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"本书基于**的C++20标准进行讲解，涵盖了该标准下的新特性和改进。本书不仅介绍C++编程语法，更注重面向对象的设计原则和模式，帮助读者理解如何在实际项目中有效应用这些原则来设计高质量的软件系统。书中使用大量实例来阐述理论概念，这种理论联系实际的教学方法有助于读者更好地理解和记忆复杂的概念和技术。从基础语法到高级特性

"本书旨在为人工智能通识教育奠定基础，采用Python语言展开数据科学的实践。全书共9章，主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。本书聚焦结构化数据分析，利用机器学习作为核心研究方法，致力于在多个应用

本书基于多所重点高校网络安全的多年教学实践编著而成。针对网络安全实践性强的特点，作者为网络安全重要知识点的教学设计了一系列配套实验，并且都部署在网络安全在线实验平台http://seclab.online上，使用本书的读者可以通过在线的安全实验加深相关知识点的理解，增强动手能力。本书从常用的网络安全分析工具开始，涵盖局

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计算机网络

"《人工智能概论》共分为12章。第1章叙述人工智能的定义、起源、流派与发展，第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和知识图谱，第4章探索搜索推理技术，第5章探讨群智能算法的主要方法，第6章至第11章逐一讨论人工智能的主要应用领域，包括机器学习、人工神经网络与深度学习、专家系统、计算机视觉、自然语言处理和语音处理等，第

本书是一流本科课程“人工智能”的配套教材，是作者二十余年教学经验的结晶。考虑初学者的特点，遵循思维过程安排全书内容，同时通过案例学习深化理解。全书分两篇，共11章。基础篇（第1～6章）包括绪论、确定性推理、不确定性推理、搜索策略、机器学习和知识图谱。应用篇（第7～11章），包括人工神经网络与深度学习、卷积神经网络及其图

"机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分4篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括线性回归、感知机、支持向量机、**熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无监

"本书主要章节包括计算机文化、计算机基础知识、操作系统、Office办公软件基础应用、算法与程序设计基础、计算机网络基础、网站的设计与开发、实验习题及要求等。每章开篇有教学重点，章末有习题，用于帮助读者掌握学习重点。 本书有配套教辅《大学计算机基础上机实验指导》，主要内容包括各类实验、综合实验、习题及参考答案等。 本书