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全国政协文史和学习委员会编 著
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监察法 监察法实施条例(学习笔记版)
作者:《监察法 监察法实施条例[学习笔记版]》编写组 出版:法律出版社 日期:2023-11-01 一本可以做笔记的监察法 监察法实施条例! 法条随翻随记 学霸养成常备 康奈尔设计风 笔记达人福音 方格手账内页 开本精巧便携 ... |
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岭南文史拾贝(第三辑)广东省政协特约专栏文汇
作者:广东省政协文化和文史资料委员会、羊城晚报社 编 出版:羊城晚报出版社 日期:2021-12-01 本书共分为“粤商探源”“名家与南粤”“南粤老字号”“南粤红色文艺”“新政协 新中国”五个版块,共收录了22篇于2021年在《羊城晚报·岭南文史》上公开发表的文章,较好地表现了岭南的文化史地、风物习俗,对塑造和宣传岭南文化形象有着积极的意义。 ... |
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上海文史研究论丛(第一辑)
作者:朱敏彦,上海市文史资料研 出版:上海书店出版社 日期:2017-12-01 《上海文史研究论丛》是上海市文史资料研究会编辑出版的不定期上海文史研究成果的系列汇编文集。*辑围绕上海经济、贸易、金融、航运和科创中心建设所涉及的历史、法律、政策、硬件和软件建设、现实状况及实务操作方面的问题展开深入研讨。书稿的主编从2012年10月2016年11月5次研讨会的100多篇论文中,精选出40余篇。书稿约有 ... |
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江苏省志:1978-2009.广播影视志
作者:江苏省地方志编纂委员会编 出版:凤凰出版社 日期:2020-12-01 《江苏省志(1978~2008)·广播影视志》系统介绍了江苏地区广播影视发展的历史进程,注重资料性与学术性,江苏地方特色强。与一轮修志相比,本次修志的世间范围是 1978年至2008年,全面详实地记载了江苏省广播影视、13个地市及附属县的电视、影视、动画等发展历程,记录了国际间的交流与合作,附录大事年表和重要的政策性文 ... |
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传统中国:经学专辑
作者:《传统中国》编辑委员会编 出版:上海社会科学院出版社 日期:2021-08-01 本书为《传统中国研究集刊》第二十四辑,由上海社会科学院历史研究所编纂,是一本有较高学术质量的不定期学术集刊,在学术界获得良好的口碑。本辑收录近期国内外众多学者对中国传统经学的研究论文,见解深刻,颇有新意。 ... |
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唐城考古·丝路玻璃(中央文史研究馆馆员文丛)
作者:安家瑶 著 出版:中华书局 日期:2024-09-01 本书收录了作者主要的学术论文21篇,分为“考古篇”和“古代玻璃篇”,末附作者担任全国政协委员的时候涉及文化遗产保护的提案若干篇。“考古篇”收录论文凡6篇,多为作者参加唐长安城西明寺、圜丘、大明宫、太液池等考古发掘的研究心得,涉及了隋唐长安城研究中有关宗教寺庙、礼制建筑、宫殿建筑等方面的重大问题。“古代玻璃篇”收录论文凡 ... |
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章学诚和《文史通义》(仓修良文集)
作者:仓修良 出版:商务印书馆 日期:2023-08-01 本书是仓修良文集的第5卷,包括《章学诚和〈文史通义〉》和《章学诚评传》(与仓晓梅合著)两部分。《章学诚和〈文史通义》主要论述了章学城编著《文史通义》的背景、目的、内容、版本、史学思想等,重点论述了其史学思想。尽管其代表作《文史通义》在去世前未能修完,但“成一家之言”的目的却实现了。在《文史通义》中,他提出史学理论上一系 ... |
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中华传统文化百部经典·文史通义(平装)
作者:[清]章学诚 著 陈其泰 解读 出版:国家图书馆出版社 日期:2022-06-01 《文史通义》书中探讨的范围包括“文史著作之林”,即整个学术领域,突破经、史、子、集的畛域。《文史通义》论述的范围既包括历史编纂理论的探讨,同时又有更广泛的范围,包括探讨古代学术的源流演变和当今学术趋向隐藏的严重弊病,并且考论儒家经典的真价值,从哲理的高度予以阐释。这本《文史通义》解读,采用嘉业堂“《章氏遗书》本”,选了 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 357 ![]() |
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中华传统文化百部经典·文史通义(精装)
作者:[清]章学诚 著 陈其泰 解读 出版:国家图书馆出版社 日期:2022-06-01 《文史通义》书中探讨的范围包括“文史著作之林”,即整个学术领域,突破经、史、子、集的畛域。《文史通义》论述的范围既包括历史编纂理论的探讨,同时又有更广泛的范围,包括探讨古代学术的源流演变和当今学术趋向隐藏的严重弊病,并且考论儒家经典的真价值,从哲理的高度予以阐释。这本《文史通义》解读,采用嘉业堂“《章氏遗书》本”,选了 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 530 ![]() |
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强化学习
作者:余欣航 出版:电子工业出版社 日期:2024-04-01 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章,包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰,内容简明通俗。除了侧重于理论推导,本书还提供了许多便于读者理解的 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 356 ![]() |
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机器学习
作者:胡晓 出版:机械工业出版社 日期:2024-11-01 本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章:第1章着重介绍了机器学习的基本知识;第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法(如PCA和LDA),并增加了流形学习和稀疏表征等理论;第3~8章系统介绍了传统机器学习算法,如监督学习(贝叶斯、近邻、线性模型、非线性模型和集成学习)和非监督学习(聚类);第9、1 ... |
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深度学习
作者:李侃 孙新 出版:机械工业出版社 日期:2025-02-01 本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法,主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实例讲解方法的应用;强调深度学习的系统性、方法的时效性,同时针 ... |
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蒋天枢年谱(梁启超、陈寅恪及门弟子,复旦大学教授,著名文史学家)
作者:朱浩熙 著 出版:团结出版社 日期:2025-03-01 蒋天枢(1903-1988),我国著名文史学家,梁启超、陈寅恪先生的及门弟子,曾任东北大学、西北大学和复旦大学中文系教授。全书约二十万字,共分四卷,以时间为序,展现了蒋天枢先生曲折的人生经历、卓越的才华成就,和至高的学者风范。从中可见其一生行状,道德人品,学术见解,绵绵师友风情以及与生俱有、从来不变的家国情怀。 ... |
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机器学习
作者:主编:严晓东 副主编: 陈华 王 出版:高等教育出版社 日期:2024-10-01 本书深入浅出地介绍了机器学习与大数据分析的核心方法,包括无监督学习、监督学习、稀疏学习、深度学习、集成学习及增量学习六大部分。书中不仅注重理论推导,还通过丰富的插图和实例直观解释原理。同时,提供R与Python两种语言的实现方法,方便读者实操练习。书中数学符号与公式详尽,文字解释直观,数学推导细致,使得复杂原理变得易于 ... |
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学习的本质
作者:[法]安德烈·焦尔当[André Giordan] 出版:华东师范大学出版社 日期:2015-07-01 我们是如何学习的?记忆、动机、愿望和情绪在学习中占据着怎样的地位?我们对于人脑惊人的能力又知道多少?为什么有些孩子和成人在学习时困难重重?作为曾经的差生,《学习的本质》作者安德烈·焦尔当提出了一种全新的学习方法。他让我们看到学习是一个复杂过程,常常充满冲突,需要打破我们头脑中固有的概念。 安德烈·焦尔当依据自己多 ... |
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联邦学习
作者:[美]海科·路德维希[Heiko Ludwig]娜塔莉·巴拉 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 《联邦学习》为研究人员和从业者深入探讨了联邦学习最重要的问题和方法。 联邦学习(Federated Learning,FL)是一种机器学习方法,其中训练数据不是集中管理的。数据由参与联邦学习过程的各方保留,不与任何其他实体共享。这使得联邦学习成为一种日益流行的机器学习解决方案,适用于因隐私、监管或实际原因而难以将数据 ... |
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机器学习
作者:张旭东 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 ”本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍,对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、 朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析,并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对 深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述,不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、 循环神经网络和长 ... |
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深度学习
作者:方勇纯 等 出版:机械工业出版社 日期:2025-03-01 本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法,具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中,基础性内容是深度学习最核心部分,具体包括:机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容,主要是阐述最新发展的一些技术,可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括:GAN生成对抗网 ... |
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刻意学习
作者:Scalers 出版:人民邮电出版社 日期:2025-04-01 我们常常感到困惑:尽管自己学习了大量知识,却仍然没有实现预期的个人成长与进步。原因可能是我们陷入了浅尝辄止的学习模式。刻意学习要求我们制定明确的目标,清晰定位自己的现状,并采用科学高效的方法,快速而稳健地迈向目标。从积累基础概念开始,逐步掌握核心原理与思考方法,最终提炼出应对生活的智慧。 人的成长就是一个不断确 ... |
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深度学习
作者:陈明 出版:清华大学出版社 日期:2025-05-01 深度学习是人工智能中的核心问题之一,本书较系统地介绍了深度学习的基本内容,共15章,分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。 本书注重基本概念、基本方法 ... |
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