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学习时报编辑部 编
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鬼泣5官方艺术设定集 日本电击游戏书籍编辑部编 人气动作游戏《鬼泣》系列 收录游戏精美美术设定内容
作者：日本电击游戏书籍编辑部，游戏机实用技术编辑部 译 出版：四川美术出版社 日期：2022-04-01 《鬼泣5官方艺术设定集》是日本知名游戏编辑部，电击游戏书籍编辑部所制作的鬼泣作的艺术设定集。以鬼泣5的游戏原画为主，同时还有游戏初期概念图、详细的角色设定、怪物的设计流程以及游戏海报等各方面创作的插画共计几百张，更有设计师和制作人的设计评论，诉说作品的设计理念以及后期动态捕捉拍摄的过程。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 653 
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跨学科学习与学习环境设计
作者：万昆著 出版：中国社会科学出版社 日期：2025-08-01 跨学科学习与学习环境设计既是教育技术领域研究的热点问题，也是学习科学领域关注的核心问题。推动学习方式变革，探索学生核心素养的培养，是当前深化基础教育课程改革、落实立德树人根本任务的内在要求。核心素养时代学习方式的变革既要突破学科学习的局限，又呼唤着跨学科学习。本书不仅从理论上系统介绍了什么是跨学科学习，探讨了跨学科学习 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 449
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《中国共产党问责条例》学习问答
作者：《<中国共产党问责条例>学习问答》编写组 编 出版：中国方正出版社 日期：2021-01-01 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 92
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《中华人民共和国公职人员政务处分法》学习问答
作者：《<中华人民共和国公职人员政务处分法>学习问答》编写组 编 出版：中国方正出版社 日期：2021-01-01 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 179
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 148
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好奇心时报
作者：米莱童书 出版：电子工业出版社 日期：2019-09-01 《好奇心时报》是一本讲述科学家生活趣闻、闲杂轶事的书。本书以报纸新闻的新颖形式配合诙谐搞笑的幽默语言，用独特的当年视角，带你穿越历史，回到科学家生活的年代，亲眼见证科技史上的变革与争论。历史上的科学家固然伟大，但他们也会回到生活中，他们也有普通人的喜怒哀乐，《好奇心时报》所展示的，是和你一样的科学家们。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 302
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2024年《咬文嚼字》合订本（平）
作者：《咬文嚼字》编辑部 出版：上海文艺出版社 日期：2025-02-01 本书是知名社会语文类刊物《咬文嚼字》杂志的2024年度合订本（平装）。《咬文嚼字》有着广泛的社会影响，以“宣传语文规范，传播语文知识，引导语文生活，推动语文学习”为办刊宗旨，多年来紧跟时代脚步，紧贴语文生活，与时俱进地反映我国乃至整个华语圈当下的语用情况，为促进语言文字的规范使用、传承中华优秀传统文化做出贡献。《咬文嚼 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 357
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 352
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 301
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 270
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 235
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 403
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 305
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 296
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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 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 403
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机器学习
作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2025-06-01 本书全面系统地讲解机器学习的理论与方法，主要内容包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法和主要应用。本书内容丰富，着重在机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法分析与比较；同时， ... |
詳情>> | 售價：NT$ 332
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学习的挑战
作者：[美]约翰·库奇、贾森·汤 著，徐烨华 译 出版：浙江教育出版社 日期：2024-11-01 《学习的挑战》是苹果公司首任教育副总裁约翰·库奇继畅销书《学习的升级》后的全新力作。库奇在书中不仅回顾了自己受乔布斯邀请加入苹果，带领团队开发具有革命性的Lisa计算机，到成为苹果首任教育副总裁的精彩历程，更是对“挑战式学习法”展开深入剖析。 “挑战式学习法”是约翰·库奇在担任苹果公司教育副总裁期间，带领团队开发出的 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 550
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机器学习
作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括EM算法和高斯混合模型、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展过程，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 301
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