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BeamDojo原理与应用实践：构建具身智能系统 研习BeamDojo，驾驭具身智能前沿技术！
BeamDojo框架作为新兴的神经符号融合技术路径，堪称行业黑马！它凭借独特的双阶段训练机制、精妙的稀疏奖励设计与强大的结构化推理控制能力，在稀疏支撑地形下成功实现了人形机器人的精细步态控制。这一突破为复杂任务推理与具身行为协同开辟了全新的研究与应用天地，让曾经遥不可及的梦想照进现实。《BeamDojo原理与应用实践:构建具身智能系统》紧紧围绕具身智能背景下的BeamDojo技术体系精心编排，全方位解析其在场景图理解与机器人步态控制中的多元应用。从理论原理到系统架构，从训练机制到图结构建模，再到LLM协同设计和完整的应用开发流程，每一个关键模块都讲解得细致入微，为你搭建起从基础认知到实战开发的一体化知识桥梁。全书共10章，层层递进，逻辑清晰：第1章溯源追本，介绍BeamDojo的诞生背景及其在行为智能演进中的重要地位。通过对
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《算法（第4版）》全面讲述算法和数据结构的知识，具有以下几大特色。 1、算法领域的经典参考书：Sedgewick著作的新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系 2、内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法 3、全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用 4、与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码 5、富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷 6、科学的方法：用合适的数学模型讨论算法性能，这些模型是在真实
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Unity 2017经典游戏开发教程 算法分析与实现张帆 著人民邮电出版社9787115486820 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
在游戏开发学习中，借鉴经典游戏的开发思路和算法是快速提升开发与设计水平的有效捷径，这种学习的路径也是明智而高效的。本书精选了18个广受欢迎的经典游戏案例进行讲解剖析，包含打地鼠、俄罗斯方块、打砖块、三消、翻牌子、连连看、拼图、推箱子、炸弹人、华容道、横板跑酷、扫雷、贪吃蛇、五子棋、跳棋、吃豆人、斗地主、坦克大战等游戏。本书游戏的实现采用了Unity 2017版软件，该软件是目前世界范围内使用*广泛的游戏开发与虚拟现实开发平台之一，界面友好，功能强大，有适合不同学习阶段和不同开发需求的对应版本。 本书不仅详细介绍了Unity的软件操作基础与游戏开发操作流程，而且对每个游戏案例的开发思路、算法分析、程序实现等都有详尽的讲解，非常适合对游戏开发、虚拟现实开发设计感兴趣的初中级读者，也适合游戏相关专业作为教
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简言之，这是一本“可读”、“可学”、“可用”、 “可研”、 “可练”的。 （1）可读：概念及原理等新知识的介绍，首以文字陈述，并做到精准、简明、扼要，直明要义；后以示例展示，将概念及原理具化，使知识一目了然。所有内容，尽可能图文并茂。本选用“C/C ”语言，但不拘泥于两者的严格语法，以可验证实现为界，集两者优点呈现“算法”。 （2）可学：首先，在算法描述上，选用了对学习者要求较低的面向过程的方法，但会借用模板概念解决数据类型的抽象性问题。为进一步简化语法部分，突出问题求解本身，本采用南向过程的算法描述，降低学习难度。其次，各种结构都有丰富的应用背景，以学生希冀获取“解决问题”的方法及“学得可用知识与技能”的本能愿望，用问题打开一个个典型结构的篇章，用应用示例展示知识的应用。学生通过理解
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本科课程“数据结构”配套。 采用“问题导学”模式，以问题解决为主线，以学生学习为主体，帮助学生在解决问题的过程中掌握知识、培养能力、发展思维的教学模式。 面向新工科建设和发展需求，紧密跟踪人工智能、大数据等IT新技术及应用，对部分案例做了更新。 充分挖掘问题解决和算法设计与实现中的思政元素，将之有机地融入学习任务中，使学习者在潜移默化中受到教育。 根据《全国硕士研究生招生考试考试大纲》的新要求，增加了红黑树、外部排序、并查集等内容，增加了近几年的联考真题、IT面试真题、蓝桥杯软件设计大赛试题等。 配套提供电子课件、知识点视频、课程期中考试和期末考试样卷、课程设计题、实验及课程设计报告模板、思考与练习参考解答等资源。
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《算法竞赛入门经典——习题与解答》是在《算法竞赛入门经典（第2版）》的基础上，延伸出来的一本习题与解答图书，它把C语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧，是一本算法竞赛的入门和提高教材。《算法竞赛入门经典——习题与解答》分为5章。第章是各种编程训练技巧以及C语法特性的简单介绍。第2章精选了一部分《算法竞赛入门经典（第2版）》的习题进行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比赛真题分类选解，挑选了近些年ACM/ICPC比赛中较有价值的题目进行分析并解答。第4～5章是比赛真题选译，整理并翻译了近几年来各大区域比赛中笔者认为值得学习训练的比赛真题。如果你对算法感兴趣，如果你是一名程序员或即将成为一名程序员，如果你想大幅提升自己的算法思维能力，如果你有志于参加ACM/ICPC、NOIP、NOI等竞赛，那就来吧
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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