Google、微软和Facebook等公司正在积极发展内部的深度学习团队。对于我们而言，深度学习仍然是一门非常复杂和难以掌握的课题。如果你熟悉Python，并且具有微积分背景，以及对于机器学习的基本理解，本书将帮助你开启深度学习之旅。 

* 检验机器学习和神经网络基础 

    本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。

    《物联网概论 第2版》以物联网中的数据流动为主线，介绍了物联网的基本概念和体系结构，包括从物品信息编码到自动识别、从传感器到传感器网络、从局部网络到互联网、从终端设备到数据中心、从嵌入式系统到服务器集群、从数据融合到云计算，以及从设计思想到物联网标准，以广度为主，阐述了组建物联网的各种集成技术和所涉及的概念。
    《物联网概论 第2版》提供教学视频、教学大纲、教学建议、习题参考答案、3套试卷（附评分标准）和PPT课件。
    本书可作为一般高等院校各专业物联网课程的入

    本书以项目为导向，通过工程预览使学生对项目有一个大体的了解，通过任务分析让学生了解项目的具体要求，使学生具有分析项目解决问题的能力，通过任务实施让学生了解项目实施的过程，通过工程配套开发使学生能够具体的开发一个简单的系统工程，并通过部署的硬件实现软硬件的结合，从而完成项目。本书从易到难有9个项目，通过这9个项目学生可以掌握网联网基本硬件的部署和针对硬件的编程，非常适合有编程基础的学生学习。本书适合中职学生和五年制高职的学习，前置课程为《面向对象程序设计》。本书有每章都有配套的课

    这本书融合了大数据理论与智能云(物联网)的新技术。数据分析师和计算机科学家必须学会如何有效地使用云和物联网来发现新的知识，进而才能明智地做出重要决策。本书旨在缩短这些学习方向之间的差距,并鼓励数据科学家和云计算科学家之间的相互学习与合作。书中将大数据集成理论、云设计原则、物联网传感、机器学习、数据分析、Hadoop和Spark编程等融为一体，目标是在物联网传感、机器学习和分析系统的支持下，完成有效的智能云大数据计算操作。

本书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。本书严格按照高职物联网应用技术专业人才培养的要求，结合对近几年物联网行业应用及岗位需求的深刻分析编写而成。

本书与《软件测试(第2版)》相配套，内容包括两部分。第1部分是习题解析，针对主教材的8章内容，给出每章的知识重点，精心设计了相应的习题，并给出了详细的解析和参考答案。第2部分是实验指导，主要包括黑盒测试(等价类划分法、边界值分析法、因果图)、白盒测试(逻辑覆盖、路径分析)以及JUnit、TestDirector、LoadRunner、FindBugs、Bugzilla、Appium等软件工具的使用。附录包括实验报告格式、软件测试相关文档模板、软件测试考试与竞赛简介。本书全面、系统地涵盖了当

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