计算机英语教程（第2版）

《Web3.0》针对当下火热的Web3.0话题，介绍Web3.0的相关专业知识、技术实现方法及应用前景。全书共9章，第1章介绍了Web3.0的基本知识；第2、3章介绍了Web3.0的基础技术栈和拓展技术栈；第4章介绍了Web3.0的生态构建，包括去中心化自治组织、开放式金融、加密货币、代币经济与数字市场、数字身份、创造者经济、注意力经济等；第5章阐述了Web3.0的行业应用；第6章介

本书深入剖析了互联网主导下的数字广告系统，详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推进广告主的数字营销，并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时，本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响，包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。全书分为三篇（共10章）：第一篇为基础

本书以SPSS28.0中文版为平台，以实用为原则，由浅入深，全面系统地介绍SPSS的基本功能和实际应用方法。本书涉及面广，从SPSS基本操作开始介绍，覆盖大部分常用功能和高级统计分析方法。本书共11章，内容包括SPSS基础知识、建立与整理数据、SPSS基本统计分析、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、统计图形和SPSS数据分析综合应用。在介绍的过程中，图文并茂地对

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

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

《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

本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对WPS文字处理、电子表格、演示文档三大板块进行全面讲解。全书共12章，主要内容包括WPS综合应用基础、PDF文件的查看及处理、常规文档的创建和编辑、长文档的高效编排、文档的校对与批量处理、WPS制表入门操作、公式与函数的应用、图形和图表的应用、对数据进行处理与分析、基本演示文稿的创建、动态交互式演示文稿的创建、演示文稿的放映与输出等。知识点全面覆盖《全

本书以实用、够用为创作原则，以普及计算机使用方法为指导思想，在主流Windows10操作系统的基础上，用通俗易懂的语言对计算机的基础知识及基本应用进行详细阐述。全书共9章，包括计算机的发展历史、系统组成、硬件设备、Windows10的基本操作、个性化设置、文件与文件夹的管理、系统自带工具的使用、三大办公组件的使用、多媒体技术的应用、计算机网络与信息安全、网络新技术等。除了详细的说明与操作外，还

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书