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前往:自动化-英语
《自动化专业英语》/21世纪全国高等院校自动化系列实用规划教材、具有选材广泛、内容丰富、专业性和实用性强的特点
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《自动化专业英语》/21世纪全国高等院校自动化系列实用规划教材、具有选材广泛、内容丰富、专业性和实用性强的特点
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《自动化专业英语》/21世纪全国高等院校自动化系列实用规划教材、具有选材广泛、内容丰富、专业性和实用性强的特点
前往:搜索引擎
《搜索引擎-信息检索实践》介绍了信息检索中的关键问题,如何影响搜索引擎的设计与实现,理论设计、实现和使用中的知识面广度与深度使用的搜索技术
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前往:自动测试
《dom在qtp应用中》DOM的简单介绍、QTP中使用的时机、对象与IE对象模型的结合应用、在Web测试中的具体应用、显著优势
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《dom在qtp应用中》DOM的简单介绍、QTP中使用的时机、对象与IE对象模型的结合应用、在Web测试中的具体应用、显著优势
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《dom在qtp应用中》DOM的简单介绍、QTP中使用的时机、对象与IE对象模型的结合应用、在Web测试中的具体应用、显著优势
前往:自动化编程
《Perl入门》Perl的经验之下、'小骆驼书'以新的面貌重生了,既能让初次接触Perl的读者容易理解,又保留了翔实的讨论、齐全的范例以及著名的巧思妙语
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前往:模式识别
《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机
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前往:数据挖掘
《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列
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前往:机器人
《自主移动机器人导论》任何成功的机器人的设计涉及到运动学、信号分析、信息论、人工智能和概率论等多个不同学科的综合
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《自主移动机器人导论》任何成功的机器人的设计涉及到运动学、信号分析、信息论、人工智能和概率论等多个不同学科的综合
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前往:数据挖掘
《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测,涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,讨论概念和算法
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前往:人工数学
《具体数学-计算机科学基础》大师们诙谐、细腻的笔触,描绘着数学工作中的欢乐和忧伤,那些或平淡、或深刻、或严肃、或幽默的涂鸦,更让我们在轻松愉悦的心境下体会数学的美妙
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前往:机器人
《机器人学导论》机器人机构、控制、视觉、力觉、接近觉,水下、遥控、智能机器人
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前往:计算智能
《人工免疫系统原理与应用》生物免疫系统、人工免疫系统原理、模型、机制研究、算法与进化、神经网络、工程
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前往:自动化测试
《QTP自动化测试实践》结合工具、实例代码充分深入地讲解自动化测试,填补了国内自动化功能测试方面以及QTP方面书籍的空白
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《QTP自动化测试实践》结合工具、实例代码充分深入地讲解自动化测试,填补了国内自动化功能测试方面以及QTP方面书籍的空白
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前往:自动化
《QTP自动化测试实践》本书结合工具、实例代码充分深入地讲解自动化测试,填补了国内自动化功能测试方面以及QTP方面书籍的空白、揭开了QTP神秘的面纱
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《QTP自动化测试实践》本书结合工具、实例代码充分深入地讲解自动化测试,填补了国内自动化功能测试方面以及QTP方面书籍的空白、揭开了QTP神秘的面纱
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前往:模式识别
《模式识别(清华大学)》聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择
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《模式识别(清华大学)》聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择
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《机器人学_智能机器人传感技术》机器人关节部位敏感线位移和角位移的非光学动觉传感器、接近觉、滑觉、热觉、温度、听觉
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《机器人学_智能机器人传感技术》机器人关节部位敏感线位移和角位移的非光学动觉传感器、接近觉、滑觉、热觉、温度、听觉
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《人工智能复杂问题求解的结构和策略》基础理论,数据结构以及实现的算法,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论
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《人工智能复杂问题求解的结构和策略》基础理论,数据结构以及实现的算法,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论
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前往:数据挖掘
《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析
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《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析
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前往:智能技术
《次协调逻辑与人工智能》编写协调逻辑基本原理,包括历史背景、现实原型、次协调逻辑命题演算,谓词演算、道义演算以及在集合论与辩证逻辑中的初步应用
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《次协调逻辑与人工智能》编写协调逻辑基本原理,包括历史背景、现实原型、次协调逻辑命题演算,谓词演算、道义演算以及在集合论与辩证逻辑中的初步应用
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《次协调逻辑与人工智能》编写协调逻辑基本原理,包括历史背景、现实原型、次协调逻辑命题演算,谓词演算、道义演算以及在集合论与辩证逻辑中的初步应用
前往:机器学习
《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式
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