本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集,方便读者在阅读时同步运行程序,在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织,每个小节注释清晰,讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解,辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时,更加注重实战应用和对结果的解读。
本书理论与实践相结合,系统阐述强化学习的基础知识,以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。通过阅读本书,读者将获得深层Q网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行洞见,还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人,并通过一步步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境。此外,本书还专门介绍了强化学习的新发展,包括离散优化(解决魔方问题)、多智能体方法、Microsoft的TextWorld环境、高级探索技术等。
本书将电子散热设计分析的基本概念与ANSYS Icepak热仿真实际案例紧密结合,对ANSYS Icepak的基础操作进行了系统的讲解说明,通过大量原创的分析案例,向读者全面介绍ANSYS Icepak电子散热分析模拟的方法、步骤。全书共10章,详细讲解了ANSYS Icepak的技术特征、ANSYS Icepak建立热仿真模型的方法、ANSYS Icepak的网格划分、ANSYS Icepak热模拟的求解及后处理显示、ANSYS Icepak常见技术专题案例、ANSYS Icepak宏命令Macros详细讲解等,并在部分章节列举了相关案例。另外,本书附带在线资源,内容包括部分章节实际操作、相关的案例模型及计算结果,这些资料对读者学习、使用ANSYS Icepak软件有很大的帮助。本书适合作为电子、信息、机械、力学等相关专业的研究生或本科生学习ANSYS Icepak的参考书,也很好适合从事电子散热优化分析的工程技术人员学习参考。
本书是Java领域*有影响力和价值的著作之一,与《Java编程思想》齐名,是 程序员的 Java指南。本版针对Java SE 9、10和 11全面 新。通过阅读本书,你将掌握编写 Java代码的基本技术、用法和*佳实践,能够充分利用接口、lambda表达式和内部类的强大功能,学会通过有效的异常处理和调试使程序 坚固,学会利用泛型编程编写 安全、 可重用的代码,掌握利用Java的标准集合改善性能和效率,了解利用Swing工具包构建跨平台GUI并使用Java改进的并发特性充分利用多核处理器
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