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雅可夫·梅塞尔
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相对论原理 科学元典丛书
『简体书』 作者：洛伦兹，爱因斯坦，闵可夫斯基，外尔 著， 索末菲 选注， 凌 出版：北京大学出版社 日期：2024-08-01 《相对论原理》收录了爱因斯坦、洛伦兹、外尔和闵可夫斯基等四位大物理学家和大数学家关于相对论的原始文献，包括：迈克尔逊干涉实验（洛伦兹）；低于光速移动系统中的电磁现象（洛伦兹）；论动体的电动力学（爱因斯坦）；物体惯性与其所含能量有关吗？（爱因斯坦）；空间与时间（闵可夫斯基）；论引力对光传播的影响（爱因 ... |
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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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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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模式分类（原书第2版·典藏版）
『简体书』 作者：[美]理查德·O.杜达 皮特·E.哈特 大 出版：机械工业出版社 日期：2024-11-01 本书的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计 ... |
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随机信号分析与处理（第4版）
『简体书』 作者：罗鹏飞、张文明、杨勇 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 本书介绍随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章，主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程与泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开，强调对随 ... |
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定制版--强化学习（第2版）
『简体书』 作者：俞凯 等，[加]Richard S. Sutton[理查德· 出版：电子工业出版社 日期：2025-02-01 《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算 ... |
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语音识别：原理与应用（第3版）
『简体书』 作者：洪青阳 李琳 出版：电子工业出版社 日期：2025-04-01 本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST）、语音大模型，重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部 ... |
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Joy RL：强化学习实践教程
『简体书』 作者：江季、王琦、杨毅远 出版：人民邮电出版社 日期：2025-04-01 本书是继《Easy RL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与 ... |
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强化学习基础、原理与应用
『简体书』 作者：张百珂 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。《强化学习基础、原理与应用》共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、 ... |
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管理决策理论与方法
『简体书』 作者：刘超 著 出版：哈尔滨工业大学出版社 日期：2025-05-01 本书选取了管理科学中常用的决策科学理论与研究方法加以介绍，包括：效用理论与函数、风险型决策、多准则综合评价方法、马尔可夫过程、凸优化方法、库存系统的决策方法、博弈论和最优控制等。本书采用全新的编排结构，简明扼要地介绍了管理科学研究与实际应用中经常涉及的决策科学问题和方法。在内容上略去了当前不常用的决 ... |
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预测方法与技术
『简体书』 作者：郭峰，熊天霞，林佳婧 著， 出版：国防工业出版社 日期：2025-08-01 本书系统讲述定性预测法、时间序列预测法、回归分析预测法、趋势外推预测法、马尔可夫预测法、灰色系统预测法、组合预测法等知识，介绍其在航材保障、经济社会等领域的应用，内容翔实准确。可作为地方高校经济和管理类专业本科生、军事院校航材管理专业本科生及后方专业勤务专业硕士研究生教材，也可供政府部门、企事业单位 ... |
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机器学习方法（第2版）
『简体书』 作者：李航 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 ”机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分4 篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括线性回归、感知机、支持向量机、**熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随 ... |
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Kendall猜想：生灭过程
『简体书』 作者：侯振挺 出版：哈尔滨工业大学出版社 日期：2024-01-01 本书第1~4章对马尔可夫过程的基础理论进行了介绍，后面各章给出了生灭过程的构造、随机单调性、转移函数的各种收敛性、生灭过程的第一特征值问题、D.G.Kendall猜想等内容。最后，为了应用的需要，本书还引入并初步讨论了半马尔可夫生灭过程。 本书可作为高等学校相关专业的教科书，也可作为科学研究工作者 ... |
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随机过程（第二版）
『简体书』 作者：李龙锁，王勇 出版：科学出版社 日期：2023-07-01 本书共13章。第1~4章主要介绍马尔可夫过程的一般理论及几类典型的随机过程。第5~13章详细介绍一维和多维平稳过程的谱理论和预测理论。 ... |
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机器学习中的概率思维
『简体书』 作者：翟中华 出版：电子工业出版社 日期：2024-12-01 本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典案例，阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本 ... |
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萤火虫全球史：西方战争史上的著名战斗机
『简体书』 作者：[英]凯瑟琳·马什 出版：中国画报出版社 日期：2025-04-01 1940年9月7日，伦敦的天空传来引擎的轰鸣声，一场将英国逼向绝境的侵袭——“闪电战”拉开了序幕。英国空军的战机升空抵御外敌，投入这场保家卫国的战斗中。那个时代诞生了许多标志性的战斗机，其中就有著名的喷火式战斗机，而它的对手，正是纳粹德国同样有名的梅塞施密特Bf-109G战斗机。不过，这种空中格斗的 ... |
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训诂三论
『简体书』 作者：张治樵 出版：巴蜀书社 日期：2017-08-01 《训诂三论》由新华书店经销，成都蜀通印务有限责任公司印刷，2017年8月第1版，2017年8月第1次印刷。主要内容包括：正文“尔雅”、“尔雅”“近正”、《尔雅》的成书、《尔雅》的性质、训诂的起源与发展等。 ... |
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十三经注疏（清嘉庆刊本 全5册 精）
『简体书』 作者：阮元 著 出版：中华书局 日期：2024-01-01 本书为影印清嘉庆二十年至二十一年阮元主持校刻的“重刊宋本十三经注疏”，精装5册，包括周易、尚书、诗经、周礼、仪礼、礼记、左传、公羊传、谷梁传、论语、孝经、尔雅、孟子十三部书的汉魏古注与唐宋人疏解。此本字大可读，既为文史研究者所，也适宜收藏。 ... |
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经典释文
『简体书』 作者：[唐]陆德明 出版：古吴轩出版社 日期：2023-04-01 本书为“苏州全书”古籍编中的一部。先秦古书中文字和意义，屡经转变，阅读困难，汉魏以来不少学者加以注释，陆氏采摭诸本，搜访异同，成此编。有周易一卷，古文尚书二卷，毛诗三卷，周礼二卷，仪礼一卷，礼记四卷，春秋左氏六卷，公羊、穀梁、孝经、论语、老子各一卷，庄子三卷，尔雅二卷，卷序录，总三十卷。“释文”即为 ... |
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古汉语大字典
『简体书』 作者：张双棣 编著 出版：商务印书馆 日期：2023-05-01 一、 收字。 收入单字约16000个，加上异体字及简化字对应之繁体字，近20000个。同时兼收 少量复音词或词组，主要为联绵字和地名用字。 收字范围为：先秦、两汉古籍，包括《尔雅》《方言》《说文》，其中出现的字尽 皆收入；魏晋南北朝、隋唐文献及以后文言文中出现的字，尽量收入；魏晋以后字书中出 ... |
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