本書是一本在PyTorch環(huán)境下學習機器學習和深度學習的綜合指南，可以作為初學者的入門教程，也可以作為讀者開發(fā)機器學習項目時的參考書。 本書講解清晰、示例生動，深入介紹了機器學習方法的基礎知識，不僅提供了構建機器學習模型的說明，而且提供了構建機器學習模型和解決實際問題的基本準則。本書添加了基于PyTorch的深度學習內

本書首先從遷移學習采用的技術出發(fā)，系統(tǒng)地介紹每一類遷移學習算法，包括基于非負矩陣分解、概率模型、傳統(tǒng)深度學習、對抗深度學習、模型融合以及圖神經網絡等的遷移學習算法。針對每一類算法，從問題定義、算法原理、算法流程等方面重點進行介紹。然后針對遷移學習的應用場景，介紹典型的應用案例。后，介紹遷移學習在百度飛槳平臺上的實踐。本

本書包括五個部分：第yi部分介紹文本情感分析的研究背景、研究現(xiàn)狀和基礎技術；第二部分從內容語義理解的角度出發(fā)，介紹基于隱式表達的諷刺檢測技術；第三部分從用戶個性化建模的角度出發(fā)，介紹多輪對話中的情緒分析技術；第四部分介紹小樣本場景下的立場檢測解決方案；第五部分介紹對抗攻擊場景下的情感分類防御技術。

本書主要介紹分布式數據庫系統(tǒng)和大數據庫系統(tǒng)的基本理論與實現(xiàn)技術。全書共13章，第1～10章重點介紹經典的分布式數據庫系統(tǒng)的基本理論和關鍵技術、當前流行的商品化數據庫系統(tǒng)的分布式數據管理機制，以及大數據庫管理的關鍵技術和流行的大數據庫系統(tǒng)。第11～13章介紹當下流行的區(qū)塊鏈分布式數據管理技術、AI賦能的數據管理技術以及分

《網絡靶場與攻防演練》全面闡述了網絡靶場與攻防演練的基礎理論、重要技術與實施要點，梳理了網絡靶場的演進脈絡與發(fā)展趨勢，總結了網絡靶場的常見類型與應用模式，圍繞實現(xiàn)主流網絡靶場所需的關鍵技術地圖、系統(tǒng)平臺、核心能力、建設路徑和運營模式，結合具體案例進行了深入淺出的分析講解與詳細指導。為了使讀者能更準確地把握網絡靶場的實際

《DevSecOps原理、核心技術與實戰(zhàn)》以DevSecOps體系架構為基礎，圍繞GitOps開源生態(tài)，重點介紹DevSecOps平臺建設和技術實現(xiàn)細節(jié)，從黃金管道、安全工具鏈、周邊生態(tài)系統(tǒng)三個方面入手，為讀者介紹各種安全工具與黃金管道的集成，以及基于黃金管道之上的安全自動化與安全運營。通過閱讀本書，讀者可以全面了解D

穿戴式設備集人類與科技各種交互方式之大成，覆蓋了廣泛的研究和技術領域，甚至涉及一些看起來不相關的跨領域的知識。有多少電子工程師會學習紡織知識？有多少行為學家了解傳感器？這樣的例子不勝枚舉�；�于此，本書從不同的領域出發(fā)，意在對穿戴式技術的各方面做一個全面的勾勒。本書分成7大部分，涵蓋了穿戴式技術的多個重點領域，雖不可能做

本書共分為9個模塊,主要包括計算機網絡概述、物理層、數據鏈路層、局域網技術、網絡層、傳輸層、應用層、無線局域網、計算機網絡安全。

本書是作者通過多年單片機教學、電子大賽指導以及開發(fā)應用實踐,根據學生的學習規(guī)律和教學經驗總結整理而來。全書內容力求實用性、應用性,降低學習難度,以提高學生的工程設計能力與實踐動手能力為目標。全書共十二章,包括微型計算機基礎知識、80C51單片機的內核、單片機應用的開發(fā)工具、80C51單片機指令系統(tǒng)、80C51單片機的程

本書共分為4篇19章,外加2個附錄。基礎篇:對Python并發(fā)編程和高性能編程所涉概念解讀詳細解讀,對Python3.x系列版本在高并發(fā)、高性能方面所做的概念進行簡單分析。高并發(fā)篇:從原理、主要模塊、協(xié)程、線程、鎖、優(yōu)先級、同步/異步、原子性和線程池等多個方面對Python實現(xiàn)高并發(fā)進行深度解讀。高性能篇:從代碼優(yōu)化、