物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)原理與實踐應(yīng)用的綜合性專業(yè)課程,《物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》主要講述了有關(guān)物聯(lián)網(wǎng)的前沿技術(shù)及應(yīng)用場景!段锫(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》共分為10章,分別介紹了物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)設(shè)計、物聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略意義與現(xiàn)狀分析、傳感器與檢測的實現(xiàn)、射頻識別技術(shù)應(yīng)用的開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)應(yīng)用的開發(fā)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用與案例、基于物
本書圍繞分布式微服務(wù)的項目需求,全面講述了SpringCloudAlibaba組件實現(xiàn)服務(wù)治理、負(fù)載均衡、安全管理、分布式事務(wù)、消息發(fā)送和服務(wù)監(jiān)控的技術(shù)要點,以及基于Docker與Kubernetes容器化項目管理的相關(guān)技術(shù)。主要內(nèi)容包括:SpringCloudAlibaba體系架構(gòu)概述,用Nacos和Nacos集群搭
《中文版PhotoshopCC平面設(shè)計教程(微課版)》以PhotoshopCC2017為制作平臺,從零開始講解Photoshop的各種知識和操作方法,同時在講解過程中插入不同的實例,難度隨著內(nèi)容的深入而逐漸增加!吨形陌鍼hotoshopCC平面設(shè)計教程(微課版)》共分為14章,第1、2章主要介紹圖像處理基礎(chǔ)知識及Ph
本書以UbuntuLinux系統(tǒng)為載體,以突出實踐技能培養(yǎng)為特點進(jìn)行編寫,主要介紹Linux基礎(chǔ)應(yīng)用、Linux系統(tǒng)管理和Linux網(wǎng)絡(luò)管理。Linux的優(yōu)勢在于其眾多的命令和強大的網(wǎng)絡(luò)功能,因此本書內(nèi)容在命令行方式和網(wǎng)絡(luò)管理方面有所側(cè)重。本書的項目1介紹Linux基礎(chǔ)知識及典型安裝過程;項目2介紹Linux桌面環(huán)境;
《計算機常用工具軟件入門與應(yīng)用(第2版)(微課版)》以通俗易懂的語言、精挑細(xì)選的實用技巧、翔實生動的操作案例,全面介紹了計算機工具軟件概述、文件管理與閱讀、圖像瀏覽與編輯處理、娛樂視聽工具軟件、語言翻譯工具軟件、網(wǎng)上瀏覽與文件下載、即時聊天與網(wǎng)上辦公、網(wǎng)絡(luò)短視頻媒體制作工具、電腦系統(tǒng)優(yōu)化與安全維護(hù)等方面的知識、技巧及應(yīng)
Docker是目前流行的容器平臺。作為開發(fā)、發(fā)布和運行應(yīng)用程序的開放平臺,Docker為快速發(fā)布、測試和部署應(yīng)用程序提供了一整套技術(shù)和方法!禗ocker與Kubernetes容器虛擬化技術(shù)與應(yīng)用》主要圍繞容器生態(tài)體系中的核心組件Docker和Kubernetes展開,介紹了容器的組成及相關(guān)概念、容器系統(tǒng)架構(gòu)和運行原理
本書以中介邏輯為邏輯基礎(chǔ),吸收認(rèn)知語言學(xué)和現(xiàn)代語義學(xué)的理論,對模糊語義進(jìn)行詞義范疇的歸類,利用模糊語義的度量工具——中介真值程度度量對自然語言模糊語義進(jìn)行度量計算。在雙語環(huán)境下,對中英兩種模糊語言進(jìn)行定量計算,使之轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)語言為計算機所理解,并通過數(shù)值的對比尋求最近語義距離,通過度量結(jié)果形成的數(shù)值對比,尋求語義對等譯
本書是“計算機組成原理”課程及其主教材《計算機組成原理與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)》(第2版)配套的實驗教材。全書共分上、下兩篇,上篇為簡單CISC模型計算機實驗,主要以“Yy-z02計算機組成原理實驗系統(tǒng)”為實驗平臺,引導(dǎo)讀者使用微程序設(shè)計方法完成指令系統(tǒng)的實現(xiàn),含14個實驗項目;下篇是典型RISC計算機實驗,主要以“Digilent
本書首先介紹在強化學(xué)習(xí)環(huán)境中工作所需的工具、庫和設(shè)置,涵蓋了強化學(xué)習(xí)的構(gòu)成模塊,深入探討基于值的方法,如Q-learning和SARSA算法的應(yīng)用。讀者將學(xué)習(xí)如何結(jié)合使用Q-learning和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決復(fù)雜問題。此外,在學(xué)習(xí)*d*dPG和TD3確定性算法之前,讀者將學(xué)習(xí)策略梯度方法,如TRPO和PPO,以提高性能和
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