学习科学研究成果，提出了成年人提升学习力的五项修炼：反向学习、参考答案思维方式、聚焦、模式化学习、深层迁移。 （1）反向学习：成年 ... |
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深度学习入门4：强化学习
『简体书』 作者：[日]斋藤康毅 出版：人民邮电出版社 日期：2024-08-01 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后 ... |
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Python机器学习与深度学习
『简体书』 作者：王娟 出版：科学出版社 日期：2025-06-01 《Python机器学习与深度学习》坚持理论教学环节与实验实践教学环节并重的教育理念， 不仅详细探讨了机器学习和深度学习原理， 即“模型、学习准则和优化算法”， 而且对每一个模型均辅以 Python “自编码”算法设计， 详细再现了从原理分析到算法设计与应用的过程和思想， 使理论分析、优化计算与算法设 ... |
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Pytorch深度学习+机器学习
『简体书』 作者：丹尼尔?沃格特?戈多伊 刘斯坦 出版：机械工业出版社 日期：2024-04-01 “PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。 本书为该套丛书的第一卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练 ... |
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学习力概论
『简体书』 作者：王友强 出版：西南交通大学出版社 日期：2024-09-01 学习力属于学习科学的范畴，《学习力概论》从教育学的视角出发，未考虑动物和机器（人工智能）的学习方式，只研究人的学习，把学习力分解为四个一级指标，十一个二级指标以及三十个三级指标进行论述。第一章讨论学习力的概念，第二章讨论学习力动力系统，第三章讨论学习力能力系统，第四章讨论学习力方法系统，第五章讨论学 ... |
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教师学习论
『简体书』 作者：汤丰林 出版：北京师范大学出版社 日期：2024-08-01 本书基于我国基础教育高质量发展和深化精准培训改革的时代背景，探寻教师学习视域的中国特色教师发展路径。本书基于教师学习的理论视角，对教师学习的内容、方式、情境等核心议题进行深入分析，关注教师的学习动机与学习转化，重点探讨教师学习共同体与学习生态系统建构，并在教师学习现状分析的基础上提出促进教师学习与发 ... |
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学习科学与技术
『简体书』 作者：李艳，陈娟娟 出版：浙江大学出版社 日期：2024-11-01 本书主要介绍国内外学习科学与技术领域的经典研究成果，重点介绍当前国际学习科学领域的核心概念及重要研究发现、多媒体学习理论、有代表性的学习技术、学习科学研究方法和国内外主要研究组织、学习评估以及未来的学习等主题。本书将主要包括八章节的内容：学习科学的基础、学习技术概述、多媒体学习理论、学习科学研究方法 ... |
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大学学习论
『简体书』 作者：刘世玉 出版：中国海洋大学出版社 日期：2025-07-01 本书是一本面向高等院校本科生的通识教育类课程教材，也可以作为准大学生了解大学学习的科普类读物。本书围绕大学阶段所要面对的各种学习任务、学习情境和学习心理，结合“00后”大学生的学习特点，深入探讨如何适应大学学习，指导学生明确个人发展目标、掌握科学的学习方法、养成良好的学习习惯、学会与他人相处和合作， ... |
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可信机器学习
『简体书』 作者：[美]库什·R.瓦什尼[Kush R. Varshney]著 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 可信机器学习是机器学习的重要部分，是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终，全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念；第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念 ... |
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