IEC《Semanticinteroperabilitychallengesinthedigitaltransformationage》是IEC2019年公开出版的白皮书，重点讨论了语义互操作性在信息化转型时代的挑战及应对措施。本白皮书提供了对当前和未来挑战的评估，这些挑战涉及工业领域中的语义互操作性以及相关的基于行业

本书为应用程序交付中的实际问题提供了易于理解的案例。这些案例将帮助你设置和使用开源或商业产品来解决各种实际遇到的问题。本书的主要内容有:使用HTTP、TCP和UDP实现高性能负载均衡。通过加密流量、安全链接、HTTP身份验证子请求等保护访问。将Nginx部署到GoogleCloud、AWS和Azure云计算服务。设置和

本书的主要内容有：学习强化学习是什么，以及算法如何解决具体问题。掌握强化学习的基础知识，包括马尔可夫决策过程、动态规划和时间差分算法。深入研究系列基于值函数和政策梯度的算法。应用先进的强化学习解决方案，如元学习、分层学习、多智能体、模仿学习等。了解最前沿的深度强化学习算法，包括Rainbow、PPO、TD3、SAC等。

本书的主要内容有:从并发网络编程场景,对异步和多线程进行全面对比。进行Asyncio代码的实战演练,提供包括使用基于事件的编程来实现循环等快速入门指南。了解面向终端开发者和框架开发者之间异步特性的区别。了解Asyncio的新async/await语言语法,包括协程和任务以及futureAPI。获取一些流行Asyncio

本书将数学理论与实例相结合，这些实例以最*先进的通用机器学习框架为基础，由Python实现，向读者介绍更复杂的算法。全书共25章，包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归

深度学习是机器学习的一个分支，包括一套建立数据高级抽象模型的算法。《基于R语言的高级深度学习》将帮助读者了解流行的深度学习架构及其用R语言实现的变体，并提供实际示例。《基于R语言的高级深度学习》内容涵盖用于预测和分类的重要的深度学习技术和概念，包括神经网络、深度学习架构以及用R实现深度学习的基础知识。《基于R语言的高级

本书以数据中心为线索，根据相关从业经验以及相关技术，以数据中心的发展，多数据中心的类型等为引，引出多站融合数据中心的概念，并从资源协同、运维等场景阐述了相关技术的运用、技术难点以及注意事项，并列举了相关应用案例以帮助读者加以理解。全书共8章，分别是概述、多数据中心、多数据中心场景、多数据中心运维场景使用价值、多数据中心

本书首先介绍在强化学习环境中工作所需的工具、库和设置，涵盖了强化学习的构成模块，深入探讨基于值的方法，如Q-learning和SARSA算法的应用。读者将学习如何结合使用Q-learning和神经网络来解决复杂问题。此外，在学习*d*dPG和TD3确定性算法之前，读者将学习策略梯度方法，如TRPO和PPO，以提高性能和

本教材打破了传统的以知识传授为主线的知识架构，主要以案例、实训任务为载体，对相关知识点、技能点进行剖析、阐述。本教材共7章，主要内容包括暖通空调控制基础知识、多功能通用控制RWG简介、RWG控制器硬件构成、RWG编程工具入门、逻辑功能块、应用案例及实现、RWG控制器与物联网的结合。

本书介绍了克服日常面临的各种挑战的实践知识，以及各种数据科学解决方案，主要包括数据科学概论，机器学习模型测试，人工智能基础，理想的数据科学团队，数据科学团队招聘面试，组建数据科学团队，创新管理，管理数据科学项目，数据科学项目的常见陷阱，创造产品与提升可重用性，实施ModelOps，建立技术栈和结论。本书的目标读者是希望