专注信息安全70年

服务热线:

行业动态

半岛体育app下载官网春节好书送不断 野生智能怎

2024-02-12

  半岛体育app下载官网半岛体育app下载官网半岛体育app下载官网半岛体育综合app半岛体育综合appBD体育官网BD体育官网BD体育官网本书是一本针对初学者引见野生智能根底常识的册本。本书接纳浅显易懂的言语解说野生智能的根本观点、开展过程以及次要办法,内容涵盖野生智能的中心办法,包罗甚么是野生智能、神经收集(深度进修)是怎样完成的、计较机是怎样学会下棋的、计较机是怎样找到**途径的、怎样用随机算法求解组合优化成绩、统计机械进修办法是怎样完身分类与聚类的、专家体系是怎样完成的等,每一种办法都配有例题并给出具体的求解历程,以协助读者了解以及把握算法本质,进步读者处理实践成绩的才能。别的,本书能够协助野生智能的开辟职员了解各类算法背地的根本道理。书中的解说办法以及示例,有助于相干课程的西席解说相干观点以及算法。总之,这是一本适用性强、浅显易懂的野生智能入门课本,合适差别布景的读者进修以及利用。

  “观点+公式+典范使用”相分离,配套源码与PPT课件,引见视觉加强阐发、视觉回复再起阐发、视觉多少变更与校订阐发、视觉朋离别艺阐发、 视觉形貌与特性提取阐发、车牌辨认阐发等案例。

  本书以Python 3.10.7为平台,以实践使用为布景,经由历程观点、公式、典范使用相分离的情势,深化浅出地引见了Python图形图象处置典范完成。全书共10章,次要包罗绪论、迈进Python、Python图形用户界面、数据可视化阐发、图象视觉加强阐发、图象视觉回复再起阐发、图象视觉多少变更与校订阐发、图象视觉朋离别艺阐发、图象视觉形貌与特性提取阐发、车牌辨认阐发等内容。经由历程本书的进修,读者可明白到Python的简朴、易学、易读、易保护等特性,同时感遭到操纵Python完成图象视觉处置使用的简便、功用壮大。

  本书可作为高档黉舍相干业余本科生以及研讨生的讲授用书,也可作为相干范畴科研职员、学者、工程手艺职员的参考用书。

  将常识点融入案例中,深化浅出地对野生智能常识点停止片面体系的解说;利用思想导图梳理常识点,并配有案例及完成。

  教诲部高档黉舍电子信息类业余讲授指半岛tyapp点委员管帐划课本,配套微课视频(540分钟,77集),法式代码,讲讲课件,讲授纲领,习题谜底,尝试纲领,思想导图,功课体系等讲授资本。

  本书从使用动身,体系引见野生智能的根本实际、办法以及手艺,以及传统行业AI化革新的处理计划。全书共8章,内容涵盖野生智能概述、Python根底、机械进修、计较机视觉、言语辨认、天然言语处置、常识图谱以及野生智能行业处理计划。

  本书实际以及理论相分离,每一章利用思想导图梳理常识点,并配有案例及完成,内容重点凸起、构造明晰; 同时还在附录中供给了野生智能平台情况搭建的操纵手册,便于初学者进修以及查阅。

  本书合用面广,可作为高档院校野生智能、智能迷信与手艺、计较机、信息处置、主动化以及电信等理工科相干业余的课本,也可作为其余业余的拓展、通识课程的课本,还可作为培训机构的野生智能课程课本。

  进修怎样用简约的代码界说以及锻炼神经收集模子,把握深度进修道理的同时倏地停止代码完成以及产业理论。

  本书从数据集、数据清算开端谈起,在引识趣器进修的建模方法后,第2章具体阐清楚明晰机械进修与深度进修所触及的矩阵、向量等手艺。第3章利用Keras搭建深度进修模子,也引见了激活函数、丧失函数、反向传布、过拟合或欠拟合等成绩。第4章给出了锻炼深度进修模子的过程傍边能够存在的穿插考证成绩。当需求进步模子精度时,能够思索参考第5章中的L1/L2正则化、抛弃正则化、早停等方法。第6章解说模子评价成绩,在承平洋飓风数据集上指出精确率的范围性,从而引出混合矩阵、ROC曲线、AUC评分等观点。接下来的3章引见卷积神经收集、迁徙进修、轮回神经收集等成绩,这些内容在产业实践名目中占有中心肠位,值患上各人多写代码、多理论。

  以案例名目为主线报告Python计较机视觉开辟中所需的常识以及妙技,拥有超强的适用性,书中给出了80多个实例协助读者了解观点、道理以及算法。

  本书以Python为平台,以“概述+案例”的方法体系地对计较机视觉停止实战阐发。本书先引见计较机视觉编程根底常识,接着引见在各个范畴操纵Python处理计较机视觉成绩,最初经由历程两个典范案例综合阐发计较机视觉使用。为了协助读者更好地把握相干常识,各章节都是经由历程概述与案例相分离的方法,让读者在把握观点的同时触类旁通,把握法式设想的办法,操纵法式设想处理实践成绩。

  根底与前沿常知趣交融,仿真阐发与实在案例并重;针对工程业余教诲讲授,重视所学常识的举一反三。

  配套微课视频(84分钟,20集),法式代码,讲讲课件,习题谜底,讲授纲领,讲授日历等讲授资本。

  本书在引识趣器人开展、体系构成以及分类、机械人坐标系、活动学建模办法及动力学建模办法的根底上,偏重引见各类差别范例机械人的模子特征、建模办法、设想及仿线章,内容触及机械人的研讨近况以及开展趋向、机械人活动学、机械人动力学建模办法、气动肌肉机械人、AGV智能搬运机械人、四旋翼飞翔机械人、足式挪念头械人、产业机械人建模与仿真、产业机械人本体校准手艺、机械人仿真平台ADAMS简介以及Webots仿真情况引见等。

  本书重视实际与使用的分离,经由历程多品种型机械人专题的引见,力图使读者尽快把握机械人手艺及先辈的设想以及阐发办法,理解机械人手艺的次要研讨标的目标。本书的凸起特征是产业机械人、仿活力器人、飞翔机械人等的活动学以及动力学建模、活动轨迹掌握及其响应的仿真一体化显现,都是实在案例,能够间接导入小我私家计较机运转调试。同时本书配套微课视频、讲讲课件(PPT)、法式代码、习题谜底、讲授纲领、讲授日历等资本,便于读者进修以及西席讲授。

  本书可作为主动化、电气工程及其主动化、机器工程、电子信息工程等业余的本科生以及研讨生课本,也合适处置机械人研讨、开辟以及使用的有关科技职员进修参考。

  本书体系引见了典范的机械进修算法。在编写过程傍边,只管削减数学实际常识,将数学公式转换成道理示企图、步调剖析图、流程图、数据图表以及源法式等抒发方法,协助读者了解算法道理。本书重视实际联络实践,将算法使用于实践案例场景,培育实际研讨才能以及阐发、处理成绩才能。

  本书拔取典范的成绩作为理论案例,借助案例对算法停止体系剖析。在处理实践使命的过程傍边,读者可以把握机械进修算法并灵敏使用。本书率领读者按部就班,从Python数据阐发与发掘入门,无理论中把握机械进修根本常识,终极将机械进修算法使用于猜测、判定、辨认、分类、战略半岛tyapp订定等野生智能范畴。

  本书内容包罗三部门: 第一部门(第1章以落第2章)为入门篇,偏重引见Python开辟根底及数据阐发与处置;第二部门(第3章以落第4章)为根底篇,偏重引识趣器进修的实际框架以及经常运用机械进修模子;第三部门(第5~11章)为实战篇,引见典范机械进修算法及使用,包罗KNN分类算法、K-Means聚类算法、保举算法、回归算法、撑持向量机算法、神经收集算法以及深度进补缀论及名目实例。

  本书力图叙说精练,观点明晰,浅显易懂。书中的案例拔取了靠近实践使用的典范成绩,以使用才能、立异才能的培育为中心目的。

  本书次要内容包罗:数据阐发与发掘简介、爬虫、Scrapy爬虫框架、Numpy、Pandas、Matplotlib、线性回归、Logistic回归、决议方案树与随机丛林、KNN模子、朴实贝叶斯模子、SVM模子等。本书以案例为导向,按部就班,合适初学者。本书从初学者的角度停止编写,在编写过程傍边,重视根底常识以及案例使用相分离,次要内容包罗:数据阐发与发掘简介、爬虫、Scrapy爬虫框架、Numpy、Pandas、Matplotlib、线性回归、Logistic回归、决议方案树与随机丛林、KNN模子、朴实贝叶斯模子、SVM模子等经常运用算法,最初总结了一些名目标综合实战案例。本书的代码局部利用Python言语完成,合适大数据、野生智能等相干业余选用。

  设想了9个与收集编程相干的App。如收集爬虫App、智能桌面App、人脸考勤App、机械人谈天App等。配套微课视频、讲讲课件、讲授纲领、源代码、数据文件等。

  本书共9章,设想了9个与收集编程相干的App。第一、2章为全局性、通用性根底常识。第3~9章实现了7个拥有较高适用代价的App,顺次是收集爬虫App、DenseNet App、智能Web App、智能Android App、智能桌面App、人脸考勤App以及机械人谈天App。

  本书具有高阶性、立异性与应战性,可作为收集工程、软件工程、计较机迷信与手艺、野生智能等业余的本科生课本,也可作为结业设想指点课本、立异守业锻炼指点课本、实训练习指点课本,合适研讨生以及工程手艺职员进修参考。

  天下高档黉舍计较机教诲研讨会十四五计划课本,供给课件、纲领、教案、习题谜底、代码、视频解说。20个上机案例,手把手学会机械进修名目开辟,多少个特征综合案例

  本书以使命为导向,会商了机械进修以及深度进修的次要成绩,包罗聚类、回归、分类、标注、降维、特性半岛体育注册工程、超参数调优、序列决议方案(强化进修)以及对立进犯等。书中对上述每一一个成绩,别离从决议方案函数类模子、多少率类模子以及神经收集类模子三个角度来会商详细的完成算法。

  本书在内容上统筹根底常识以及使用理论。整体上,以根本实际常识为主线,逐渐睁开,从观点动手,逐渐会商算法思惟,偏重思索常识的联系关系性,最初落实到机械进修扩大库以及深度进修框架的详细使用。详细到每一一个模子,接纳以示例动手、逐步深化的方法,只管给出细致的阐发或推导。

  本书的特性是次要经由历程示例来会商相干模子,合适初学者入门利用。本书示例代码接纳Python 3法式设想言语编写。传统机械进修算法的使用示例次要以ScikitLearn机械进修扩大库来完成,隐马尔可夫模子示例用h妹妹learn扩大库来完成,前提随机场模子示例用CRF++东西来完成。深度进修算法的示例接纳TensorFlow 2框架以及MindSpore框架来完成。

  本书将根底实际以及案例实战相分离,按部就班地引见了对于机械进修范畴中的典范以及盛行算法,片面、体系地引见了利用Python完成机械进修算法,并经由历程PyTorch框架完成机械进修算法中的深度进修内容。第一部门为根底篇,包罗第1~8章,体系地引见了机械进修根底、数据预处置、简朴分类算法、决议方案树、撑持向量机、回归阐发、聚类阐发、神经收集与多层感知机;第二部门为综合篇,包罗第9~12章,引见了CNN、RNN、GNN及GAN等典范深度进修办法及其在计较机视觉与天然言语处置范畴中的使用理论;第三部门为拓展篇,包罗第13~15章,以baidu飞桨以及旷视天元为例引见了拥有代表性的国产开源框架及其使用案例,最初扼要引见了国表里两个支流机械进修比赛平台。本书次要面向广阔处置数据阐发、机械进修、数据发掘或深度进修的业余职员,处置高档教诲的兼任西席,高档黉舍的在读门生及相干范畴的科研职员。

  数学根底以及深度进修常识点与8个完好的实战案例相分离,配有具体的视频解说,手把手带你通关深度进修。供给课件,源代码,讲授纲领

  本书在内容摆设上非常良好,为便于数学根底较单薄的读者进修,引入了深度进修数学根底;再由浅入深地以实战案例解说的方法,关于偏差反向传布法、卷积运算等停止具体分析,使读者在完成层面上了解;别的还参加了前沿手艺,如Batch Normalization等内容。本书供给了8个完好的名目案例、完好的构建历程、具体的视频解说以及响应源代码,使读者能在实战案例中,深化实现深度进修的进修与把握。

  作者:吕云翔 王志鹏 刘卓然 主编 欧阳植昊 郭志鹏 王渌汀 闫坤 杜宸洋 关捷雄 华昱云 陈妙然 副主编

  本书以深度进修框架TensorFlow为根底,引识趣器进修的根底常识与经常运用办法,片面详尽地供给了机械进修操纵的道理及其在深度进修框架下的理论步调。全书共16章,别离引见了深度进修半岛tyapp根底常识、深度进修框架及其比照、机械进修根底常识、深度进修框架TensorFlow的根底常识、Logistic回归、多层感知器、卷积神经收集与计较机视觉、神经收集与天然言语处置以及8个实战案例。本书将实际与理论严密分离,信赖能为读者供给无益的进修指点。本书合适Python深度进修初学者、机械进修算法阐发从业职员以及高档院校计较机迷信、软件工程等相干业余的师生浏览。

  一本合适作为野生智能通识课课本。包罗丰硕Python实例,涵盖机械进修等算法与天然言语处置等使用。配套500分钟视频、课件、讲授纲领、教案、习题谜底以及源码(1.5GB)

  本书共分11章,别离引见了野生智能扶引、Python根底、机械进修开端、天然言语处置、语音辨认、计较机视觉、神经收集、加强进修与深度进修、野生智能与区块链、野生智能相干算法、野生智能的载体——机械人。本书包罗丰硕的Python名目理论,并配有500分钟讲授视频。本书适读人群为高档黉舍计较机、野生智能、数据迷信、统计及相干业余门生,野生智能相干范畴的研发职员等。

  本书面向研讨型开辟与立异才能培育,重点解说机械进修的根本道理以及前沿思惟。Python是展开机械进修编程理论的支谣言语,本书为经常运用的机械进修模子供给了完好的Python实当代码。本书在“书院在线”网站同步开设配套慕课课程,供读者收费进修。本书可作为高档黉舍相干业余“机械进修”“统计进修”等课程的课本,也可作为有必然根底的读者的自学参考书。

  将来不属于AI,将来属于懂AI的孩子,一本书读懂AI,让孩子赢在AI时期。视频解说兴趣案例,供给源码以及习题谜底,全彩印刷,让孩子边玩边学,其乐无量

  全书共5章,起首引见野生智能的根底常识,而后从文本、图象、语音三方面引见天然言语处置、图象处置、语音辨认等野生智能研讨范畴,最初经由历程实战案例让读者片面理解野生智能的使用。

  作者:深度进修手艺及使用国度工程研讨中间 baidu手艺培训中间 组编 罗晓燕 白浩杰 党青青 杜宇宁 张宝昌 编著

  引见产业界视觉使用体系的搭建,鉴戒baidu先辈的视觉体系经历,率领读者入手搭建图象辨认体系。供给讲讲课件以及实例代码,详解在飞桨开辟框架下各使命的模子完成历程。

  本书在引见深度进修、baidu飞桨等相干常识的根底上,偏重引见了图象分类、目的检测、语义朋分、枢纽点检测、图象天生、视频分类、图象文本检测以及辨认、图象辨认等计较机视觉使命的完成道理及深度进修模子框架,并经由历程详细案例来具体引见各使命的完成细节。

  全书分为实际篇以及实战篇。实际篇(第1~4章)梳理了计较机视觉手艺的开展过程、次要使命、行业使用体系,同时扼要引见了深度进修开辟框架、飞桨(PaddlePaddle)开辟平台,以及深度进修的根底常识与收集模子架构。实战篇(第5~12章)分离计较机视觉的各个使命请求与手艺开展,对此中典范的深度进修算法模子停止引见。全书供给了实例代码,详解了在飞桨开辟框架下各使命的模子完成历程。

  本书合适作为高档院校野生智能、计较机视觉业余高年级本科生、研讨生的课本,同时可作为计较机视觉相干使命理论教程,也可以作为科研事情者的参考册本。

  ■从建模到使用、从实际到理论,完成从TensorFlow建模起步,到Android场景布置的使用树模。

  ■聚焦前沿以及典范,布满立异与应战;装备26小时高密度、大容量的同步讲授视频,供给源码以及数据集,让进修变患上更简朴。

  这是一本以名目为引领、以典范模子为主线的面向财产链的实战化教科书。全书分为九章,包罗九个实战名目。以基于Android手机的智能化使用处景为名目目的,接纳迭代形式,从基于TensorFlow的智能建模开端,到基于Android的使用开辟完毕。模子从锻炼到布置,设想周期长,手艺要点多,庞漂亮高,事情量大,磨练设想者的恒心与毅力。

  本书聚焦前沿、典范,布满立异与应战;全程装备同步讲授视频,26小时的高密度、大容量精髓视频,让进修变患上更简朴。

  本书合适作为高阶理论课本、结业设想指点课本、立异守业锻炼指点课本、实训练习指点课本,还合适研讨生以及工程手艺职员进修参考。

  作者:深度进修手艺及使用国度工程研讨中间 baidu手艺培训中间 组编 薛峰 吴乐 吴志华 张文慧 杨晴虹 编著

  本书将保举体系的实际根底与代码理论相分离,内容涵盖各种非本性化以及本性化、典范及先辈的保举算法,以及产业界保举体系的根本流程、步调。本书能够作为各高校相干业余智能保举体系课程课本,也可以作为手艺职员的参考册本。经由历程本书,读者能够把握保举体系的根本观点、评估目标,熟习保举体系在产业界使用的详细历程,既能够理解基于传统机械进修的保举算法,也可以进修基于深度进修的前沿保举算法,本书的最月朔章率领读者熟习保举体系范畴的枢纽成绩以及应战。

  本书体系、片面地引见了机械人感知、处置以及掌握的枢纽手艺、办法以及使用。本书共7章,内容包罗机械人的构成构造、机器安装、感知体系、处置体系、电源体系、驱动与活动掌握体系,以及比年来在各种智能机械系中呈现的视觉辨认、途径计划以及导航手艺。书中还交叉了ROS、PID掌握以及恍惚PID掌握等机械人枢纽体系的根底常识。本书内容新奇,根底实际、使用手艺与使用案例相分离,便利读者倏地进修机械人常识,把握机械人智能化手艺,理解行业开展趋向。

  本书可作为高档院校软件工程、计较机、主动化、电机一体化以及信息工程等相干业余的本科生课本,也可作为工程手艺职员与科研事情者的参考册本。

  全彩印刷+绝美图表+10小时脱水视频+200段定制代码+思想导图+兴趣App开辟+ Jupyter实训……

  本书突破数学板块的藩篱,将算数、代数、线性代数、多少、剖析多少、多少率统计、微积分、优化办法等板块有机分离在一同。从加、减、乘、除了四则运算讲起,次要内容包罗:第一、2章解说向量以及矩阵的根本运算;第3章解说经常运用多少常识;第4章解说代数常识;第五、6两章引见坐标系;第七、八、9三章引见剖析多少;第10章到第14章都是环绕函数睁开;第15章到第19章解说微积分以及优化成绩内容;第20、21两章是多少率统计入门;本书最初四章以线性代数扫尾。

  本书内容编排上凸起“图解 + 编程 + 机械进修使用”。解说一些特定命学东西时,本书会交叉引见其在数据迷信以及机械进修范畴使用处景,让各人学致利用。

  为了让各人学数学、用数学,以至爱上数学,在创作这套书时,作者只管克制传统数学课本的各类短处,让各人进修时有爱好、看患上懂、有考虑、更自大、用患上着。

  全彩印刷+绝美图表+10小时脱水视频+200段定制代码+思想导图+兴趣App开辟+ Jupyter实训……

  数据迷信以及机械进修曾经深度交融到咱们糊口的各个方面,而数学恰是开启将来大门的钥匙。不是一切人生来都握有一副好牌,可是把握“数学 + 编程 + 机械进修”绝对是王牌。这一次,进修数学再也不是为了测验、分数、升学,而是投资工夫、自我完成、面向将来。为了让各人学数学、用数学,以至爱上数学, 在创作这套书时,作者只管克制传统数学课本的各类短处,让各人进修时有爱好、看患上懂、有考虑、更自大、用患上着。

  鸢尾花书有三大板块——编程、数学、理论。数据迷信、机械进修的各类算法离不开数学,本册《矩阵力气》是“数学”板块的第2本,次要引见经常运用线性代数东西。任何数学东西想要从一元推行到多元,好比多元微积分、多元统计,都绕不开线 章内容,能够归结为 7 大板块:向量、矩阵、向量空间、矩阵合成、微积分、空间多少、数据。本书在解说线性代数东西时,会交叉引见其在数据迷信以及机械进修范畴的使用处景,让各人学致利用。

  本书读者群包罗一切在事情中使用数学的伴侣,特别合用于低级法式员进阶,大学本科数学开窍,初级数据阐发师,野生智能开辟者。

  全彩印刷+绝美图表+10小时脱水视频+200段定制代码+思想导图+兴趣App开辟+ Jupyter实训……

  图书柬介本书是“鸢尾花数学大系—从加减乘除了到机械进修”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册,也是最月朔本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各类数学东西的“大杂烩”,堪称数学根底;《矩阵力气》特地解说机械进修中经常运用的线性代数东西;本册《统计至简》则引识趣器进修以及数据阐发中经常运用的多少率统计东西。

  本书的中心是“多元统计”,离不开第二册《矩阵力气》中引见的线性代数东西。本书内容又能够归结为7大板块——统计、多少率、高斯、随机、频次派、贝叶半岛tyapp斯派、椭圆。本书在解说多少率统计东西时,会交叉引见其在数据迷信以及机械进修范畴的使用处景,让各人学致利用。

  本书读者群包罗一切在事情中使用多少率统计的伴侣,特别合用于低级法式员进阶、大学本科数学开窍、初级数据阐发师、机械进修开辟者。

  图书柬介本书具体引见了野生智能范畴触及的数学根底,关于每一一个成绩尽能够给出充足细致的证实历程,以协助读者深化了解智能算法的道理。本书内容触及线性代数、高档数学、多少率论、**化等多个数学分支内的主要常识点。接纳公式推导、图暗示例、使用举例相分离的方法,以翔实的言语、全新的视角,协助读者了解此中的枢纽常识点。

  2301891038(仅限西席)。收集资本提取码: ois1典范算法,思辩相随。这是一本野生智能算法入门读本,让你把握典范算法的前因结果

  本书较为体系地引见了野生智能的开展汗青、典范算法以及前沿手艺,并对算法背地的思想方法停止了哲学思辩。内容既包罗典范算法(如k近邻、贝叶斯、决议方案树以及神经收集等),又涵盖前沿手艺(半岛体育注册如深度进修、天然言语处置等)。本书一切算法均装备对应的实战名目(包罗Excel版本以及/或Python版本),以协助读者无理论中了解道理。本书合适高档黉舍理工科某人文学科的“野生智能”通识课讲授利用,也合适作为对野生智能有入门需要的研讨生、工程师以及研讨职员的进修材料。

  机械进修特地研讨计较机如何模仿或完类的进修举动,它是野生智能的中心,是使计较机拥有智能的底子路子,其使用广泛野生智能的各个范畴。本书是一本机械进修的入门书,经由历程本书,进修者将开端了解支流的机械进修算法,而且能够用机械进修手艺处理理想糊口中的成绩。只需有本科三年级以上的数学常识,会一种编程言语,就能够够把握本书的绝大部分内容。

  本书偏重于实证维度的经济以及金融成绩,以及怎样用机械进修办法求解这些成绩,经由历程成立相干模子患上出响应的论断。这包罗各类辨别深度进修模子(DNNs、cnn、lstm以及DQNs)、天生气但愿械进修模子(gan以及VAEs)以及基于树的模子。本书内容还涵盖了经济学以及机械进修的经历办法的穿插,包罗回归阐发,天然言语处置,以及降维。本书的读者工具为本专科门生以及研讨生,在经济以及金融范畴事情的数据迷信家,大众以及部分的经济学家,以及社会迷信研讨者。

  本书根据统计形式辨认、句法形式辨认、恍惚形式辨认法以及神经收集形式辨认法四大实际系统构造全书,此中统计形式辨认是形式辨认的典范内容以及根底常识,恍惚形式辨认法以及神经收集形式辨认法两部门反应了形式辨认学科开展的新停顿,附录部门归结了书中需求用到的多少率常识、向量以及矩阵运算的经常运用公式,以及供上机练惯用的形式样本数据。本书内容由浅入深,便于西席按照不怜悯况挑选讲授内容。同时解说具体,配有丰硕的图表以及例题,有助于读者浏览与了解。供给了习题以及计较机功课,供进修时利用。本书可作为高档院校电子信息类业余高年级本科生以及研讨生的课本,也可供处置形式辨认事情的广阔科技职员参考。