计算机应用基础实训指导

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

本书共共15章，主要包括多源信息融合处理理论与方法及多源信息目标检测、识别和应用两部分内容。书中具体讲述了多源信息融合处理的基本概念以及多源信息融合发展的核心理论方法，如Dempster-Shafer证据理论等；介绍了多源高冲突信息鲁棒性证据推理方法、多辨识框架下异构证据融合方法以及多值迁移融合方法等多种融合技术；给出了多源信息融合的典型应用，特别是在不确定数据分类、多源信息融合检测与识别领域的实

《重构知识：在线知识传播的疆域、结构与机制》旨在探究社会化媒体知识分享平台的知识分享行为规律、知识疆域结构特征、知识构建的动力机制以及知识普惠的技术实现。依托于当前人文社会科学新文科建设总体要求，本书基于传播学理论视野，利用信息科学计算技术，结合复杂网络分析框架，致力于解决当前传播学现实问题。具体而言，本研究旨在探究基于互联网技术的知识传播，提高知识传播效率，推进知识普惠，探究信息技术能够惠及广泛

本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue2.x的开发基础，第3章为Vue2.x的组件开发，第4章为VueCLI开发完全指南，第5章为VueCLI项目实战，第6章为Vite+Vue3完全开发指南，第7章为Vue3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：W

测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

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《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

《可持续设计：数字·多元·安全》是国际体验设计大会的演讲案例的论文集，汇聚了当下具有影响力的数位国内外知名企业的设计师、商业领袖、专家的大量实践案例与前沿学术观点，分享并解决了新兴领域所面临的新问题，为企业人员提供丰富的设计手段、方法与策略。

本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上，重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面，使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理，使其处理缺失值和噪声更有效；分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取，实现有效降维和提取特征子集；分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分，优化偏最小二乘