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计算智能：从概念到应用(包含随书源代码)。

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简介：
计算智能：从概念到实现（随书源代码）主要涉及生物进化算法、模糊逻辑以及神经网络的代码实现，这些内容对于深入学习计算智能课程具有极大的辅助作用。

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  • 计算智能：从理论到实践（含随书源代码）
    优质
    本书深入浅出地讲解了计算智能的基础理论及其应用实践，涵盖算法原理、实现技术和案例分析，并提供配套源代码供读者参考和学习。 《计算智能：从概念到实现》一书包含了生物进化算法、模糊逻辑和神经网络的实现代码，对学习计算智能课程非常有帮助。
     
  • 《分子模拟源代码：从算法到应用》
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    本书深入浅出地介绍了分子模拟领域的核心算法及其在科研中的广泛应用，提供详细的源代码解析与实例演示，适合化学、生物及相关专业的研究人员和学生阅读。 《分子模拟：从算法到应用》（英文原名：Understanding Molecular Simulations: From Algorithms to Applications），作者是D. Frenkel和B. Smit。书中程序均用Fortran编写，并已在RedHat Linux 6系统上测试通过。
     
  • Python编程：从入门到实践（含随书代码，第3版）
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    《Python编程：从入门到实践》第三版是一本全面介绍Python语言基础及应用的教程。本书不仅涵盖核心概念和语法，还通过丰富的项目实例帮助读者将所学知识付诸实践。附带的源代码资源有助于加深理解与操作练习。无论是编程新手还是有一定经验的开发者，都能从中受益匪浅。 《Python编程：从入门到实践（第3版）》是一本深受初学者欢迎的教材，旨在帮助读者从零开始学习Python，并逐步掌握独立完成实际项目的技能。本书提供的代码示例覆盖了所有章节的内容，在学习过程中非常有用。 1. **基础语法**：书中首先介绍变量和基本数据类型如整型、浮点型、字符串及布尔值等，然后深入讲解列表、元组、字典等复杂的数据结构使用方法，还包括条件语句（if-else）、循环（for和while）、函数定义以及异常处理等内容。 2. **字符串操作**：Python对文本数据的处理功能强大。书中通过实例展示了如何高效地进行字符串拼接、查找替换及分割等操作。 3. **文件操作**：本书介绍了读写文件的方法，使用Python简单易用的接口来处理CSV和JSON格式的数据。 4. **模块与包**：利用Python的标准库和第三方库可以轻松实现代码复用。书中详细讲解了如何导入这些资源并创建自己的模块和包。 5. **面向对象编程**：作为完全面向对象的语言，Python支持类的定义、继承及方法重载等概念。本书对此进行了详细介绍。 6. **函数式编程**：Python还支持高阶函数、闭包以及装饰器等功能性特性，在书中的一些练习中有所体现。 7. **异常处理**：通过try-except结构可以优雅地处理程序运行时可能出现的错误，提高代码的健壮性。 8. **数据分析与可视化**：使用Pandas库进行数据操作和Matplotlib及Seaborn等工具来展示结果是Python在这一领域的典型应用。这些内容有助于读者掌握专业的数据分析技能。 9. **Web开发**：书中可能包含HTTP协议的基础知识以及如何利用Flask或Django框架创建简单的网络应用程序的指导。 10. **版本控制**：Git是一个重要的版本控制系统，本书会介绍使用它进行代码管理的方法，这对于团队合作至关重要。 11. **自动化脚本**：Python可以用来编写自动化的任务脚本。书中可能会展示如何通过Python来简化日常操作流程的例子。 12. **实践项目**：书中的实际案例通常包括创建小型桌面应用、Web应用程序或数据分析项目的练习，旨在帮助读者巩固理论知识并提升实战能力。 通过对这些代码的学习和使用，读者不仅可以掌握基础的编程技巧，还能提高解决问题的能力以及开发经验。这本书非常适合Python新手作为入门教材，并且对有一定经验的技术人员来说也是很好的补充资料。
     
  • K-means和DBSCAN聚类算法详解——从概念到代码实现（附图解）
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    本文深入浅出地讲解了K-means与DBSCAN两种经典聚类算法的概念、工作原理，并提供了详细的代码实现示例及可视化图解，帮助读者轻松掌握这两种重要的数据挖掘技术。 聚类是将相似的对象分到同一组中的过程。这是一个无监督问题，在这种情况下，并不存在标签来帮助评估模型的性能。因此在评价方面会遇到一些挑战：对于有标签的数据集（即有监督学习），我们可以使用这些标签对模型进行准确地评估，而在没有标签的情况下，这一任务就变得困难得多。 另一个难点在于，由于无法直接通过精确度来衡量不同参数组合的效果，在选择合适的参数设置时可能会感到困惑。然而，在聚类算法中最为简单且实用的一种是K-MEANS算法： 1. **基本概念**：当你使用这个方法处理数据集的时候，首先需要确定一个称为“簇”的数量（即k值）。 2. **质心定义**：每个簇的中心点被称为该簇的质心。它可以通过计算所有属于同一个簇的数据实例各维度上的平均值得到。 3. **距离度量方式**：在K-MEANS中，通常会采用欧几里得距离或余弦相似性来衡量数据之间的接近程度（但请注意，在使用这些方法之前需要先对原始数据进行标准化处理）。 4. **优化目标**：整个算法的目标是通过不断调整以达到最小化特定函数值的状态。具体而言，该过程试图使所有簇内的样本点到各自质心的总距离之和尽可能小。
     
  • 从0.1起步构建智能小车：包含全部源代码
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    本书详细介绍如何从零开始打造一辆具有自主导航功能的智能小车，并提供所有必要的源代码。适合初学者深入学习和实践。 智能小车底层驱动所有源码包括STM32源代码、小程序蓝牙操作界面以及SolidWorks建模等内容。具体内容涉及电机驱动、机械臂驱动、WS2812驱动、串口屏驱动，双STM32通信，小程序的蓝牙开发和操作界面设计等，并包含完整的注释说明。
     
  • Python编程：从入门到实践（第三版）随书源码
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    《Python编程：从入门到实践》(第三版) 随书源码提供了书中所有实例和练习的完整代码，便于读者学习与实践。 《Python编程：从入门到实践（第3版）》一书的随书源码提供给读者使用，帮助大家更好地学习和理解书中所介绍的内容和技术。
     
  • 智能家居Android应用源代码
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    本项目为一款智能家居控制的应用程序的Android端源代码，用户可以通过手机远程操控家中的智能设备，实现便捷的生活方式。 智能家居Android APP源码提供了一套完整的解决方案，帮助用户轻松实现家居设备的智能化控制与管理。通过该应用程序，可以方便地连接并操作各种智能硬件，提升生活便利性和舒适度。代码设计注重用户体验和技术先进性，并支持自定义扩展功能以满足不同需求场景的应用。
     
  • 秃鹰优化算法(BES)及其智能应用(含源码)
    优质
    本书《秃鹰优化算法(BES)及其智能应用》深入探讨了一种新型的元启发式算法——秃鹰优化算法，详细介绍了该算法的设计原理、数学模型以及多种应用场景，并提供了实用的源代码供读者实践学习。 BES是一种基于秃鹰觅食行为的优化算法，旨在解决各种优化问题。该算法模仿了秃鹰寻找猎物的过程，并结合随机搜索与逐步优化的特点，以高效地找到最优解为目标。 具体来说，BES算法包括三个主要部分：选择搜索空间、在选定的空间内进行搜索以及俯冲捕获猎物。 首先是**选择搜索空间**阶段，在这一过程中，算法模拟了秃鹰根据目标（即问题的优化目标）的选择行为。这涉及到确定哪些区域和方向最为重要，并据此来设置搜索范围。 接着是**搜寻空间内的猎物**阶段，在选定的空间内，BES模仿秃鹰寻找食物的行为，通过不断调整策略并缩小搜索范围以提高找到最优解的可能性。 最后一步为**俯冲捕获猎物**过程。这一部分模拟了秃鹰从高空快速下降捕捉目标的情景，也是算法收敛到最终答案的关键步骤，在这阶段中，BES利用之前收集的信息迅速定位最佳解决方案。
     
  • 海马优化算法（SHO）及其智能应用（含源码）
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    《海马优化算法(SHO)及其智能应用(含源码)》一书深入介绍了基于海洋生物行为启发的新型计算方法SHO，探讨其在解决复杂问题上的广泛应用，并提供了实践代码以供读者学习和研究。 海马优化算法（Seahorse Optimization Algorithm, SHO）是一种基于群体智能的元启发式优化方法，它模仿了海马觅食、繁殖以及社会互动的行为模式，旨在解决复杂的优化问题。 SHO的主要工作机制包括： 1. 觅食行为：模拟海马在自然环境中寻找食物的过程，用于探索解空间的不同区域。 2. 繁殖行为：通过复制海马独特的繁衍方式来促进种群的遗传多样性，并生成新的解决方案。 3. 社会互动：模仿海马之间的社会交往模式以维持群体内部多样性和增强搜索效率。 SHO的优点有： - 强大的探索能力，能够有效覆盖解空间的不同部分； - 高度灵活性，适用于连续和离散类型的优化问题； - 快速收敛性，在较短的迭代过程中就能找到高质量的结果； - 实现简单直观，便于编程实现。
     
  • 12章AI Agent定制开发从0到1智能应用
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    本课程深入浅出地讲解如何从零开始构建具备特定功能的人工智能代理（AI Agent），涵盖智能应用开发的核心技术和实践步骤。 AI Agent是一种具备独立思考与行动能力的智能程序。您只需设定一个目标，例如编写游戏或开发网页，它便会根据环境反馈生成一系列任务指令并开始工作。这种人工智能能够自我提示、不断适应和发展，以最有效的方式实现您的需求。 AI Agent超越了简单的文本生成系统，其核心计算引擎采用大型语言模型（LLM），使其具备对话能力、执行任务的能力以及一定程度的自主性。简而言之，Agent是一个拥有复杂推理能力、记忆功能和执行手段的智能体系。 在软件开发领域中，AI Agent将推动从面向过程到面向目标的架构转变。当前软件设计主要依赖于一系列预定义指令、逻辑规则及启发式算法来确保程序运行结果符合用户预期。这种面向过程的方法虽然可靠且确定性高，但仅适用于特定垂直领域的应用，并不能广泛应用于所有领域。因此，在SaaS行业中如何平衡标准化与定制化的需求成为了一大挑战。