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云計算管理配置與實戰
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本書圍繞云計算核心進行展開,從基礎知識到集群架構實現,全面系統地講解了如何從一個什么都不懂的云計算初學者成長為可以根據業務需求進行技術選型實施云計算集群架構。全書分為上下篇,上篇主要是Linux系統原理和使用,云計算的環境是以此為基礎,尤其是關于防火墻和網絡跟云計算的實現關系緊密,了解其原理和使用是有必要的;下篇主要介紹了云計算集群的設計和實踐,從基礎知識的介紹、發展趨勢及應用、云計算項目的核心組件、企業項目分析及技術選型、云計算集群的搭建、小型集群的調優、大型集群的部署方案、多種網絡環境配置、虛擬機和容器的部署使用、不同鏡像的制作方案及使用規范、常見問題及解決方案等多個方面進行展開和實踐,內容從基礎到高階,技術從概念到原理,項目從業務拆分需求分析到技術選型搭建使用,遵循逐步遞進的原則,逐步深入和提高。希望讀者通過本書可以了解并掌握云計算集群的使用,并對業務技術架構有自己的思考。對于有一定的開發、設計經驗的技術人員,并想了解云計算集群的搭建和使用,本書具有很大的參考意義。本書涵蓋了Linux基礎知識與原理,對于沒有開發經驗的人員,可以穩扎穩打從基礎部分學習,以及云計算的核心技術與原理和大型云計算集群的實踐案例,可以詳細了解到云計算集群的架構及相關問題的解決思路和方案。

楊昌家編著 ·人工智能 ·18.7萬字

基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究
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本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰:深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰,本書提出了一系列解決思路,涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章,第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義,闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀,分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等;第2章主要對圖神經網絡進行概要論述,包括基礎的理論、典型的模型方法及應用;第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題,提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型;第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題,提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型;第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題,提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型;第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題,提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型;第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考,也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

王杰 ·人工智能 ·8.1萬字

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