计算机应用基础：Windows 7+Office 2010 （上册）

本书以SPSS28.0中文版为平台，以实用为原则，由浅入深，全面系统地介绍SPSS的基本功能和实际应用方法。本书涉及面广，从SPSS基本操作开始介绍，覆盖大部分常用功能和高级统计分析方法。本书共11章，内容包括SPSS基础知识、建立与整理数据、SPSS基本统计分析、假设检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、统计图形和SPSS数据分析综合应用。在介绍的过程中，图文并茂地对

本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质，规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论，为更多人服务的想法和初心，本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论，并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解，这部分不是对于机器学习数学理论的严谨推导和证明，更多是对于理论背后的到底是什么，为什么要这样做的通俗理解。尽可能

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

本书以理论为基础，以应用为导向，用大量的实例对Access数据库的应用进行全面讲解。全书共8章，主要内容包括数据库的基础知识、Access的基本操作、表的构建、查询的创建、窗体的设计、报表的设计、宏的自动化操作，以及数据库文件的管理。知识点覆盖《全国计算机等级考试二级Access数据库程序设计》考试大纲规定的内容。在介绍Access操作方法的同时，安排大量的动手练案例，并且穿插知识延伸小体例，理论

《Web3.0》针对当下火热的Web3.0话题，介绍Web3.0的相关专业知识、技术实现方法及应用前景。全书共9章，第1章介绍了Web3.0的基本知识；第2、3章介绍了Web3.0的基础技术栈和拓展技术栈；第4章介绍了Web3.0的生态构建，包括去中心化自治组织、开放式金融、加密货币、代币经济与数字市场、数字身份、创造者经济、注意力经济等；第5章阐述了Web3.0的行业应用；第6章介

本书源于斯坦福大学的相关课程，主要介绍不确定状态下的决策算法，涵盖基本的数学问题和求解算法。本书共分为五个部分：首先解决在单个时间点上简单决策的不确定性和目标的推理问题；然后介绍随机环境中的序列决策问题；接着讨论模型不确定性，包括基于模型的方法和无模型的方法；之后讨论状态不确定性，包括精确信念状态规划、离线信念状态规划、在线信念状态规划等；最后讨论多智能体系统，涉及多智能体推理和协作智能体等。本书

在物联网及大数据被广泛应用的时代背景下，计算机网络在人们的日常生产生活中的应用比重越来越大，并潜移默化地改变着人们的生产生活方式。在计算机网络中，应用最广泛的是局域网。本书对局域网的组建、管理与维护进行全面剖析，向读者揭开局域网的神秘面纱，在熟悉局域网知识要点的同时，重点培养读者的动手能力和专业思维能力。全书共9章，内容包括局域网概述、局域网基础技术、局域网网络设备、无线局域网的组建、局域网规划与

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D