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水利水電建筑工程專業(yè)人才培養(yǎng)方案
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《水利水電建筑工程專業(yè)人才培養(yǎng)方案》是國家示范性骨干高職院校建設(shè)項(xiàng)目水利水電建筑工程專業(yè)建設(shè)成果之一。本書依據(jù)水利水電建筑工程專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo),結(jié)合水利水電工程的工作過程,針對(duì)水利水電工程的特點(diǎn),在深入行企業(yè)調(diào)研及畢業(yè)生調(diào)查的基礎(chǔ)上,全面分析職業(yè)崗位所需要的能力和培養(yǎng)要求,形成了以職業(yè)崗位核心能力為主線,工學(xué)交替的“雙通道、三核心”的人才培養(yǎng)模式,重構(gòu)了“以水利水電建筑工程建設(shè)項(xiàng)目為載體,以項(xiàng)目工作過程為導(dǎo)向,行企業(yè)參與、工學(xué)結(jié)合”的水利水電建筑工程專業(yè)的課程體系,確定了各門主干課程的教學(xué)內(nèi)容,以指導(dǎo)專業(yè)教學(xué)。全書分為主體部分、支撐部分及附錄三大部分,論述了人才培養(yǎng)方案和課程標(biāo)準(zhǔn)的主要內(nèi)容、實(shí)施方法和條件,以及編制依據(jù)。《水利水電建筑工程專業(yè)人才培養(yǎng)方案》可作為高職高專院校水利水電建筑工程專業(yè)及相關(guān)專業(yè)的培養(yǎng)方案及課程標(biāo)準(zhǔn),也可作為教師教學(xué)參考手冊(cè),還可作為水利行業(yè)培訓(xùn)的參考。

陸克芬主編 ·水利工程 ·4.1萬字

多傳感器數(shù)據(jù)智能融合理論與應(yīng)用
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本書知識(shí)點(diǎn)明確、結(jié)構(gòu)緊湊、思路清晰,通過理論與實(shí)例結(jié)合的方式,深入淺出地介紹了多傳感器數(shù)據(jù)智能融合的理論與應(yīng)用技術(shù)。全書共11章,包括多傳感器數(shù)據(jù)融合概述、數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)與算法概論、貝葉斯推理方法、證據(jù)理論算法與數(shù)據(jù)融合、模糊理論及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)融合算法、遺傳算法及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、粒子群算法及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合算法、深度學(xué)習(xí)及其在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用、多傳感器數(shù)據(jù)融合機(jī)器人平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。每個(gè)章節(jié)中都配有必要的實(shí)例,目的在于讓讀者結(jié)合實(shí)例更加快捷地掌握多傳感器數(shù)據(jù)智能融合方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。本書面向大專院校與科研機(jī)構(gòu)中學(xué)習(xí)多傳感器數(shù)據(jù)智能融合理論的中、高級(jí)用戶,以及對(duì)該理論有一定基礎(chǔ)的工程技術(shù)人員,旨在幫助讀者快速掌握智能數(shù)據(jù)融合算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的技巧和方法,強(qiáng)調(diào)對(duì)高年級(jí)大學(xué)生、研究生的實(shí)踐能力培養(yǎng)。

戴亞平 馬俊杰 王笑涵編著 ·自動(dòng)化 ·9.9萬字

Hands/On Machine Learning with C++
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ImplementsupervisedandunsupervisedmachinelearningalgorithmsusingC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlibwiththehelpofreal-worldexamplesanddatasetsKeyFeatures.Becomefamiliarwithdataprocessing,performancemeasuring,andmodelselectionusingvariousC++libraries.Implementpracticalmachinelearninganddeeplearningtechniquestobuildsmartmodels.DeploymachinelearningmodelstoworkonmobileandembeddeddevicesBookDescriptionC++canmakeyourmachinelearningmodelsrunfasterandmoreefficiently.Thishandyguidewillhelpyoulearnthefundamentalsofmachinelearning(ML),showingyouhowtouseC++librariestogetthemostoutofyourdata.ThisbookmakesmachinelearningwithC++forbeginnerseasywithitsexample-basedapproach,demonstratinghowtoimplementsupervisedandunsupervisedMLalgorithmsthroughreal-worldexamples.Thisbookwillgetyouhands-onwithtuningandoptimizingamodelfordifferentusecases,assistingyouwithmodelselectionandthemeasurementofperformance.You’llcovertechniquessuchasproductrecommendations,ensemblelearning,andanomalydetectionusingmodernC++librariessuchasPyTorchC++API,Caffe2,Shogun,Shark-ML,mlpack,anddlib.Next,you’llexploreneuralnetworksanddeeplearningusingexamplessuchasimageclassificationandsentimentanalysis,whichwillhelpyousolvevariousproblems.Later,you’lllearnhowtohandleproductionanddeploymentchallengesonmobileandcloudplatforms,beforediscoveringhowtoexportandimportmodelsusingtheONNXformat.BytheendofthisC++book,youwillhavereal-worldmachinelearningandC++knowledge,aswellastheskillstouseC++tobuildpowerfulMLsystems.Whatyouwilllearn.ExplorehowtoloadandpreprocessvariousdatatypestosuitableC++datastructures.EmploykeymachinelearningalgorithmswithvariousC++libraries.Understandthegrid-searchapproachtofindthebestparametersforamachinelearningmodel.ImplementanalgorithmforfilteringanomaliesinuserdatausingGaussiandistribution.Improvecollaborativefilteringtodealwithdynamicuserpreferences.UseC++librariesandAPIstomanagemodelstructuresandparameters.ImplementaC++programtosolveimageclassificationtaskswithLeNetarchitectureWhothisbookisforYouwillfindthisC++machinelearningbookusefulifyouwanttogetstartedwithmachinelearningalgorithmsandtechniquesusingthepopularC++language.AswellasbeingausefulfirstcourseinmachinelearningwithC++,thisbookwillalsoappealtodataanalysts,datascientists,andmachinelearningdeveloperswhoarelookingtoimplementdifferentmachinelearningmodelsinproductionusingvarieddatasetsandexamples.WorkingknowledgeoftheC++programminglanguageismandatorytogetstartedwiththisbook.

Kirill Kolodiazhnyi ·電子通信 ·10.7萬字

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