探究深度网络奥秘

探究群、环、域的奥秘 杨子胥教授 本书深入浅出地阐述了近世代数的核心概念——群、环、域。从基本定义和定理出发，逐步引导读者理解这些代数结构的性质和应用，并辅以丰富的实例和习题，帮助读者巩固所学知识。

人类认知有何独特之处？文字、文明和传承，这些人类认知的社会属性，对我们理解自身认知机制提出了哪些挑战？或许，我们可以将这些社会属性作为切入点，深入探索人类认知科学的奥秘。

沉浸式学习：电视收视率项目实战 本课程以国内某广电企业在非洲的运营案例为蓝本，深入剖析用户收视行为数据。我们将聚焦频道和节目，通过多维度统计分析，揭示用户收视偏好。 课程亮点： 大数据开发全流程解析： 从数据收集、清洗、分析到可视化呈现，全面掌握大数据项目的完整生命周期。 技术融合与进阶： 探索Hadoop与Hive的应用，并学习如何平滑过渡到Spark技术栈，实现技术进阶。 企业级项目经验： 通过实际案例，获取宝贵的企业级项目经验，提升实战能力。 学习成果： 掌握大数据技术在电视收视率分析中的应用，具备独立完成类似项目的能力，为职业发展增添强劲动力。

以Python语言为工具，本书深入浅出地揭示了动物社会网络的复杂结构和动态变化。通过对真实案例的分析，读者将领略到如何运用Python强大的数据处理能力，构建动物社会网络模型，并从中挖掘出隐藏的社会关系和行为模式。

自然语言处理（NLP）致力于弥合人类语言与计算机之间的鸿沟，其应用领域涵盖语音识别、机器翻译、文本分类等多个方面。 作为数据科学的重要分支，自然语言处理赋予计算机系统化分析、理解和提取文本数据的能力。借助自然语言处理及其组件，我们可以高效处理海量文本数据，实现自动化任务，并解决自动摘要、机器翻译、情感分析等实际问题。 《自然语言处理入门》涵盖词法分析、句法分析、语义分析以及应用场景等核心内容，并配有课后习题，为自然语言处理学习者提供入门指导。

从生物到机器：两种模拟人脑智能的路径 人工神经网络（ANN）方法从仿生学角度出发，试图在计算机中复现人脑的神经元结构和信息处理机制。通过模拟神经元之间的连接和信号传递，ANN能够实现学习、识别、预测等智能行为。 与ANN的微观模拟不同，符号处理方法则侧重于对人脑宏观功能的模拟。这种方法从人类的思维活动和智能行为的心理学特性入手，利用计算机系统构建能够进行推理、规划、决策等高级认知任务的模型。

提供详细注释的DBN源代码，使用前需将deeplearn工具箱解压到MATLAB安装目录。

我编写了一款基于深度信念网络的程序模型，可直接调用。使用该程序进行光伏发电预测，效果显著。

深度学习网络的完整指南是初学者了解神经网络的最佳选择。