计算机应用基础：Windows 7+Office 2010 （上册）

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》围绕UI设计进行编写，以理论+实操为编写原则，用通俗易懂的语言对UI设计的相关知识进行详细介绍。《UI设计基础与应用标准教程（全彩微课版）》共9章，内容涵盖UI设计学习入门、图标设计、控件设计、动效设计、App界面设计、网页界面设计、软件界面设计、界面的标注与切图、综合实战案例等。在介绍理论知识的同时，穿插了大量的实操案例，第1～8章结尾还安排了实战演练

《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》以H5为写作基础，以实际应用为指导思想，用通俗易懂的语言对H5页面设计与制作的相关知识进行详细介绍。H5页面设计的魅力在于通过巧妙的设计手法，将复杂的功能简化，将枯燥的信息趣味化，让用户在享受视觉盛宴的同时，轻松获取所需内容。《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》共7章，内容涵盖初识H5、H5视觉交互设计技巧、H5页面元素的设计与制作、H5页面动效

本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对WPS文字处理、电子表格、演示文档三大板块进行全面讲解。全书共12章，主要内容包括WPS综合应用基础、PDF文件的查看及处理、常规文档的创建和编辑、长文档的高效编排、文档的校对与批量处理、WPS制表入门操作、公式与函数的应用、图形和图表的应用、对数据进行处理与分析、基本演示文稿的创建、动态交互式演示文稿的创建、演示文稿的放映与输出等。知识点全面覆盖《全

《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识，还囊括了注意力机制、序列到序列问题

本书面向广大数据科学与人工智能专业的学生及初学者，力求通俗易懂、简洁清晰地呈现学习大数据与人工智能需要的基础数学知识，助力读者为进一步学习人工智能打好数学基础。全书分为4篇，共19章：微积分篇（第1～5章），主要介绍极限、导数、极值、多元函数导数与极值、梯度下降法等；线性代数篇（第6～10章），主要介绍向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值和特征向量等，并介绍这些数学知识在人工智能中的应用；概率统

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

测试设计思想是本书的主题。针对测试的两个基本目的和五个基本问题，本书归纳了八类测试设计思想，即系统的思想、枚举的思想、准则化的思想、多样化的思想、统计的思想、冗余的思想、推理的思想、控制的思想。围绕每一类思想，本书深入讲解来自不同领域的测试设计方法、实践及理念，借此剖析如何依据该思想缓解测试的基本问题。了解这些思想，有助于读者奠定扎实的测试理论基础，适应当代研发生产活动多学科交叉、多领域融合的发展

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书