
重介绍轻量级框架Struts 2 Spring Hibernate整合发技术 提高读者的动手编程能力和架构设计能力 采用 概念 实例 习题 实训 项目案例 的讲解模式,简单易懂 200个实例、8个实训案例、2个综合项目案例、200个练习题 每章都有大量的示例代码讲解和实例分析,并配以大量的习题和上机实训 书中的综合案例来源于实际项目发,有很高的应用价值 免费提供教学课件(PPT)、案例源代码、习题参考答案等教学资源 给出了书中涉及的发框架及相关发工具的获取方式

深度学习为世界上的智能系统(比如Google Voice、Siri和Alexa)提供了动力。随着硬件(如GPU)和软件框架(如PyTorch、Keras、TensorFlow和CNTK)的步以及大数据的可用性,人们在文本、视觉和分析等领域更容易实施相应问题的解决方案。本书对当今前沿的深度学习库PyTorch行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python发的天然亲近性,PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起,然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块,还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。本书对多个先的深度学习架构的概念(比如ResNet、DenseNet、Inception和Seq2Seq)行了阐述,但没有深挖其背后的数学细节。与GPU计算相关的知识、使用PyTorch训练模型的方法,以及用来生成文本和图像的复杂神经网络(如生成网络),也在本书中有所

如今是人工智能高歌猛的时代,机器学习的发展也如火如荼。然而,复杂的数学公式和难解的专业术语容易令刚触这一领域的学习者望而生畏。有没有这样一本机器学习的书,能摒弃复杂的公式推导,带领读者通过实践来掌握机器学习的方法?《机器学习与优化》正是这样一本书!它的写作脱胎于意大利特伦托大学机器学习与智能优化实验室(LION lab)的研究项目,语言轻松幽默,内容图文并茂,涵盖了机器学习中可能遇到的各方面知识。更重要的是,书中特别介绍了两个机器学习的应用,即信息检索和协同推荐,让读者在了解信息结构的同时,还能利用信息来预测相关的推荐项。本书作者以及读者群发布的数据、指导说明和教学短片都可以在本书网站上找到。本书内容要:● 监督学习 线性模型、决策森林、神经网络、深度和卷积网络、支持向量机等● 无监督模

Java从入门到精通(实例版)(光盘内容另行下载,地址见书封底)

C 语言基础知识 面向对象编程、命名空间、容器、迭代器、类、模板与泛型等。 C 语言高级知识 智能指针、并发与多线程等。 C 语言扩展知识 有关内存的高级话题、认识STL标准模板库等。 C 11新标准 可调用对象、*引用、函数模板类型推断、引用折叠、完美转发、auto推断、decltype、lambda表达式、初始化列表、类型萃取等。 环境标准 本书基于C 11新标准编写,书中全部实例通过 Visual Studio 2019编译环境调试。 本书看: 实战经验总结 24年实际发经验总结,C/C 技术精华荟萃。 知识覆盖全面 理论内容细致微,全面覆盖C/C 基本知识。 讲解方法科学 叙述时演示与调试并重,变量与内存一起分析。 难千锤百炼 理论结合实践,编程举例恰如其分,通俗易懂。


主流Web发语言JavaScript的权威指南 ShelleyPowers编著的《JavaScript学习指南(第2版)》内容包括:JavaScript应用程序的结构,包括基本的语句和程序控制结构;标识JavaScript中的不同对象string、Number、Boolean、函数等;使用浏览器调试工具和排错技术;事件处理机制、表单事件以及带表单的。lavaScript应用程序;基于浏览器对象模型(BOM)、文档对象模型(DOM)以及所创建的自定义对象完成发;浏览器端的cookie及更新的客户端存储技术;在Ajax应用程序中使用XML或、JSON表示法的细节。

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软件测试技术实战 设计、工具及管理(51Testing软件测试网作品系列)
本书的特色在于将大量的技术赋予了实际的应用场景,让读者能够更加清晰地把握如何将测试技术应用于具体实践的同时,为测试团队实施相关技术方案带来信心。本书的技术内容和流程方法倾注了作者多年的从业经验,读者可以基于该书的内容为模板,迅速展合理、规范和有序的测试工作。书中所讲述的测试技术都是作者精心选取的主流技术,体现了作者丰富的行业经验和对新技术发展方向敏锐的洞察力,初级以及zi深的读者均可受益于本书的精彩内容。 结合案例介绍基于传统和经验的软件测试设计方法 介绍性能测试、嵌式测试、大数据测试、云计算测试技术 介绍Junit4、LoadRunner、Bugzilla、UiAutomator、Selenium Webdriver、Monkey和星云测试工具的使用 讲解软件测试与质量文档、软件测试管理的知识,以及软件测试工程师的职业规划

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在众多计算机编程语言中,Java语言出现的时间不算太早,但它的发展速度可以用惊人一词来形容。

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NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优在于其简单性,其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可实现。本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并发机器学习方面的应用。本书首先介绍任何文本挖掘/ NLP任务中所需的所有预处理步骤,如文本的整理、清洗、语法分析、分类等,然后讲述如何使用NLTK 3行文本处理,如标记文本、替换和校正单词、创建自定义语料库等,讨论了如何使用Python完成自然语言处理任务,如语义分析、情感分析、信息检索等。本书适合NLP和机器学习领域的爱好者、对文本处理感兴趣的读者、想要快速学习NLTK的Python程序员以及机器学习领域的专业人士阅读。本书包括以下主要内容● 使用词性标注和分块的方法对文本行整理与清洗。● 把文本标记为句子,把句子标记为单词。● 文本
