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  • Effective Debugging(調試軟體和系統的66個有效方法)

  • 所属分类：電子電腦>>電腦技術>>程序與語言     作者：(希)迪歐米迪斯·斯賓奈里斯|責編:陳燦然|譯者:臧秀濤     出版社：人民郵電
  •     本書分為8章，共包含66 個條目。本書首先講解了調 試策略（第1章）、調試方 法（第2章）以及調試時所 用的工具與技術（第3章） ，旨在幫助讀者調試各類軟 件故障和系統故障。緊接著 介紹了可應用於調試工作各 階段的技術，涵蓋使用調試 器（第4章）、編寫程序（ 第5章）、編譯軟體（第6章 ）和運行系統（第7章）等 階段。本書最後一章（第8 章）專註于介紹一些特定的 調試工具和調試技術，這些 工具和技術用於定位多線程 和併發代碼中那些棘手的 bug。 本書主要面向有一定經 驗的開發人員，幫助其提高 快速定位並修復潛在錯誤的 能力，使其在面對故障時也 能具備全局視角。
  • 人民幣：RMB 79.80 元     售价：NT$ 319.20 元
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  • 機器學習(貝葉斯和優化方法原書第2版)/智能科學與技術叢書

  • 所属分类：電子電腦>>電工無線電自動化>>自動化技術     作者：(希)西格爾斯·西奧多里蒂斯|責編:曲熠|譯者:王剛//李忠偉//任明明//李鵬     出版社：機械工業
  • 丛书项：智能科學與技術叢書
  •     《機器學習：貝葉斯 和優化方法（原書第2版 ）》對所有重要的機器學 習方法和新近研究趨勢進 行了深入探索，通過講解 監督學習的兩大支柱—— 回歸和分類，站在全景視 角將這些繁雜的方法一一 打通，形成了明晰的機器 學習知識體系。 新版對內容做了全面 更新，使各章內容相對獨 立。全書聚焦于數學理論 背後的物理推理，關注貼 近應用層的方法和演算法， 並輔以大量實例和習題， 適合該領域的科研人員和 工程師閱讀，也適合學習 模式識別、統計／自適應 信號處理、統計／貝葉斯 學習、稀疏建模和深度學 習等課程的學生參考。 此外，《機器學習： 貝葉斯和優化方法（原書 第2版）》的所有代碼均 可免費下載，包含 MATLAB和Python兩個版 本。 《機器學習：貝葉斯 和優化方法（原書第2版 ）》重要更新及特色： 重寫了關於神經網路 和深度學習的章節，以反 映自第1版以來的研究進 展。這一章從感知器和前 饋神經網路的基礎概念開 始討論，對深度網路進行 了深入研究，涵蓋較新的 優化演算法、批標準化、正 則化技術（如Dropout方 法）、CNN和RNN、注意 力機制、對抗樣本和對抗 訓練、膠囊網路、生成架 構（如RBM）、變分自編 碼器和GAN。 擴展了關於貝葉斯學 習的內容，包括非參數貝 葉斯方法，重點討論中國 餐館過程（CRP）和印度 自助餐過程（IBP）。 追蹤新的研究趨勢， 包括稀疏、凸分析與凸優 化、在線分散式演算法、 RKH空間學習、貝葉斯推 斷、圖模型與隱馬爾可夫 模型、粒子濾波、深度學 習、字典學習和潛變數建 模等。 提供實用案例分析， 包括蛋白質摺疊預測、光 學字元識別、文本作者身 份識別、fMRI數據分析 、變點檢測、高光譜圖像 分離、目標定位等。
  • 人民幣：RMB 279.00 元     售价：NT$ 1116.00 元
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  • 人工智慧與遊戲

  • 所属分类：電子電腦>>電腦技術>>應用軟體     作者：(希)喬治斯·N.揚納卡基斯//(美)朱利安·圖吉利斯|責編:劉星寧|譯者:盧俊楷//鄭培銘     出版社：機械工業
  •     本書是第一本致力於解釋人工智慧（AI）技術如 何被用於遊戲內與遊戲上的教材。在導論章節結束后 ，本書介紹了AI與遊戲中的背景技術與關鍵技術，以 及AI如何被用於玩遊戲、被用於為遊戲生成內容以及 為玩家進行建模。 本書適用於人工智慧、遊戲設計、人機交互和計 算智能的本科和研究生課程，也適合工業界中的遊戲 開發人員和從業人員用於自學。本書作者開發了一個 網站（http://www.gameaibook.org），這個網站為 本書所涉及的材料進行了補充，包括最新的練習、講 義幻燈片和閱讀材料。
  • 人民幣：RMB 89.00 元     售价：NT$ 356.00 元
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  • 多智能體強化學習(基礎與現代方法)/智能系統與技術叢書

  • 所属分类：電子電腦>>電工無線電自動化>>自動化技術     作者：(德)斯特凡諾·V.阿爾布萊希特//(希)菲利波斯·克里斯蒂安諾斯//(德)盧卡斯·舍費爾|責編:劉鋒//馮潤峰|譯者:孫羅洋//李欣然//張海峰     出版社：機械工業
  • 丛书项：智能系統與技術叢書
  •     多智能體強化學習 （Multi-Agent Reinforcement Learning， MARL）是機器學習中的一 個領域，研究多個智能體如 何在共享環境中學習最優的 交互方式。這一領域在現代 生活中有著廣泛的應用，包 括自動駕駛、多機器人工廠 、自動化交易和能源網路管 理等。 本書是一部系統闡述多 智能體強化學習理論與技術 的權威著作，清晰而嚴謹地 介紹了MARL的模型、解決 方案概念、演算法思想、技術 挑戰以及現代方法。書中首 先介紹了該領域的基礎知識 ，包括強化學習理論和演算法 的基礎、互動式博弈模型、 博弈中的不同解決方案概念 以及支撐MARL研究的演算法 思想。隨後，書中詳細介紹 了利用深度學習技術的現代 MARL演算法，涵蓋集中訓練 與分散執行、價值分解、參 數共享和自博弈等思想。本 書還附帶了一個用Python編 寫的MARL代碼庫，其中包 括自包含且易於閱讀的 MARL演算法實現。 本書技術內容以易於理 解的語言解釋，並通過大量 示例進行說明，既為初學者 闡明了MARL的概念，也為 專業的讀者提供了高層次的 見解。
  • 人民幣：RMB 109.00 元     售价：NT$ 436.00 元
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