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线性代数及其应用（原书第5版）
本书是一本现代的线性代数教材，旨在向学生提供线性代数的基础知识和有趣的应用，并帮助他们掌握相关的概念和技能。本书的主要内容包括线性方程组、矩阵代数、行列式、向量空间、特征值与特征向量、正交性和最小二乘法、对称矩阵和二次型、向量空间的几何学等
[美]DavidC.Lay/[美]StevenR.Lay/[美]JudiJ.McDonald 2023-05-11 01:13:07
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深入淺出設計模式
寫應用程式時需要依照需求預先規劃、設計。而設計模式累積了前人的經驗，經由四人幫彙整出一系列的設計模式，以利後人可以套用。本書集合四人幫的23個模式（十幾年前的事）外加這十幾年來新增的一些模式。作者群以詼諧、幽默、圖文並茂、打破傳統著書的方式
2023-05-10 05:55:01
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神经网络原理(原书第2版)
SimonHaykin是国际电子电气工程界的著名学者，现任加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他获得了英国伯明翰大学的博士学位，并曾获得IEEEMcNaughton金奖。他在神经网络、通信、自适应滤波器等领
SimonHaykin 2023-05-10 05:30:55
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神经计算原理
《神经计算原理》全面介绍了人工神经网络的理论和实际应用。其中，神经网络模型和工程应用方面的分析和讲解十分深入。全书深入分析了神经网络的基本概念，并详细介绍了神经网络应用方面的最新发展趋势和主要研究方向。理论和实际应用两方面密切结合，为神经网
哈姆 2023-05-10 05:30:21
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神经网络设计（原书第2版）
本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论以下几个方面：网络结构学习规则训练技巧工程应用紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨。本书包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。
MartinT.Hagan/HowardB.Demuth/MarkH.Beale 2023-05-10 05:23:27
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深入浅出图神经网络：GNN原理解析
这本著作从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，具有重大的意义。作者是图神经网络领域的资深技术专家，所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深入浅出，并得到了多位学术界和企业界
刘忠雨/李彦霖/周洋 2023-05-10 05:22:33
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数据与计算机通信
《国外计算机科学教材系列·数据与计算机通信(第8版)》是著名计算机专业作家WilliamStallings的经典著作之一。该书内容广泛，涉及最基本的数据通信原理、各种类型的计算机网络及多种网络协议和应用。对于本版，作者对原有内容进行了彻底的
斯托林斯 2023-05-10 05:07:08
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深入剖析Tomcat
本书深入剖析Tomcat4和Tomcat5中的每个组件，并揭示其内部工作原理。通过学习本书，你将可以自行开发Tomcat组件，或者扩展已有的组件。Tomcat是目前比较流行的Web服务器之一。Tomcat易于使用，便于部署，但Tomcat本
BudiKurniawan/PaulDeck 2023-05-10 04:44:20
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PHP和MySQLWeb开发(原书第4版)
本书将PHP开发与MySQL应用相结合，深入浅出地分析两者，并全面阐述了PHP和MySQL在Web应用中的使用，同时提供了几个实用的经典例子。这是本书的第4版，经过全面的更新、重写和扩展。新版包括PHP5.3的最新特性，如更好的错误和异常处
LukeWelling/LauraThomson 2023-05-10 04:42:41
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用户至上：用户研究方法与实践（原书第2版）
《UI/UE系列丛书用户至上：用户研究方法与实践（原书第2版）》是一本由谷歌用户体验研究员十几年工作经验结晶的用户研究方法指南。从理论到实践，此书包含完整的实操案例，是一本设计以人为中心产品的实用手册。此书共包含五个部分共15章。入门篇（第
凯茜·巴克斯特 2023-05-10 04:36:13
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论证的艺术（原书第3版）
《论证的艺术》是一本旨在帮助读者轻松掌握书面论证要点的入门读物。无需系统学习专业知识，读者每个人都能通过学习和练习自如地写出清晰、合理和富有说服力的观点。本书为每一章设计了多个部分，从不同角度和方式理解论证本质、组成部分和目标，并指导全过程
[美]约瑟夫·M.威廉姆斯（JosephM.Williams）/[美]格雷戈里·G.科洛姆（Greg 2023-05-10 01:05:29
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数学手册（原书第10版）
《数学手册（原书第10版）》以手册形式涵盖了人们日常工作和学习所需用到的数学知识。它包括以下内容：算术函数几何学线性代数代数学离散数学微分学无穷级数积分学微分方程变分法线性积分方程泛函分析向量分析与向量场函数论积分变换概率论与数理统计动力系
[德]布龙施泰因/[德]谢缅佳耶夫/[德]穆西奥尔/[德]米利希 2023-05-09 23:41:34
