系统辨识理论及Matlab仿真

《剑指JVM：虚拟机实践与性能调优》共分5篇：引言篇讲述了Java与Java虚拟机的关系，以及Java虚拟机的相关知识；第1篇讲述了运行时数据区，涉及Java内存区域的各个核心结构，以及对象创建的各种细节；第2篇讲述了垃圾收集，涉及各种收集算法、垃圾收集器；第3篇讲述了字节码与类的加载；第4篇讲述了性能监控与调优，带领读者学习Java虚拟机常用的监控与调优工具，并附有企业级的性能调优案例。

本书综合性讲解HuggingFace社区提供的工具集datasets和transformers，书中包括最基础的工具集的用例演示，也包括具体的项目实战，以及预训练模型的底层设计思路和实现原理的介绍。通过本书的学习，读者可以快速掌握HuggingFace工具集的使用方法，掌握自然语言处理项目的一般研发流程，并能研发自己的自然语言处理项目。本书共14章，分为工具集基础用例演示篇（第1~6章），详细讲解

随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将Python课程学习与数据科学应用有机结合，为数字化人才的培养助力。全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包

本书就Python基础知识和交易策略的基本原理为切入点，由浅入深介绍了如何从零基础使用vn.py搭建自己交易系统。本书从原理着手到代码实践，内容由最基本的Python基础知识与Python中金融分析的常用包，逐步由浅入深介绍常用的指标并将使用vn.py进行实现。本书共分为8章，第1章与第2章介绍vn.py的环境搭建与Python常用的工具包，为后面使用vn.py实现交易策略做准备；第3章与第4章介

本书以Python为工具，全面讲解概率论与数理统计的主要内容和多元统计分析常用技术。全书包括13章和4个附录，内容翔实，讲解深入浅出。概率论4章，讲解概率论基础知识，主要是随机变量的相关理论；数理统计4章，主要是样本理论、参数估计和假设检验；回归分析2章，包括一元和多元回归分析及其统计解释；多元统计3章，主要讲解主成分分析和因子分析理论。整书内容简明，易上手，实用性强。本书不需要读者有良好的数学基

这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、最小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可

《Django5企业级Web应用开发实战：视频教学版》精选当前简单、实用和流行的Django实例代码，帮助读者学习和掌握Django5框架及其相关技术栈的开发知识。本书系统全面、内容翔实、重点突出、通俗易懂，基本涵盖Django5框架应用开发的所有技术。《Django5企业级Web应用开发实战：视频教学版》共分为13章，内容包括Django框架基础与环境搭建、常用配置、模型、视图与路由、模