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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

这是一本指导AI产品真正实现商业化落地的专业技术书。书中内容完全围绕产品落地、商业化展开，既提供了不同类型AI产品的落地方案，又提供了具体的方法、技巧，还提供了安防、制造、汽车等多个典型行业的应用案例。 无论是从技术或其他岗位转型AI产品经理，还是从其他方向的产品经理岗位转型AI产品经理，都可以通过本书弥补欠缺的相关知识。而对于已经入门的AI产品经理，阅读本书可以了解算法、中台、业务等各类AI产品的落地方案，掌握快速、高效、高质量落地产品的方法论。 本书共包括4篇13章的内容。 篇（第1～2章）对AI产品及AI产品经理进行全方位深入解读，目的是让读者真正理解AI产品经理这个职位，这是做好这份工作的基础。另外，本篇还重点介绍了如何成为AI产品经理和如何规划AI产品经理职业发展路径。 第二篇（第3～6章）从机器学习入手，

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随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。推荐系统是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。

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