本書的主要內容有：熟悉Spark的編程模型和生態(tài)系統(tǒng)。學習數據科學的一般方法。檢查分析大型公共數據集執(zhí)行步驟的完整性。發(fā)現哪些機器學習工具對特定問題有幫助。探索可適應多種用途的代碼。
人工智能和機器學習受數據驅動的趨勢日益明顯。仿真技術不僅強大，而且魅力無窮，有望釋放兩者的全部潛能。本書的主要內容有：用Unity引擎和仿真技術，解決機器學習和人工智能問題。用游戲引擎合成圖像訓模。創(chuàng)建仿真環(huán)境，訓練強化學習和模仿學習模型。采用PPO等高效通用算法解決基于仿真的機器學習問題。用不同方法訓練多種機器學習模
本書的主要內容包括：創(chuàng)建一個簡單的集群，了解Kubernetes的基本工作原理。深入了解使用Kubernetes部署應用程序的細節(jié)。學習Kubernetes的專屬對象，如守護進程集、作業(yè)、ConfigMap以及機密等。探索如何通過部署組織應用程序的整個生命周期。學習如何保護應用程序部署的安全。學習部署多集群應用程序，以
如果你的數據處理或服務器應用程序已經超出了單臺計算機的處理能力，那么這本書就是為你準備的。你將探索分布式處理（純Python的無服務器實現），并學習如何：使用RayActor實現有狀態(tài)應用程序。在Ray中構建工作流管理。將Ray用作批處理和流處理的統(tǒng)一系統(tǒng)。使用Ray進行高級數據處理。使用Ray構建微服務。實現可靠的R
"本書為Web全棧開發(fā)校企“雙元”合作系列教材之一,是Web全棧開發(fā)職業(yè)技能等級證書培訓認證教材，遵循高等職業(yè)教育Web前端開發(fā)基礎課程的教學需求，對接金磚國家職業(yè)技能大賽中“Web技術”賽項，以課程教學標準、職業(yè)技能等級證書、職業(yè)技能大賽及職業(yè)崗位技能需求為基礎
本書深入探討了四元數神經網絡在表情識別任務中的突破性應用。與傳統(tǒng)神經網絡模型相比，四元數神經網絡在處理復雜情感信息時展現出了更強特征分析能力和更低計算量的雙重優(yōu)勢。書中內容主要展現這一前沿技術在特征表示、數據融合和信息處理上的巨大潛力，以及如何在表情識別任務中顯著提升精度與效率。本書所有的內容都充分結合理論分析與實證研
本書將最優(yōu)控制方法融入機器學習的研究中，創(chuàng)新地建立了一個基于最優(yōu)反饋控制在線學習框架，并在該框架下提出了一系列用于解決線性和非線性的分類與回歸問題的魯棒自適應學習算法;構建了基于最優(yōu)控制的魯棒在線學習架構，分別討論該架構下的線性回歸、二分類和多分類問題，并且將線性問題的架構拓展到非線性回歸與分類問題；提出了基于控制的深
本書匯集了作者在數字媒體資產管理領域多年的研究成果，主要包括數字媒體資產管理系統(tǒng)與相關業(yè)務流程、數字媒體資產價值管理與內容產業(yè)價值鏈、數字媒體內容產品的版權管理與定價、數字媒體內容版權交易模式、電視劇和網絡電影的版權價值評估模型研究等。本書可供工商管理、數字經濟、管理科學與工程等專業(yè)的高年級本科生和研究生作為參考書，也
本書首先梳理人臉識別的主要應用場景及其處理的個人信息類型，并以此為基礎探討敏感的人臉信息被泄露、篡改、偽造和濫用所造成的隱私擔憂與安全風險，揭示科林格里奇困境。其次，對人臉識別的場景進行分類，尤其是各類場景中人臉信息的屬性，根據公共性私人性強弱可分為三級，分別是作為個人形象的強公共屬性、關聯(lián)個人身份的弱公共屬性以及體現
密態(tài)深度學習可以在不解密加密數據的前提下對授權用戶提供深度學習服務，并可防止非授權用戶對授權用戶的數據進行竊取與利用。該技術突破了密態(tài)數據無法在非可信環(huán)境下被有效利用的技術瓶頸，實現了安全學習，萬物互聯(lián)。本書從大數據、人工智能面臨的隱私挑戰(zhàn)出發(fā)，以密態(tài)深度學習理論框架與技術方法研究為主線，從理論模型到實際應用，系統(tǒng)闡述
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