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本書以贏者通吃網(wǎng)絡(luò)和馬太效應(yīng)為研究對象，從優(yōu)化視角構(gòu)建、分析和設(shè)計網(wǎng)絡(luò)模型，并建模計算社會系統(tǒng)中的馬太效應(yīng)，同時探討時延和網(wǎng)絡(luò)切換等條件下的模型。本書提供關(guān)于神經(jīng)動力學算法，詳細介紹分布式協(xié)同建模的贏者通吃網(wǎng)絡(luò)，并給出該類方法在解決相關(guān)領(lǐng)域的科學和工程問題中的應(yīng)用，以輔助讀者更深入地理解基于競爭與合作網(wǎng)絡(luò)問題的解決思路

本書基于Java語言介紹面向?qū)ο蟮乃枷刖帉�，共設(shè)置8個單元，包含Java語言基礎(chǔ)、類與對象、常用API、I/O流、GUI設(shè)計、Java多線程、數(shù)據(jù)庫程序設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)程序設(shè)計等內(nèi)容。每個單元的教學案例中配備了豐富的學習資源，包括演示動畫，微課視頻等，使讀者盡可能快地達到Java語言初級應(yīng)用水平。本書按照企業(yè)級Java技能培

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本書采用機器學習方法，較少關(guān)注語言細節(jié)，在統(tǒng)一的框架下為自然語言處理開發(fā)了基本的數(shù)學和深度學習模型，并根據(jù)其機器學習性質(zhì)系統(tǒng)地組織NLP問題，包括分類、序列標記和序列到序列的問題。本書所涵蓋的主題包括：統(tǒng)計機器學習和深度學習模型，文本分類和結(jié)構(gòu)化預(yù)測模型，生成和判別模型，帶有潛在變量的有監(jiān)督模型和無監(jiān)督模型。

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全書共10章，分為三部分。第一部分(第1章)提出一種架構(gòu)認知的方法論，即架構(gòu)認知框架=架構(gòu)知識模型+架構(gòu)落地方法+架構(gòu)思維模式，后續(xù)章節(jié)圍繞此方法論展開。第二部分(第2-4章)介紹架構(gòu)知識模型，該模型將大量的架構(gòu)知識點進行分類與結(jié)構(gòu)化，同類架構(gòu)知識之間通常存在一些共性規(guī)則，可以相互借鑒。第三部分(第5-10章)介紹架構(gòu)

本書全面系統(tǒng)地介紹了Java語言編程，共包含15章內(nèi)容，涵蓋了Java的基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο缶幊�、常用類庫、GUI編程、數(shù)據(jù)庫訪問、網(wǎng)絡(luò)編程、多線程等核心知識點和編程技能。