人工智能

资源名称：Elasticsearch大数据搜索引擎 完整版pdf 第1章 使用Elasticsearch 11．1 基本概念 11．2 安装 21．3 搜索集群 51．4 创建索引 61．5 使用Java客户端接口 91．5．1 创建索引 111．5．2 增加、删除与修改数据 141．5．3 分析器 161．5．4 数据导入 171．5．5 通过摄取快速导入数据 171．5．6 索引库结构 171．5．7 查询 181．5．8 区间查询 221．5．9 排序 231．5．10 分布式搜索 231．5．11 过滤器 241．5．12 高亮显示 241．5．13 分页 251．5．14 通过聚合实现分组查询 261．5．15 文本列的聚合 271．5．16 遍历数据...

资源名称：数值方法(MATLAB版)(第四版) 完整版pdf 本书介绍了数值方法的理论及实用知识，并讲述了如何利用MATLAB软件实现各种数值算法，以便为读者今后的学习打下坚实的数值分析与科学计算基础。教师可以根据不同的学习对象和学习目的选择相应章节，形成理论与实践相结合的学习策略。书中每个概念均以实例说明，同时还包含大量习题，范围涉及多个不同领域。 通过这些实例进一步说明数值方法的实际应用。本书强调利用MATLAB进行数值方法的程序设计，可提高读者的实践能力并加深对数值方法理论的理解。本书适合作为大专院校计算机、 工程和应用数学专业的教材和参考书。根据作者在网站上公布的勘误表，中译本已做了相应修改。采用本书作为教材的教师，可联系te_service@phei.com.cn获取相关教辅资料。 资源截图：

资源名称：全面详解LTE MATLAB建模 仿真与实现 完整pdf 《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》是第一本LTE与MATLAB完美结合的图书，以实用、高效、直观的方式详解LTE，学习4G技术。 详解LTE物理层及相关协议，包含MATLAB源代码，从事LTE领域，你会需要《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》。 MathWorks公司通信和LTE软件工具负责人权威之作。 MATLAB中文论坛鼎力支持，为读者提供全面、超值的配套服务 《全面详解LTE：MATLAB建模、仿真与实现》通过关键核心技术的理论概览、简明扼要地讨论LTE标准规范和用于仿真LTE标准所需的MATLAB算法这三个部分审视了LTE标准的物理层，并通过一系列的程序，展现了每一种LTE的核心技术，通过一步步综合这些核心技术，最终建立LTE物理层的系统模型并评价系统性能。通过这一循序渐进的过程，读者将会在仿真中深入理解LTE的技术构思和标准规范。本书适合通信、电子工程和计算机专业的学生、研究者和教授阅读、也可供通信系统的工程师、设计师和配置人员参考 资源截图：

资源名称：MATLAB遗传算法工具箱及应用(第二版) 中文pdf 第一章 遗传算法概述 1第二章 基本遗传算法及改进 11 第三章 遗传算法的理论基础 33 第四章 遗传算法的基本原理与方法 43 第五章 遗传算法工具箱函数 60 第六章 遗传算法工具箱的介绍 93 第七章 遗传算法应用举例 104 第八章 使用MATLAB遗传算法工具 143 第九章 使用MATLAB直接搜索工具 224 第十章 遗传算法在图像处理中的应用 303 资源截图：

资源名称：Spark MLlib机器学习实践(第2版) 中文pdf 第1章 星星之火 1第2章 Spark安装和开发环境配置 7第3章 RDD详解 35第4章 MLlib基本概念 54第5章 协同过滤算法 72第6章 MLlib线性回归理论与实战 86第7章 MLlib分类实战 98第8章 决策树与保序回归 118第9章 MLlib中聚类详解 130第10章 MLlib中关联规则 141第11章 数据降维 150第12章 特征提取和转换 157第13章 MLlib实战演练——鸢尾花分析166 资源截图：

资源名称：动手学深度学习 中文pdf 《动手学深度学习》 涵盖卷积神经网络、循环神经网络、计算机视觉、自然语言处理、优化算法。内容深入浅出，即使使用TensorFlow、PyTorch也可借鉴。需要的朋友可下载。 深度学习在近年来发展极为迅速。它在智能时代深刻改变着人类的生产生活方式。本章将简要介绍什么是深度学习，以及如何使用本书。 本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。我们不仅将阐述算法原理，还将基于 Apache MXNet 对算法进行实现，并实际运行它们。本书的每一节都是一个 Jupyter 记事本。它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。你不但能直接阅读它们，而且可以运行它们以获得交互式的学习体验。   资源截图：

资源名称：数字图像处理与机器视觉 Visual C 与Matlab实现 中文PDF 资源截图：

资源名称：Deeplearning 深度学习笔记 (吴恩达) 中文pdf 吴恩达Coursera深度学习教程中文笔记，这些课程专为已有一定基础（基本的编程知识，熟悉Python、对机器学习有基本了解），想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。在这5堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。Deep Learning Specialization对卷积神经网络 (CNN)、递归神经网络 (RNN)、长短期记忆 (LSTM) 等深度学习常用的网络结构、工具和知识都有涉及。 深度学习是科技业最热门的技能之一，本课程将帮你掌握深度学习。 资源截图：

资源名称：视觉机器学习20讲 完整pdf 第1讲 K-means第2讲 KNN学习第3讲 回归学习第4讲 决策树学习第5讲 RandomForest学习第6讲 贝叶斯学习第7讲 EM算法第8讲 Adaboost第9讲 SVM方法第10讲 增强学习第11讲 流形学习第12讲 RBF学习第13讲 稀疏表示第14讲 字典学习第15讲 BP学习第16讲 CNN学习第17讲 RBM学习第18讲 深度学习第19讲 遗传算法第20讲 蚁群方法 资源截图：

资源名称：深入理解机器学习 从原理到算法 中文完整pdf 深入理解机器学习：从原理到算法涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。 资源截图：