自然语言处理是一门集语言学、计算机科学、数学于一体的科学，它包含很广泛的内容，根据其应用目的不同，所采用的技术手段也不尽相同。本书从数理基础到模型介绍，再到生活应用，从不同的层次，由浅入深、循序渐进地展示一个完整的自然语言处理学习体系。《BR》本书分两部分。第一部分为理论基础，其中第1～4章对什么是自然语言处理、当前主流的自然语言处理技术，以及目前自然语言处理遇到的困境进行介绍；第5、6章从数学基础、语言模型，以及词法分析、语义分析等方面介绍自然语言处理的底层逻辑和模型原理。第二部分为实践应用，

本书以人工智能与机器人项目为载体，构建集知识学习、项目实战为一体的人工智能与机器人专业实战训练平台。要求学生运用检测、控制等多学科知识，解决相关复杂工程问题，综合培养学生的系统工程能力、问题分析能力、算法应用能力与动手实践能力。本书分为三部分：第1部分为基础知识，介绍人工智能基础、机器人基础与机器鼠的相关知识；第2部分为环境感知与运动控制，包含机器鼠涉及的传感器技术、嵌入式系统原理和运动控制方案；第3部分为路径搜索与最优决策，讲解环境建模与决策、迷宫搜索策略、最优路径规划等经典算法。<

本书兼顾深度学习的理论和应用，特别强调大规模训练应用案例，引导学生进人深度学习的前沿领域．主要内容有深度学习的核心理论问题：网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法. 大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法. 书中引人深度学习在计算机视觉中的大型经典和前沿应用案例，包括图像分类任务. 目标检测与跟踪任务、多源遥感图像融合任务、超分辨率任务. 图像隐写与图像信息安全任务等内容. 本书拥有丰富的数字化资源，扫描每章末二维码即可观看学习.

本书简要介绍了算法设计、分析和优化的基础知识，并重点讲解了算法设计方法。书中先结合大量的典型例题分别讲解常用的10种算法设计方法——求值法、累加法、累乘法、递推法、递归法、枚举法、分治法、贪心法、回溯法和动态规划法，最后通过实例给出算法设计的综合应用。每个例题都从问题描述、问题分析、算法说明、算法设计、运行结果和算法优化6方面讲解。
本书结合实例、内容丰富、深入浅出、结构清晰，可以作为高等院校计算机及相关专业本科生和研究生算法设计课程的教材，也适合IT从业人员和计算机编程爱好者学习参考。

本书全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识，全书共分为14章，包括数据分析与可视化概述、Python编程基础、NumPy数组计算、Pandas基础知识、Pandas数据获取与清洗、Pandas数据形式变化、Pandas数据分析与可视化、Pandas数据处理与分析实战、Matplotlib库绘制可视化图表、图表辅助元素定制与美化、Seaborn绘制数据分析图表、时间序列数据处理与分析、文本数据分析、图像处理与分析等内容。结合了有应用背景的数据分析示例，系统介绍了数据分析与可视化方法

本书共分为11章，涵盖了AT89S51单片机应用技术的基本内容。其中，第1章介绍了单片机的基本概念、发展历史及发展趋势等；第2章介绍了AT89S51单片机的硬件结构及硬件资源；第3章介绍了C51语言的编程基础、KeilC51开发软件的使用及Proteus虚拟仿真平台的基本功能及使用方法；第4章介绍了AT89S51单片机I/O端口的基本应用，包括系统的显示与键盘接口的实现，为综合应用的学习打下基础；第5章至第7章分别介绍了AT89S51单片机的中断系统、定时器/计数器及串行口的工作原理及应用

本书主要分成三部分。第一部分包括第一章到第三章，主要介绍社会网络研究的起源和重点，社会网络的基本概念、定义和重要应用。除此之外，还会讨论一些经典案例和研究手段，以及大数据时代为社会网络研究创造的新机遇，希望给读者们一个宏观的认识。第二部分包括第四章到第七章，主要介绍社交大数据领域内的重要研究方向，比如节点中心性、社团结构、个性化推荐以及传播动力学，并介绍实际场景中的应用。第三部分包括第八章到第十章，主要介绍社交大数据的各种研究场景，比如用户画像与行为分析、情感分析以及微博网络，在这些实际场

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"本书是“十三五“职业教育国家规划教材，也是国家职业教育物联网应用技术专业教学资源库配套教材。本书遵循“思政为魂、能力为重、兴趣为先、创新为上”思路，围绕“工程”特性，由简单到复杂设计了5个项目，基于典型任务设计适合导论课程特征的内容，活化抽象的技术原理、强化具体的技术特性。项目1为“初始物联网”，帮助学习者建立物联网内涵、特征以及总体架构等基本概念；项目2~4为关键技术选型与系统组建，通过智慧工地、智能交通、智能工厂等三个典型行业应用，分别将传感器、自动识别、典型无线通信等关键技术、

Python是一门简单易学、免费开源的跨平台高级动态编程语言，具有丰富的第三方库，能够让开发人员快速地开发出应用程序。本书以循序渐进的方式，基于Python 3.11版本，阐述Python的基础知识，具体包括计算机基础与Python语言简介、Python语法基础、程序流程控制、组合数据类型、函数、文件与异常、正则表达式和面向对象程序设计等内容。 本书可作为高等院校各专业相关课程的教材，也可以作为全国计算机等级考试的备考资料，还可以作为Python语言爱好者的自学参考书。