Web 3.0时代：重构科技与商业新生态

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  大学计算机基础标准教程Windows 10+Office 2016（实战微课版）

  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

  钱慎一编著计算机9.9万字
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  测试设计思想

  测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

  周海旭编著计算机20.4万字
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  深度探索Vue.js：原理剖析与实战应用

  本书系统的介绍了Vue框架基础、框架应用、生态组成、项目实战、框架演进、Vue原理剖析及Vue框架的原理实现。全书共分为8章：第1章为行业发展介绍，第2章为Vue2.x的开发基础，第3章为Vue2.x的组件开发，第4章为VueCLI开发完全指南，第5章为VueCLI项目实战，第6章为Vite+Vue3完全开发指南，第7章为Vue3.x项目实战，第8章为实现原理介绍。书中主要内容包括：W

  张云鹏编著计算机13.9万字
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  SPSS统计分析标准教程（实战微课版）

  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

  李同 张丽娜编著计算机10.2万字
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  偏最小二乘法优化及其在中医药领域的应用研究

  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

  杜建强 聂斌 熊旺平计算机10.5万字
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  深度强化学习理论与实践

  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

  龙强 章胜编著计算机12.5万字
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  细说机器学习：从理论到实践

  《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

  凌峰编著计算机17.6万字
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  大话机器学习：原理|算法|建模|代码30讲

  本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质，规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的到底是什么，为什么要这样做的通俗理解。尽可能

  叶新江编著计算机17.3万字
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  深度强化学习：算法原理与金融实践入门

  深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D

  谢文杰 周炜星编著计算机16.9万字