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Computing Machinery and Intelligence (Turing, 1950).pdf

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简介:
《Computing Machinery and Intelligence》是阿兰·图灵于1950年发表的文章,首次提出了著名的图灵测试概念,探讨机器能否思考的问题。 人工智能之父艾伦·麦席森·图灵关于人工智能的奠基论文《计算机械与智能》发表于1950年,该资源为原文英文版本。

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  • Computing Machinery and Intelligence (Turing, 1950).pdf
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    《Computing Machinery and Intelligence》是阿兰·图灵于1950年发表的文章,首次提出了著名的图灵测试概念,探讨机器能否思考的问题。 人工智能之父艾伦·麦席森·图灵关于人工智能的奠基论文《计算机械与智能》发表于1950年,该资源为原文英文版本。
  • Analysis of Electrical Machinery and Drive Systems.pdf
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    本书《电气机械与驱动系统分析》深入探讨了电机、发电机及各类驱动系统的原理和应用,为读者提供全面的技术解析和实用案例。 Analysis of Electric Machinery and Drive Systems explores the fundamental principles, design considerations, and operational characteristics of electric machinery and their associated drive systems. This analysis covers a wide range of topics including motor types, control strategies, energy efficiency, and system integration in various applications such as industrial automation, renewable energy systems, and electric vehicles.
  • Probability-and-Computing-Class-Notes.pdf
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    这本PDF文档包含的是《概率与计算》课程的核心笔记,涵盖了概率论在计算机科学中的应用、随机算法及复杂性理论等相关内容。 在计算机科学领域,概率论与计算的结合是理解复杂系统行为、设计高效算法以及解决实际问题的关键工具。CMU的15-359课程《概率与计算》深入探讨了统计学习中的误差界估计及高维统计的基础内容。这门课程的教学结构和方式受到了Mor Harchol-Balter 和 John Lafferty 两位专家的重要影响,同时也借鉴了Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal合著的《Probability and Computing》一书的内容。 统计学习是机器学习的一个重要分支,其目标是从数据中挖掘规律以构建预测模型。误差界估计用于评估模型性能和预测准确性,并涉及理解模型泛化能力——即在未见过的数据上的表现。高维统计理论则为处理大量特征带来的挑战提供了框架与方法。 概率论在计算中的应用广泛且重要。它帮助理解和分析随机过程,如网络流量、数据流以及并行计算中的并发事件;其提供的概率方法是许多算法设计的核心部分,例如图论中使用的随机化算法能够通过采用随机策略来提升效率或解决NP难问题。此外,在密码学领域,不可预测的随机性对于确保安全至关重要。 应用方面还包括利用模拟和蒙特卡洛方法求解复杂数学与物理问题;在优化过程中,使用随机搜索及遗传算法避免陷入局部最优以找到全局解决方案;以及概率模型如马尔可夫链、贝叶斯网络被广泛应用于自然语言处理、推荐系统等场景中。 课程15-359的早期部分可能涵盖基础概率论知识,包括但不限于:概率空间定义与应用、条件概率计算方法、独立事件分析技巧、大数定律和中心极限定理。这些内容为理解随机现象及设计随机算法提供了坚实的基础;而后期则深入探讨贝叶斯统计学原理、假设检验机制、决策理论框架以及信息论等更专业的主题。 Michael Mitzenmacher 和Eli Upfal 的《Probability and Computing》一书详细介绍了随机化算法和概率分析,对于理解课程中涉及的概念和技术至关重要。该书籍涵盖泊松过程、随机排序方法、哈希函数设计及错误检测码等内容,为深入研究概率在计算中的应用提供了宝贵的资源。 总而言之,将概率论与计算机科学相结合不仅丰富了学科理论内涵,在实际操作层面也发挥着不可或缺的作用——从密码学安全到机器学习模型构建再到系统性能建模等众多领域。通过CMU的15-359课程的学习,学生能够深入探索这一交叉领域的精髓,并为未来应对计算挑战做好准备。
  • Analysis of Electric Machinery and Drive Systems (Third Edition) - ...
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    《Electric Machinery and Drive Systems》(第三版)深入分析了电机和驱动系统的设计与应用原理,涵盖最新技术和行业趋势。 电机的基础知识在国内有很多不错的教程可供学习,这里不再赘述。如果希望对电机原理有更深入的理解,则推荐一本国外的书籍:P.C. Krause所著的《Electric Machinery and Drive Systems》(第三版),由IEEE Press于2013年出版,ISBN为978-1-118-02429-4。理解电机的工作原理可以从浅到深进行学习,在国外读研究生期间,我的导师从麦克斯韦方程组和调制理论出发推导整个电机系统的工作机制,让我非常佩服。
  • Edge Computing: Vision and Challenges Ahead
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    《Edge Computing: Vision and Challenges Ahead》探讨了边缘计算的概念、愿景及其面临的挑战,展望了该技术未来的发展趋势和应用前景。 文章详细描述了边缘计算目前面临的问题及相应的解决方法,并介绍了边缘计算的基本概念,对初学者非常有帮助。
  • Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures.pdf
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    本书《Cloud Computing: Concepts, Technology and Architectures》深入浅出地介绍了云计算的概念、技术架构及其应用,是了解和学习云计算领域的理想读物。 Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture Authors: Thomas Erl, Zaigham Mahmood, and Ricardo Puttini Full version: 572 pages
  • Python for Programmers: Incorporating Big Data and Artificial Intelligence...
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    本书《Python for Programmers》旨在为程序员提供使用Python进行大数据与人工智能开发的专业指导,结合实际案例深入浅出地讲解技术原理和应用。 The professional programmer’s Deitel guide to Python with introductory artificial intelligence case studies is designed for programmers who already have experience in another high-level language. This book uses hands-on instruction to teach todays most compelling and leading-edge computing technologies through programming in Python, one of the worlds most popular and fastest-growing languages. By reading the Table of Contents diagram on the front cover and the Preface, you can learn more about this guide. The book includes over 500 real-world examples ranging from individual code snippets to 40 large scripts and full implementation case studies. You will use the interactive IPython interpreter with code in Jupyter Notebooks to quickly master the latest Python coding idioms. After covering Chapters 1 through 5 and a few key parts of Chapters 6 and 7, youll be able to handle significant portions of the hands-on introductory AI case studies presented in Chapters 11 through 16. These chapters contain powerful contemporary examples such as natural language processing, data mining Twitter for sentiment analysis, cognitive computing with IBM Watson™, supervised machine learning using classification and regression techniques, unsupervised machine learning with clustering methods, computer vision through deep learning and convolutional neural networks, deep learning with recurrent neural networks, big data technologies like Hadoop and Spark™ along with NoSQL databases, the Internet of Things (IoT), and more. Throughout these chapters, you will work directly or indirectly with various cloud-based services including Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft Azure, OpenMapQuest, PubNub among others.
  • Parallel Scientific Computing with C++ and MPI
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    本书《Parallel Scientific Computing with C++ and MPI》结合了C++和MPI(消息传递接口)两种编程工具,深入浅出地介绍了如何运用它们进行大规模科学计算与并行程序设计。书中不仅涵盖了基础概念和技术细节,还提供了大量实例及练习题,帮助读者掌握高效利用现代高性能计算机资源的方法,适用于科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读和学习。 《Parallel Scientific Computing in C++ and MPI》是由George Em Karniadakis 和 Robert M. Kirby II 编写的英文原版书,并附赠光盘中的源代码。两位作者都是Cambridge University的知名学者,书中内容叙述得非常平易近人。
  • Neuro-Fuzzy and Soft Computing - By J. Jang and C. Sun
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    《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是由J. Jang和C. Sun编著的一本介绍神经模糊系统及软计算技术的权威著作,详细阐述了如何将人工智能与机器学习相结合。 《Neuro-Fuzzy and Soft Computing》是一本非常经典的作品。我好不容易找到了它的电子版,现在与大家分享。
  • Numeric Python for Scientific Computing and Data Science Applications
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    本课程专注于使用NumPy进行科学计算和数据科学研究,涵盖数组操作、线性代数及统计分析等核心内容。适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib 作者: Robert Johansson ISBN-10 书号: 1484242459 ISBN-13 书号: 9781484242452 版本: 第二版 出版日期: 2018年12月25日 页数:700 本书内容涵盖了以下方面: 1. 使用Python进行计算的介绍 2. 向量、矩阵和多维数组的操作使用NumPy 3. 符号计算 4. 绘图与可视化 5. 方程求解 6. 优化问题处理 7. 插值方法应用 8. 积分运算 9. 常微分方程的解决办法 10. 稀疏矩阵和图的应用 11. 偏微分方程的解析与数值求解技术 12. 数据处理及分析 13. 统计学概论 14. 统计模型构建方法 15. 机器学习技术应用 16. 贝叶斯统计推断 17. 信号处理算法实现 18. 数据输入与输出操作 19. Python代码优化技巧使用Numba和Cython