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1.本书从脉冲神经元网络的概念和实现方法开始，通过构建能适应神经网络动态编程的高能效加速器，验证脉冲神经网络硬件设计与流行的学习算法有机结合，展示显著提高能效和计算效率的方法和实践； 2.本书由美国密西根大学计算机科学系马祖姆德教授团队结合多年类脑智能研究理论和成果撰写而成，由上海交通大学类脑智能研究中心刘佩林教授团队翻译，为类脑智能前沿研究和应用领域提供了详实的学习和研究指南。
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基于位置的社会化网络推荐算法研究 刘树栋 著 中国社会科学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
社会化网络推荐系统是推荐系统领域的重要分支之一，在社交网络和位置服务等领域均有重要意义和实践应用。刘树栋著的《基于位置的社会化网络推荐算法研究》首先系统地介绍社会化网络和推荐系统相关概念和方法（靠前、二章），然后讨论了一些主流的基于位置的社会化网络推荐系统及相应推荐生成算法，具体包括基于位置的协同过滤移动网络服务推荐方法（第三章）、基于移动用户活动区域划分的图模型位置信息推荐方法（第四章）、基于移动用户签到位置轨迹相似的近邻好友推荐方法（第五章）和基于位置等多维上下文感知的移动前摄推荐方法（第六章）。很后，对该领域未来的发展方向及应用前景作出了简单评述和展望（第七章）。
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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 何宇健 著 电子工业出【放心购买】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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程实
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复杂网络算法与应用 孙玺菁、司守奎 著 国防工业出版社【达额立减】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
随着复杂网络研究的深入发展和研究领域的不断扩展，其应用日益广泛。近年来各类数学建模竞赛中，基于复杂网络的题目层出不穷，但目前大部分数学建模书籍中都没有涉及复杂网络的相关内容，而复杂网络方面的专著偏重于基础理论和方法，涉及算法程序实现的很少。 将基本理论和计算机算法实现相结合正是《复杂网络算法与应用》编写的初衷。《复杂网络算法与应用》共计9章，主要涉及复杂网络静态特征，各种网络模型，复杂网络上的传播模型和动力学分析，复杂网络上的同步研究，复杂网络中的搜索策略，复杂网络中的社团结构，网络层次分析法，网络博弈论。 基于Matlab给出了作者自主编写的函数和程序，并对书中出现的大部分例题配备了程序，便于学生从理论和求解两个角度入手学习复杂网络的相关理论，在学习中举一反三、事半功倍，
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