本書的主題是數(shù)據(jù)壓縮，也就是用最緊湊的方式來表示數(shù)據(jù)。本書先講解了5類數(shù)據(jù)壓縮算法，即變長編碼、統(tǒng)計壓縮、字典編碼、上下文模型和多上下文模型，然后介紹了香農(nóng)的信息論，以及怎樣通過各種方法來突破熵，如統(tǒng)計編碼、自適應統(tǒng)計編碼、字典轉(zhuǎn)換、上下文數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)建模等。本書還討論了數(shù)據(jù)壓縮中的一些要點，如多媒體數(shù)據(jù)壓縮和通用壓縮，并介紹了有損數(shù)據(jù)壓縮。本書最后說明了數(shù)據(jù)壓縮與你、你的公司以及未來的技術是如何相互關聯(lián)的。

本書以微型計算機系統(tǒng)應用為目標，以Intel8086微處理器為主要對象，對Intel8086的內(nèi)部結(jié)構、外部引腳進行了詳細介紹，同時系統(tǒng)地介紹了微型計算機的基本組成、工作原理、接口技術及應用。全書共11章，包括計算機基礎知識、8086微型計算機系統(tǒng)、指令系統(tǒng)與尋址方式、匯編語言程序設計、Proteus仿真平臺的使用、半導體存儲器、輸入/輸出接口、可編程接口芯片、中斷與中斷管理、數(shù)/模與模/數(shù)轉(zhuǎn)換及應用、總線等內(nèi)容。本

本書全面講解了使用Python、Selenium和Appium進行自動化測試的方法與技術。本書主要內(nèi)容包括自動化測試、關鍵識別技術和常見控件的使用、移動端自動化測試實例和核心原理、自動化測試實戰(zhàn)項目原型設計、接口測試、PythonRequests接口測試實戰(zhàn)等。 本書適合測試人員閱讀，也可供相關專業(yè)人士參考。

本書以Web性能優(yōu)化為重點，深入淺出地介紹了性能優(yōu)化所涉及到的方方面面知識，詳細解答了為何要做性能優(yōu)化，性能優(yōu)化又需要從何處著手，性能優(yōu)化的過程又需要考慮到哪些問題？需要做怎樣的權衡？內(nèi)容包括：第1章用戶體驗（UE——userexperience）；第2章前端性能瓶頸（Front-endperformancebottleneck）；第3章前端的分層（Front-endlayering）；第4章HTML層級優(yōu)化；第5章

本書介紹了25個典型的單片機技術設計案例，包括數(shù)字電壓表設計、直流電動機控制模塊設計、步進電動機控制電路設計、電子密碼鎖設計、數(shù)字時鐘電路設計、基于DS18B20的溫度測量模塊設計、信號發(fā)生器設計、基于模糊控制的溫度控制電路設計、催眠電路設計、電子治療儀電路設計、室內(nèi)天然氣泄漏報警裝置設計、數(shù)控穩(wěn)壓電源設計、轉(zhuǎn)速測量系統(tǒng)設計、電子煙花點火電路設計、乒乓球比賽模擬電路設計、數(shù)字頻率計設計、多功能萬年歷設計、交通燈電路設

物聯(lián)網(wǎng)及智慧城市在近些年得到了突飛猛進的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的贏利窗口已經(jīng)開啟。本書從物聯(lián)網(wǎng)應用的角度出發(fā)，首先闡述了物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系架構、關鍵技術、標準化體系、物聯(lián)網(wǎng)+等知識，然后著重介紹了物聯(lián)網(wǎng)工程開發(fā)(主控層、傳感器層、無線傳輸層RFID、NFC、LoRa、NBIoT、WiFi、ZigBee與Bluetooth)、物聯(lián)網(wǎng)應用實踐案例，并配套相應的物聯(lián)網(wǎng)硬件開發(fā)環(huán)境、硬件開發(fā)模塊，力爭讓讀者從科學前沿，對物聯(lián)網(wǎng)未

通俗而言，人工智能目的就是使機器具備部分人類的智能。機器學習是人工智能范疇下的一種重要方法，是實現(xiàn)人工智能的一種途徑。深度學習則是指機器通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡，模擬人腦進行學習、判斷和決策，是機器學習的主要分支之一。 本書是在向讀者提供學習AI技術的資料、路徑，以及打磨AI產(chǎn)品的觀點、思路。AI賦能個體企業(yè)將逐漸升級為賦能整個生態(tài)，步入深度場景化，將影響并主導著企業(yè)真正實現(xiàn)智能化商業(yè)實施。

本書立足產(chǎn)教融合、校企合作，圍繞工業(yè)機器人基礎、任務編程、系統(tǒng)集成、引“智”入“機”等共性基礎工程知識，以全球銷量占比過半的“四大家族”（ABB、KUKA、FANUC和YASKAWA）工業(yè)機器人為闡述對象，介紹工業(yè)機器人的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、機構/控制模塊、運動/動力學、任務編程等，并融入作者多年的機器人教學、科研和現(xiàn)場實踐總結(jié)，特別納入近年國內(nèi)外*具影響力的機器人產(chǎn)品技術數(shù)據(jù)，以及搬運、碼垛、焊接、涂裝和裝配生產(chǎn)應用的*新成

本書是介紹大數(shù)據(jù)智能、人工智能技術的科普書籍，旨在讓更多人了解和學習互聯(lián)網(wǎng)時代的人工智能技術——自然語言處理技術，讓大數(shù)據(jù)智能技術更好地為我們服務。全書包括大數(shù)據(jù)智能基礎、技術和應用三部分，共14章。基礎部分有3章：第1章以深度學習為例介紹大數(shù)據(jù)智能的計算框架；第2章以知識圖譜為例介紹大數(shù)據(jù)智能的知識庫；第3章介紹大數(shù)據(jù)的計算處理系統(tǒng)。技術部分有6章，分別介紹機器翻譯、主題模型、情感分析與意見挖掘、智能問答與對話系統(tǒng)

Python是一門開源的編程語言，憑借其易學和靈活的特點，得到了越來越多人的認可和青睞。它在金融領域也有著非常好的應用現(xiàn)狀和前景。本書聚焦于Python在金融分析與風險管理的應用，全書分為入門篇、基礎篇和提高篇，共12章。入門篇對Python做了介紹并結(jié)合金融場景演示了Python的基本操作；基礎篇結(jié)合金融場景，講解NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等Python模塊的具體運用；提高篇詳細討論