本書(shū)以微型計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)，全面系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)知識(shí)、基本操作與應(yīng)用。全書(shū)共10章，主要包括信息技術(shù)與計(jì)算思維、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、WPS文字編輯、WPS表格制作、WPS演示制作、常用工具軟件、網(wǎng)絡(luò)與信息安全、計(jì)算機(jī)前沿技術(shù)等內(nèi)容；最后一章為綜合應(yīng)用實(shí)訓(xùn)，旨在幫助學(xué)生對(duì)前面所學(xué)知識(shí)進(jìn)行練習(xí)和鞏固。 本書(shū)參考了《全

本書(shū)旨在講解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的核心知識(shí)。本書(shū)主要內(nèi)容包括線性表、棧、隊(duì)列、串、數(shù)組、廣義表、樹(shù)、圖、查找算法、排序算法、遞推算法、遞歸算法、枚舉算法、貪心算法、回溯算法、數(shù)值算法和實(shí)用算法等。本書(shū)適合計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生、軟件開(kāi)發(fā)專業(yè)人員等閱讀。

書(shū)主要介紹計(jì)算機(jī)的基本組成原理及內(nèi)部工作機(jī)制，全書(shū)共9章，分別介紹計(jì)算機(jī)系統(tǒng)概論、計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)表示、運(yùn)算方法及運(yùn)算器設(shè)計(jì)、存儲(chǔ)系統(tǒng)、指令系統(tǒng)、中央處理器的工作原理和設(shè)計(jì)方法、指令流水線的實(shí)現(xiàn)機(jī)理、總線系統(tǒng)、輸入輸出系統(tǒng)。 本書(shū)嘗試站在硬件工程師的視角，利用數(shù)字邏輯課程中組合邏輯、同步時(shí)序邏輯電路設(shè)計(jì)的相關(guān)知識(shí)，從邏輯

本書(shū)全面、系統(tǒng)地介紹了信息技術(shù)基礎(chǔ)知識(shí)，重點(diǎn)介紹了MicrosoftOffice2010相關(guān)軟件及其應(yīng)用。本書(shū)有機(jī)地將知識(shí)點(diǎn)融入案例。每章都附有思考與練習(xí)題，有助于加深讀者對(duì)各章知識(shí)的理解。本書(shū)內(nèi)容充實(shí)，案例豐富，以提高讀者的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力為主線，以案例為導(dǎo)向，突出培養(yǎng)讀者的計(jì)算機(jī)應(yīng)用能力，有較強(qiáng)的可操作性和實(shí)用性。本

演化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中解決復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的重要方法，此前一直因?yàn)槔碚撝�撐不足未得到�?yīng)有重視。本書(shū)將介紹作者團(tuán)隊(duì)近幾年在演化學(xué)習(xí)理論和算法方面取得的重要進(jìn)展，彌補(bǔ)上述缺憾。本書(shū)內(nèi)容主要分四部分，第一部分簡(jiǎn)要介紹演化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；第二部分講述演化算法中用于分析運(yùn)行時(shí)和近似性能的通用理論工具；第三部分講解關(guān)于演化優(yōu)化中主要因素

本書(shū)共7章，第01章以物聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)為主線，介紹了物聯(lián)網(wǎng)的基本概念與網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)；第02～05章詳細(xì)介紹了通信系統(tǒng)的基帶傳輸、頻帶傳輸、鏈路傳輸和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)幕�本原理；�?6章以ZigBee和NB-IoT系統(tǒng)為例，介紹了通信系統(tǒng)的構(gòu)建方法與應(yīng)用示例；第07章提供了使用仿真工具對(duì)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行仿真的實(shí)驗(yàn)教學(xué)案例。本書(shū)重視原理

知識(shí)圖譜的發(fā)展歷史源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，從經(jīng)典人工智能的核心命題——知識(shí)工程，到互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的語(yǔ)義Web，再到當(dāng)下很多領(lǐng)域構(gòu)建的數(shù)千億級(jí)別的現(xiàn)代知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜兼具人工智能、大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)的多重技術(shù)基因，是知識(shí)表示、表示學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖數(shù)據(jù)庫(kù)和圖計(jì)算等多個(gè)領(lǐng)域技術(shù)的綜合集成。本書(shū)全面覆蓋了知識(shí)圖譜的表示、存儲(chǔ)、獲取、推理、融

人類已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)是指具有海量（volume）、多模態(tài)（variety）、變化速度快（velocity）、蘊(yùn)含價(jià)值高（value）和不精確性高（veracity）“5V”特征的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)給傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)，已引起學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。Hadoop和Spark正是在這種背景下產(chǎn)生的兩個(gè)大數(shù)據(jù)開(kāi)

本書(shū)以Kettle實(shí)現(xiàn)ETL流程為目標(biāo)，將ETL知識(shí)點(diǎn)與任務(wù)相結(jié)合，配套真實(shí)案例，深入淺出地介紹了ETL數(shù)據(jù)整合與處理的相關(guān)內(nèi)容。全書(shū)共8章，第1章介紹了ETL概念和ETL工具，讓讀者在了解ETL相關(guān)的概念后，立刻上手ETL工具Kettle；第2~6章介紹了Kettle工具轉(zhuǎn)換相關(guān)的組件，包括源數(shù)據(jù)獲取、記錄處理、字段

《虛擬化高性能NoSQL存儲(chǔ)案例精粹——Redis+Docker》主要介紹虛擬化平臺(tái)Docker結(jié)合NoSQL、Redis開(kāi)發(fā)的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。本書(shū)使用大量篇幅著重介紹Redis中的五大數(shù)據(jù)類型的使用方法，包括String、Hash、List、Set和SortedSet，還介紹了使用Redis實(shí)現(xiàn)高可用的哨兵、復(fù)制、集群、