反舰导弹是对海作战的主要武器，越来越多的国家重视其研究和发展。近年来，它 的攻击范围、精度和抗干扰能力都大幅度的提高，在海战中给舰船带来了巨大的威胁。因此研究有效的滤波算法，准确跟踪反舰导弹的运动轨迹，对提高舰船的反导能力具有重要的意义。本文针对反舰导弹的“蛇形”机动特性，重点研究了基于交互式多模型的反舰导弹跟踪算法。

1936 年，图灵教授提出了一种全新的抽象计算模型——图灵机 (Turing Machine）。现代计算机以图灵机为雏形和模版，快速改进和发展。到现在，计算机已经成为了人们日常生活、工作、学习中不可或缺的帮手和设备，融入到了人类社会的每一个角落和细节中。人们也开始寻求一种更加简便、直接、自然的人机交互方式。

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。

对于机器学习，并没有一个一致认同的定义，一个比较古老的定义是由Arthur Samuel在1959年给出的：

现今社会，人与人之间的交流要用某种能够共同理解的语言，当然，人与计算机之间也要有“语言”。程序员或操作人员是通过按某种语言规范设计程序来控制计算机的工作从而完成指定的任务。因此，程序员必须事先掌握与计算机打交道的“计算机语言”，这时我们就需要C语言，它通常用于系统软件、工程软件的设计等。C语言功能非常强大，应用广泛，一旦掌握了之后，你对计算机的认识会增加许多，以后再自学其他语言就显得轻而易举了。虽然C语言比较难学，但是只要你能理清思路，掌握它的精髓，那么学习C语言也是一件非常容易且又其乐无穷的事。

数据结构课程设计作

Web的发展速度令人惊叹，近几年所有互联网大企业都在往移动端发展，微信几乎 占领了移动互联网的大部分江山，微信的公众号也己超过1 0 0 0万，越来越多的企业不再建设网站，而是只要有一个包含所有功能的微信公众号就可以了，所有的服务行业也都创建了自己的公众号。由此可见，微信开发的人才需求非常旺盛。

在小程序拨开云雾始见青天的过程中，仍然有很多人并不清楚：什么是小程序？会对我们的生活、工作有什么影响？对互联网行业、移动生态格局意味着什么？

移动互联网的兴起和快速普及，给前端开发人员带来了前所未有的新机遇。移动web前端技术作为整个技术链条中的重要一环，却乱象丛生。本书是一本梳理移动前端和native客户端技术体系的入门实战书。

本书以一位软件工程师在工作中遇到的问题为主线，阐述了如何从软件工程思维向算法思维转变、如何将任务分解成算法问题，并结合程序员在工作中经常面临的产品需求，详细阐述了应该怎样从算法的角度看待、分解需求，并结合经典的任务对深度学习算法做了清晰的分析。本书在表达上深入浅出，让有志于学习深度学习的读者，能够快速地理解核心所在，并顺利上手实践。

为了解决分布式文件系统的负载问题，研究了多种负载均衡算法，分析各种算法的优缺点，综合了静态权重轮询算法和动态负载算法两类算法的优点，提出一种自适应的动态负载均衡算法，它实现简单，降低看获取信息的开销且不失实时性，经过比较，该算法能有效的降低平均响应时间和提高吞吐量，负载的分配更为均衡。

142程序员的数学课前对话◎◎学生：GNU是什么的缩写？老师：是“GNUisNotUNIX”的缩写。学生：啊？那第1个单词GNU是什么的缩写呢？老师：那也是“GNUisNotUNIX”的缩写。即“GNUisNotUNIX”isNotUNIX。学生：“我想问的是这句话的第1个单词GNU是什么的缩写……”老师：那还是“GNUisNotUNIX”的缩写。“‘GNUisNotUNIX’isNotUNIX”isNotUNIX。学生：没有个头啊……老师：其实GNU就包含了全部。本章学习内容本章我们学习递归。递归是一种奇妙的思考方法，它“使用自己来定义自己”。无论是数学还是编程都经常使用递归。首先，通过汉诺塔谜题让大家对递归有一个初步印象。然后，以阶乘、斐波那契数列（FibonacciSequence）、帕斯卡三角形（Pascal’sTriangle）a为例，学习递归和递推公式。最后介绍以递归形式描画递归图形的分形图（fractale）。

决战618：探秘京东技术取胜之道

本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础知识，又提供实战案例。

本书是国内少有的从系统架向角度介绍机器学习应用的图书，总结了笔者多年来在Google、Amazon、微软工作中积累的精华。书中内窑可以从工具、理论和案例三条线路来概括：工具方面，介绍了机器学习和数据分析工具Pandas和Scikit-learn,还介绍了机器学习系统工具Dock町、RabbitMQ、Elasticsea「ch、MySQL、Cassand「a等。理论方面，不仅介绍了监督式机器学习基础、衡量和评价方法，机器学习的常见架构，还在本书末尾对机器学习架幅的设计模式进行了总结，这样的总结也属国内外业界首创。案例方面，采用美股交易秒级数据作为案例数据，利用Pandas对秒级交易数据进行分析，利用Scikit-learn对股票变化万向进行预测，还打造了一个以RabbitMQ为消息传导中枢的实时处理系统。

实体系统 + 虚拟系统 注：沒有实体系统的管理员密码，可使用它来测试虚拟机上的服务。

分布式能源系统负荷预测是系统规划与经济运行的可靠前提和依据，在当前海量高维数据的背景下，有效的在线数据处理平台与精确的负荷预测方法是当前的研究重点。基于分布式能源系统负荷数据特点，在缺失数据处理、坏数据分类以及特征选择的基础上，建立了基于 Spark 平台与多变量 L 2 -Boosting 回归模型的分布式能源系统短期负荷预测方法。首先，利用 Spark 平台分割全部数据得到多个子数据模型，通过并行计算提高数据处理效率，采用特征提取方法得出模型需要的输入向量；其次，将得出的有效数据信息输入到多变量 L 2 -Boosting 回归模型进行训练学习，得到训练后的多变量 L 2 -Boosting 回归模型；最后，利用测试数据测试模型。算例结果验证了所提模型的有效性。

平安核心db升级记

入驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入 手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，深度学习在无人驾驶中的应 用，无人驾驶系统软件和硬件平台，无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技 术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。

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