根據(jù)應用型本科學生的特點，本書第2版以SQLServer2012為模型，本著“精理論，重實踐”的原則，將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫理論進行了精準的優(yōu)化，由淺入深，通俗易懂，條理清楚，重點突出，強化了數(shù)據(jù)庫設計技術(shù)。在數(shù)據(jù)庫設計理論基礎上，結(jié)合作者多年的項目開發(fā)經(jīng)驗，介紹了一些行之有效的數(shù)據(jù)庫設計與開發(fā)中所用到的一些方法和技巧。在內(nèi)容

本書從數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)清理開始談起，在介紹機器學習的建模方式后，第2章詳細說明了機器學習與深度學習所涉及的矩陣、向量等技術(shù)。第3章使用Keras搭建深度學習模型，也介紹了激活函數(shù)、損失函數(shù)、反向傳播、過擬合或欠擬合等問題。第4章給出了訓練深度學習模型的過程中可能存在的交叉驗證問題。當需要提高模型精度時，可以考慮參考第5章中

本書用簡單、通俗、易懂的語言對BERT相關(guān)的自然語言處理技術(shù)進行描述，從原理、架構(gòu)、實現(xiàn)等多維度解讀BERT模型，并展示不同層面的實戰(zhàn)案例，通過將理論和實踐相結(jié)合，使讀者能夠在對模型充分理解的基礎上，運用模型解決實際任務。本書適合于自然語言處理初學者以及語言類大學的信息科學專業(yè)學生，不僅可作為拓展閱讀的材料，還可作為立

本書系統(tǒng)地介紹了MATLAB在幾個主要控制領域的應用。全書共分為七章，包括MATLAB介紹、控制系統(tǒng)的分析與設計仿真、神經(jīng)網(wǎng)絡控制的分析與仿真、模糊邏輯控制的分析與仿真、模型預測控制的分析與仿真、系統(tǒng)辨識分析與仿真、工程應用。各章在講解基本應用的同時給出實際例子，并在最后一章給出了幾個工程的分析、設計、建模、仿真實例。

本書以通俗易懂的語言對ChatGPT進行全面講解。本書分為10章。第1章對ChatGPT及ChatGPT的創(chuàng)造者OpenAI進行初步講解。第2章講解ChatGPT的功能和使用方式，以及如何用ChatGPT在實際應用場景中解決問題。第3章講解如何用Prompt（提示語）讓ChatGPT輸出更有價值的內(nèi)容，并講解設計Pro

本書是一本介紹計算復雜性理論的基礎教材，內(nèi)容包括時間復雜性、空間復雜性、NP-理論、多項式譜系、電路復雜性、隨機計算及去隨機、計數(shù)復雜性、交互證明系統(tǒng)、PCP定理、近似計算與不可近似性。本書的主要讀者群是高年級本科生、碩士生、博士生，以及希望了解（更多）計算復雜性理論的教師和科研工作者。本書可用于以下課程：（1）面向高

本書是有關(guān)過程參數(shù)檢測和自動化儀表系統(tǒng)的基礎理論和應用技術(shù)的教材。全書分為五篇共20章。第一篇中第1、2章介紹檢測和儀表的基本知識及誤差分析方法，第3章介紹檢測技術(shù)基本方法；第二篇中第4章~第9章分別介紹溫度、壓力、流量、物位、機械量、成分分析等參數(shù)的檢測方法；第三篇中第10章介紹自動化儀表特性及發(fā)展，第11章~第14

在很多地方，我們都可以看到人們在談論數(shù)據(jù)。我們發(fā)現(xiàn)，到處都有概念詞——“數(shù)據(jù)科學”“機器學習”“人工智能”等，那么它們的真正含義是什么呢？最重要的是，這些對我們的工作和生活又有什么影響呢？這本書將會告訴我們答案。本書包含大量的真實案例及詳細分析，讀者將會對數(shù)據(jù)的真實價值及分析技術(shù)有一個全新的認識，有效的數(shù)據(jù)利用可以幫助

本書全面介紹了ROS機器人操作系統(tǒng)及其在無人機編程中的應用，內(nèi)容涵蓋智能機器人和無人機等從入門到精通所需的技術(shù)開發(fā)知識要點。本書從ROS基礎知識入手，由ROS1過渡到ROS2再到兩者的移植與轉(zhuǎn)換，由淺入深、逐級進階，以無人機的編程應用為平臺，就目前流行的機器人SLAM定位算法、深度學習識別算法、基于運動控制學的控制算法

本書通過案例、課業(yè)任務、項目等形式全面介紹了Python語言的相關(guān)知識點。全書共11章，主要講解Python語言、開發(fā)環(huán)境、語法、基本數(shù)據(jù)類型、程序控制結(jié)構(gòu)、組合數(shù)據(jù)類型、函數(shù)和模塊、面向?qū)ο蠛彤惓Ｌ幚怼⑽募�和�?shù)據(jù)組織、內(nèi)置標準庫以及第三方庫等，最后介紹了一個人工智能相關(guān)的語音處理項目。每章都有大量的案例，并設置了課業(yè)