光荣与梦想：互联网口述系列丛书·张树新篇

《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》以H5为写作基础，以实际应用为指导思想，用通俗易懂的语言对H5页面设计与制作的相关知识进行详细介绍。H5页面设计的魅力在于通过巧妙的设计手法，将复杂的功能简化，将枯燥的信息趣味化，让用户在享受视觉盛宴的同时，轻松获取所需内容。《H5页面设计与制作标准教程（全彩微课版）》共7章，内容涵盖初识H5、H5视觉交互设计技巧、H5页面元素的设计与制作、H5页面动效

本书比较全面、系统地介绍了深度强化学习的理论和算法，并配有大量的案例和编程实现。全书核心内容可以分为3部分，第一部分为经典强化学习，包括第2、3、4章，主要内容有动态规划法，蒙特卡洛法、时序差分法；第二部分为深度强化学习，包括第6、7、8章，主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法进阶；第三部分重点介绍了深度强化学习的经典应用——AlphaGo系列算法。另外，作为理论和算法的辅助，第1章介绍

《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识入手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例进行实践。本书内容分为三篇：第一篇为基础知识，包括机器学习概述、开发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松入门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习最重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K

深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（D

《重构知识：在线知识传播的疆域、结构与机制》旨在探究社会化媒体知识分享平台的知识分享行为规律、知识疆域结构特征、知识构建的动力机制以及知识普惠的技术实现。依托于当前人文社会科学新文科建设总体要求，本书基于传播学理论视野，利用信息科学计算技术，结合复杂网络分析框架，致力于解决当前传播学现实问题。具体而言，本研究旨在探究基于互联网技术的知识传播，提高知识传播效率，推进知识普惠，探究信息技术能够惠及广泛

本书深入剖析了互联网主导下的数字广告系统，详细阐述了如何通过数据驱动的产品技术、计算算法和动态定价模型来推进广告主的数字营销，并使其在广告领域与技术广告体系全面融合。同时，本书还探讨了数字化升级对广告业流程的影响，包括市场研究、内容匹配、定制化广告、广告竞投以及消费者沉浸式互动和用户忠诚度提升等营销职能。这些内容共同构建了数字化和智能化广告发展的综合知识体系。全书分为三篇（共10章）：第一篇为基础

《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》以自然语言和语音信号处理两大应用领域为载体，详细介绍深度学习中的各种常用序列模型。在讲述理论知识的同时辅以代码实现和讲解，帮助读者深入掌握相关知识技能。《深度序列模型与自然语言处理：基于TensorFlow2实践》共12章，不仅涵盖了词向量、循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等基础知识，还囊括了注意力机制、序列到序列问题

本书内容是在充分利用偏最小二乘原理优势的基础上，重点研究改进与优化偏最小二乘的不足方面，使其更好地适应中医药数据分析。主要内容包括分别引入非径向数据包络分析和降噪稀疏自编码器优化偏最小二乘的噪声处理，使其处理缺失值和噪声更有效；分别引入特征相关、L1正则项和灰色关联优化偏最小二乘的特征提取，实现有效降维和提取特征子集；分别融合受限玻尔兹曼机、稀疏自编码器、深度置信网络提取非线性成分，优化偏最小二乘

《Web3.0》针对当下火热的Web3.0话题，介绍Web3.0的相关专业知识、技术实现方法及应用前景。全书共9章，第1章介绍了Web3.0的基本知识；第2、3章介绍了Web3.0的基础技术栈和拓展技术栈；第4章介绍了Web3.0的生态构建，包括去中心化自治组织、开放式金融、加密货币、代币经济与数字市场、数字身份、创造者经济、注意力经济等；第5章阐述了Web3.0的行业应用；第6章介