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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

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本书结合设计实例从面向对象的设计中精选出23个设计模式, 总结了面向对象设计中最有价值的经验, 并且用简洁可复用的形式表达出来。本书分类描述了一组设计良好、 表达清楚的软件设计模式, 这些模式在实用环境下特别有用。 本书适合大学计算机专业的学生、研究生及相关人员参考。

《有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数》分别从中国古代数学思想、益智游戏、企业管理、计算机科学、博弈论等角度出发，介绍了线性代数和矩阵理论中的相关概念和理论在上述领域的应用。通过阅读《有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数》，读者对线性代数在实际问题中的应用会有更加直观的了解，有助于激发读者对线性代数的学习兴趣和学习热情。 《有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数》分为8章，涵盖的主要内容有线性方程组的计算、益智数字游戏中的矩阵、经营管理中的矩阵、矩阵与图片美化、计算机绘画中的矩阵、矩阵与密码设计、互联网中的矩阵、矩阵与博弈论。 《有趣的矩阵：看得懂又好看的线性代数》内容通俗易懂、生动有趣，特别适合中学生、大学生及各年龄层的数学爱好者作为线性代数入门读物使用。另外，《有趣的矩阵：看得懂又

本书全面概述了软件架构的方方面面，涉及架构特征、架构模式、组件识别、图表化和展示架构、演进架构，以及许多其他主题。本书分为三部分。第1部分介绍关于组件化、模块化、耦合和度量软件复杂度的基本概念和术语。第2部分详细介绍各种架构风格：分层架构风格、管道架构风格、微内核架构风格、基于服务的架构风格、事件驱动的架构风格、基于空间的架构风格、编制驱动的面向服务的架构、微服务架构。第3部分介绍成为一个成功的软件架构师所必需的关键技巧和软技能。

本书全面介绍产品的设计与开发方法，涉及顾客需求识别、功能设计、原型化设计、工业设计、服务设计等一系列过程，将市场营销、设计和制造融合为一套结构化产品开发方法，从真实工业实践的视角帮助读者了解产品开发的工作内容、方法、工具以及团队中的不同角色。书中每章都使用不同的产品实例进行方法阐释，同时附有练习和参考资源。 本书既可作为从事产品设计与开发的工程设计人员和项目管理人员的实践指南，也适合作为产品设计和项目管理等相关专业的辅助教材。 主要特点： （1）知识体系完整、系统 本书涵盖了产品设计与开发过程中涉及的方方面面，本书有两个主线：一个主线是研发项目生命期主线；另一个主线是研发各阶段都会用到的支撑性方法和工具。 （2）采用结构化的方法进行阐述，通俗易懂 本书强调采用结构化的方法解决问题

本书深入探讨了软件设计中的核心问题：如何将复杂的软件系统分解为可以相对独立实现的模块（例如类和方法），从而降低其复杂性并提高开发效率。本书首先介绍了软件设计中的基本问题，即复杂性的本质。其次，讨论了有关如何处理软件设计过程的“哲学”问题，如通用设计的重要性、与《代码整洁之道》中设计哲学的对比，以及如何将重要的东西和不重要的东西区分开等内容。最后，总结了在软件设计过程中应遵循的一系列设计原则，以及一系列识别设计问题的警示信号。 本书适合软件工程师、计算机科学专业的学生、教育者、对软件设计和开发感兴趣的自学者和技术管理者阅读。通过应用本书中的思想，读者可以最大限度地降低大型软件系统的复杂性，从而更快地以更低的成本编写软件，并构建更易于维护和增强的系统。

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本书是面向数字芯片设计与验证的入门书籍，是微电子相关专业的基础课程。 本书以理论基础为核心，以参考实例为主线，帮助读者迅速建立数字芯片设计和验证的概念和设计基础，包括两篇：数字电路及Verilog篇讲解数字逻辑电路基础，硬件描述语言Verilog的基础语法，对应的实例分析，以及组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计和验证的参考实例；SystemVerilog篇讲解包括兼顾设计和验证的语言SystemVerilog的基础语法，对应的实例分析，以及由简单到相对复杂的运算器的设计和验证的参考实例。 本书根据实际工程项目的经验，做了精简和重难点分析，并提供了丰富的实例和源代码供学习参考，通俗易懂，并且易于上机实践，提升学习效果，适合初学者入门，也可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。

本书系统地讲述了智能现象的发展历史。全书共分为9 章。第1 章介绍本书的写作背景、智能的不同定义、智能现象问题、智能现象新的假说；第2 章介绍宇宙从无到有（物质、能量和空间）、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙等内容；第3 章介绍物理学中的智能，包括美丽的物理世界、引力智能、引力和暗能量、熵引力、最小作用量原理、量子隐形传态等内容；第4 章介绍化学中的智能，包括化学发展的简要历程、耗散结构、熵增、最大熵产生；第5 章介绍生物学中的智能，包括生命的定义、生命为什么存在、微生物的智能、植物的智能、动物的智能；第6 章介绍人类的智能，包括大脑中的新皮质、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论（贝叶斯大脑假说、高效编码原理、神经达尔文主义、自由能最小原理），以及信息过载与信息茧房；第7 章介绍机器的智能，包括1950

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本书共分10章,首先介绍了汽车电子控制系统以及AUTOSAR 规范的基本概念;之后以AUTOSAR方法论为线索,通过示例开发过程介绍,全面展现了基于AUTOSAR工具链完成符合AUTOSAR规范的车用控制器软件开发的具体流程与方法;*后,剖析了AUTOSAR对道路车辆功能安全ISO 26262标准的支持情况,并对AUTOSAR 与信息安全以及Adaptive AUTOSAR平台进行了介绍。本书以通俗易懂的语言和形象的图解展现了AUTOSAR中一些复杂的概念问题,精心设计的示例亦旨在以开发者的视角深度剖析AUTOSAR方法论的具体实施过程。本书可作为汽车电子相关专业高年级本科生和研究生的参考书,也可作为汽车电子行业软件工程师学习参考的资料。

《MATLAB数学建模从入门到精通》结合案例，系统介绍了使用 MATLAB 进行数学建模的相关知识和方法论。 《MATLAB数学建模从入门到精通》分为 11 章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本能力。 《MATLAB数学建模从入门到精通》内容通俗易懂，适合刚刚接触数学建模的大中专院校学生和其他数学建模爱好者阅读，也适合作为相关组织和培训机构的教材和参考用书。

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