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机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、EM算法、隐马尔可夫模型、条件随机场等；第二篇介绍无监督学习的主要方法，包括聚类、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配、PageRank算法等。第三篇介绍深度学习的主要方法，包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、序列到序列模型、预训练语言模型、生成对抗网络等。书中每章介绍一两种机器学习方法，详细叙述各个方法的模型、策略和算法。从具

"本书主要围绕空间目标雷达特性的测量原理及智能识别等应用问题论述，主要包括空间目标雷达特性测量原理和基于人工智能的空间目标智能识别两大部分。其中，空间目标雷达特性原理部分为第1~5章，主要论述了空间目标雷达特性测量基础、逆合成孔径雷达的基本概念、ISAR距离 多普勒成像原理、ISAR成像的运动补偿原理、ISAR距离 瞬时多普勒成像原理等关键的空间目标雷达特性原理。基于人工智能的空间目标智能识别为第6~8章，主要论述了基于雷达散射截面积特性测量的目标智能识别、基于高分辨距离像的目标智能识别，以及基于高分辨ISAR复图像的目标智能识别。其中，第6章主要基于窄带雷达RCS特性测量数据实施目标智能识别； 第7章和第8章主要利用宽带雷达特性测量数据实施目标智能识别。第7章论述了基于一维高分辨距离像的空间目标智能识别，第8章论

本书以一个Kubernetes工程师的视角，全面系统地介绍Kubernetes常见的知识点、企业应用实践及运维管理方法。本书共分18章，第1、2章介绍如何快速搭建高可用的Kubernetes集群；第3～7章介绍Docker的基础和镜像的制作优化，以及Kubernetes的基础概念（Master、Node和Pod）、核心调度资源（Deployment、StatefulSet、DaemonSet、CronJob）、服务发布（Service和Ingress）和配置管理（ConfigMap和Secret）。第8～11章主要介绍Kubernetes的持久化存储、动态存储、CSI、高级调度（容忍、污点和亲和力）、服务质量、权限管理、Kubernetes资源配额管理。第12、13章主要介绍云原生存储、中间件容器化、Operator和Helm的使用。第14～16章主要介绍针对Kubernetes的日志收集（EFK）、监控告警（Prometheus和Grafana）、生产级服务发布Ingress的使用。第17章主要介绍基于Kubernetes、Jenkins、Harbor、GitLab等工具建设生产级的DevOps平台

《大话软件工程 需求分析与软件设计》面向从事软件分析与设计相关工作的读者。《大话软件工程 需求分析与软件设计》的重点是在软件工程中增加了业务设计和应用设计的部分，提出了软件设计工程化的模式，支持进行定性、定量的软件项目管理，是一本实操型的软件工程工具书。全书共分为6篇22章，分别介绍了业务分析与设计的理论、需求工程的调研与分析方法、业务的分析与设计方法、应用设计方法、业务用例和应用用例的编写方法、需求和设计的配套模板、规格书标准等。 《大话软件工程 需求分析与软件设计》可作为软件工程师（包括需求、设计、开发、实施）、产品/项目经理、管理咨询师的实用工具书、培训机构的设计资格培训教材，以及普通高等院校管理信息专业、计算机专业学生学习软件设计方法的参考书。

华为自主研发的 HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》采用 HarmonyOS 2.0 版本作为基石，详细介绍如何基于 HarmonyOS 进行应用的开发，包括 HarmonyOS 架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、任务调度、公共事件、通知、剪贴板、Java UI、JS UI、多模输入、线程管理、视频、图像、相机、音频、媒体会话管理、媒体数据管理、安全管理、二维码、通用文字识别、蓝牙、WLAN、网络管理、电话服务、设备管理、数据管理等多个主题。《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》辅以大量的实战案例，图文并茂，让读者易于理解和掌握。同时，《鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（第2版）》的案例选型偏重于解决实际问题，具有很强的前瞻性、应用

本书以作者经历为原型，以虚拟人物小M的案例故事为线索，从一个项目管理实践者的角度介绍了IT项目管理的实用工具和实战经验。本书围绕小M从一个技术人员走上IT项目经理岗位，并逐步成长为项目总监的过程，以IT项目经理岗位为主，介绍了在项目管理的不同职业阶段遇到的问题和挑战、解决过程和经验教训。在每个阶段，围绕小M经历的实际案例，分别从项目管理、质量管理和软技能三个方面进行说明，并将侧重点放在了将理论 落地 的实战经验，以及管理组织和人际关系的 软技能 上。本次修订新增组织级敏捷项目管理和项目管理的发展趋势。 本书非常适合作为国内众多IT企业中的项目经理、质量经理、项目总监，以及主管交付的总经理或公司高管提升管理技能的案例教程，同时也为有志于向项目经理方向发展的软件开发和测试人员提供了一条极具参考价值

本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和最优控制来解决，但它们的精确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于最优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁。

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