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本書從物聯(lián)網(wǎng)的基礎知識出發(fā),全面介紹了物聯(lián)網(wǎng)的架構、技術原理、應用領域和發(fā)展趨勢等多個方面,涵蓋了物聯(lián)網(wǎng)的感知層、網(wǎng)絡層和應用層等多個層次,為讀者提供了完整的物聯(lián)網(wǎng)知識體系。同時結合大量實戰(zhàn)應用案例,展示了物聯(lián)網(wǎng)技術在現(xiàn)實生活中的應用和價值。通過具體案例的分析,讀者可以更加直觀地了解物聯(lián)網(wǎng)技術的實際應用效果,加深對物聯(lián)

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本書共8章,分別講解了Spark基礎知識、Spark部署、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、Kafka、StructuredStreaming和SparkMLlib,并在最后完整開發(fā)了一個在線教育學生學習情況分析系統(tǒng),幫助大家鞏固前面所學的內容。

本書共八章，探討人工智能三維仿真競賽，包括競賽的立意、類型和流程，并介紹了人工智能三維仿真軟件的核心功能，如編程、控制、循跡、定位等的應用。

本書濃縮了作者多年教學改革的實踐經(jīng)驗,以白皮書和CFC2008為指導,按照認識規(guī)律,對章節(jié)順序進行了合理的安排,做到先易后難、循序漸進,語言敘述注重圖文并茂,理論講解注重結合實際應用、能力訓練。本書主要內容包括:C語言和結構化程序設計,數(shù)據(jù)類型、運算符與表達式,順序結構程序設計,選擇結構程序設計,循環(huán)結構程序設計,數(shù)組

本書主要介紹統(tǒng)計機器學習框架，該框架以基于機器學習算法獲得真實數(shù)據(jù)生成過程(DGP)概率分布的最佳近似為前提。統(tǒng)計機器學習框架由一組核心定理支撐，能夠用來分析許多常見機器學習算法對DGP的漸近性。書中通過相關機器學習案例幫助學生理解框架中的核心定理。具體來說，本書分為四部分：第一部分通過實例介紹了機器學習算法概念和描述

本書共五章，圍繞數(shù)字媒體技術與創(chuàng)意應用展開論述，介紹了數(shù)字媒體技術的研究方向和內容，論述了數(shù)字媒體處理技術、數(shù)字媒體制作技術和數(shù)字媒體傳播技術，綜合闡述了數(shù)字媒體技術在數(shù)字媒體廣告設計、數(shù)字動畫創(chuàng)意和數(shù)字影視后期剪輯中的創(chuàng)意應用等內容，并進一步研究、總結了數(shù)字媒體技術的創(chuàng)意應用路徑。