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TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學(xué)習(xí)框架，目前已得到廣泛應(yīng)用。本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學(xué)習(xí)。書中省略了煩瑣的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)，從實(shí)際應(yīng)用問題出發(fā)，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題。書中包含深度學(xué)習(xí)的

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本書基于多重共現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的研究致力于將三個(gè)或三個(gè)以上特征項(xiàng)共現(xiàn)的現(xiàn)象作為研究主體，在總結(jié)現(xiàn)有的共現(xiàn)研究方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、可視化技術(shù)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的基礎(chǔ)上，拓展共現(xiàn)現(xiàn)象的研究范圍。本書界定了多重共現(xiàn)的概念，構(gòu)建了一套多重共現(xiàn)的基礎(chǔ)理論體系，研究了可用于多重共現(xiàn)的可視化方式，設(shè)計(jì)并開發(fā)了三重共現(xiàn)的可視化分析工具，并

本書對近年來認(rèn)知計(jì)算和多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

本書對近年來稀疏學(xué)習(xí)、分類與識(shí)別領(lǐng)域常見的理論及技術(shù)進(jìn)行了較為全面的闡述和總結(jié)，并結(jié)合作者多年的研究成果，對相關(guān)理論及技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐情況進(jìn)行了展示和報(bào)告。

本書以多智能體系統(tǒng)協(xié)同群集運(yùn)動(dòng)控制為主線，首先介紹圖論和控制器設(shè)計(jì)所用到的基礎(chǔ)理論知識(shí)；其次，分別從拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的邊保持和代數(shù)連通度兩個(gè)角度介紹了連通性保持條件下的協(xié)同群集運(yùn)動(dòng)控制協(xié)議設(shè)計(jì)方法。進(jìn)而，從個(gè)體動(dòng)態(tài)模型和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型兩方面繼續(xù)深入，針對典型的輪式移動(dòng)機(jī)器人非完整約束模型介紹了連通性保持條件下的協(xié)同控制策略，為簡