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100 条"为什么孩子不爱学习:回避性动机与学生学习"搜索结果
为什么孩子不爱学习:回避性动机与学生学习
姜怡
剖析厌学现象背后的心理机制,让孩子爱上学习。
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机器学习与大数据技术
牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法,以农业为应用场景,力求通缩易懂,深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分:机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识;经典的机器学习基本理论和方法,以及深度学习和大数据未来的发展;实践应用;机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
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深度学习与医学图像处理
陈峰蔚 编著
一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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智能控制与强化学习
著
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次
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医学英语学习与论文撰写
刘明
市场上绝大多数的医学英语教材还是用科普医学文章编凑而成,而不是全面系统学习医学英语的教材。本书作为教师、学生和医疗工作者讲授与学习医学英语的指导性专著,符合教师和学习者需求。本书对医学英语医学英语的特点、医学英语的学习内容涵盖面、医学英语的学习方法,临床病例与药品说明书的撰写,特别是几种主要英语医学论文的国际撰写标准进行了详细的解读与阐述
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教孩子学象棋——提高班
《教孩子学象棋》编写组编
本书列出了400多道中局战术和古谱中残局杀法的练习题,最后安排了33个象棋高手在各类象棋大赛中下出的实战中局片断,并加以适当解说。
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教孩子学象棋——初级班
《教孩子学象棋》编写组编
本书分为四章:基础知识、基本杀法、实用残局、布局常型,内容包括“棋盘与棋子”、“棋子的走法与价值”、“记录方法”等。
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数字电路与逻辑设计(微课版)
华中科技大学计算机科学与技术学院 组编
本书内容结合微电子产业和计算机硬件产业的最新发展现状和技术前沿,注重基础性、高阶性、创新性和挑战性相结合,采用模块化的思想对教学内容进行有机划分,全书共9章,可以分为三个部分。第一部分是数字逻辑电路的基础,由第1~3章组成,包括基本知识、逻辑代数基础、半导体与集成门电路;第二部分是数字逻辑电路的经典设计和分析方法,由4~8章组成,包括组合逻辑电路、触发器、时序逻辑电路、信号产生与变换电路、数模和模
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计算机操作系统实验指导——基于RISC-V代理内核(在线实训版)
组编
本书为基于RISC-V代理内核的计算机操作系统实验教材,实验分为设计基础实验和挑战实验两个部分,主要内容包括RISC-V体系结构、PKE实验和实验环境配置、中断处理、内存管理、进程管理、文件系统。本书采用RISC-V代理内核在实现代码规模极简化的同时,也更好地保证可操作系统在概念和功能上的完整性,有助于学生将实验重点放在操作系统重要概念对应的实现。本书可作为计算机类、电子信息类相关专业操作系统课程
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计算机组成原理实验指导(基于RISC-V在线实训)
组编
“计算机组成原理”是一门理论性、工程性和实践性都很强的专业核心基础课程,其实践教学对理论教学具有强支撑作用,是强化读者计算机系统能力、分析与解决复杂工程问题能力的重要途径。作者本着“理论与实践一体化、实验目标系统化、实验平台虚拟化、课程实验在线化、实验过程游戏化”的原则,历经十年持续的实践教学改革,开发了一系列原创的硬件在线仿真实验,建立了立足计算机系统、逐层递进、以设计型实验为主导的实践教学体系
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JavaScript深度学习
尼尔森
深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇,前端工程师不可错过的AI入门书。
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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Python 深度学习
吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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政府危机学习
张美莲 等著
新时代应急管理工作的新形势和新要求凸显了主动把握风险、危机和突发事件的重要性和迫切性,而提高政府和全社会从危机中学习的能力成为其内在要求和有效实现途径。作为国内首部关注政府危机学习的专著,全书从危机学习的理论研究借鉴、现状分析、绩效研究和机制设计四个方面展开初步探索,较为全面地揭示了我国政府危机学习的影响因素、现状特征、学习过程与结果、学习困境及其化解路径等,为继续推动我国政府危机学习研究提供了一
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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自驱型孩子:21天唤醒孩子的自主学习力
赵欣
对孩子的学习从“高期待、高焦虑”变为“高期待、低焦虑”,建立“放松下的高期待”的养育状态,了解孩子,培养孩子的内驱力,助力孩子有效成长。
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