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《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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《计算智能导论》人工神经网络、进化计算、计算群体智能、人工免疫系统和模糊系统、生物神经系统、生物进化过程、社会组织的群体行为、自然免疫系统

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《自动化招生.升级版》请给学生一个报名的理由、巧妙借力超速倍增生源和利润、爱心传递式介绍

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《机器学习》本书综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论

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《自动化夹具图集》夹具是机械加工中一种不可缺少的工具，使用合适的夹具不仅可以提高加工精度、提高生产效率，而且还可以减轻劳动强度

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《QTP自动化测试进阶》自动化功能测试的基础知识，自动化脚本的开发技术，数据驱动测试方法、关键字驱动测试方法

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《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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《人工智能技术与方法》介绍人工智能的主要原理与技术、方法，介绍现代智能技术的研究与发展，并从应用角度讨论实际问题的解决方法

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《现代机器人学》从生物系统的运动系入手，通过研究人体骨、肌和软件组织及其相应的力学性质来阐述生物体的运动机理

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《数据挖掘技术与应用》概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型

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《机器人学导论_分析、系统及应用》机器人位置运动学、动力学分析和力、轨迹规划、驱动器、传感器、视觉系统图像处理和分析、模糊逻辑控制

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《数据挖掘与知识发现》关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法

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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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《精通QTP与自动化测试框架设计实战》从测试自动化工具QTP应用、开源测试自动化工具实践、测试自动化框架设计与实现几个方面来讲解测试自动化的实战知识

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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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《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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《精通QTP与自动化测试框架设计实战》在实践中熟悉自动化测试过程、QTP功能详解、 QTP测试过程应用、自动化测试框架设计与实践

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《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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《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