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一切皆可视。纷繁的数据、美妙的乐曲，以及一切抽象的、枯燥的东西都可以用赏心悦目的视觉形式呈现出来，这也催生了数据可视化、声音可视化等专业岗位的诞生。甚至，用编程的方式可以生成美轮美奂的数字艺术作品，而这，也成为了艺术领域的一个新兴板块？Processing，一种非常容易上手，非常适合设计师和艺术家的编程语言，就在这种行业需求背景下出现，而且很快进入商用阶段。很多大型发布会，那些斑驳华丽的可视化作品，其背后大部分都有Processing的影子。杜炜博士，教育背景横跨艺术与理工专业，使其既具备程序员的缜密逻辑，更具备设计师的视觉把控能力，同时，创意编程也是杜炜博士目前的授课重点，深知学生和老师的学习/教学痛点，对于创作这样一本“艺术编程书”，再合适不过了。
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《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。 《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。
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《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
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