简介：老简介。与心理测量，心理效应，社会经验是姊妹篇

简介：身为世界缔造者的你，因所管理的意识流位面崩塌从而违反了天道法则。唯一将功赎罪的机会便是穿到每个世界做任务，正当最后的修罗场位面将要成功时，不明来源的病毒入侵导致数据库失控。前功尽弃，你只能从第一个世界重新做任务。怎料到，除了大致发展，其他都是与原本设定不符合的未知存在。前有浪子男主待调/教，后有黑化反派幽幽盯着你，干翻女主，打倒女配，踹开炮灰，才是走向成功的唯一道路！〖苏爽指数满天星 女主生来就是人生巅峰！〗〖接受提名 不管内娱还是韩娱 神仙哥哥皆可撩！〗

《故事识别》为上海青年作家、复旦大学中文系副教授张怡微的最新抒情文艺论集。以全新的视角重新诠释经典，重温文学故事，新解旧文往事，在小说、戏曲、电影的细读比较中，探寻文学艺术审美的时代新曲。全书分三辑，第一辑凝聚的渴望，讲王安忆、角田光代等当代女作家的作品，给我们展现了文学故事的讲述方式；第二辑今夜星光灿烂，讲电影，通过《阿飞正传》《甜蜜蜜》等经典影片，呈现电影叙事中故事是如何展开的；第三辑拥抱全部的细节，以创意写作为中心，讲述中外作家如纳博科夫、石黑一雄是如何处理小说材料的。

树木在我们的身边，可谓俯仰皆是。无论在城市抑或乡村，无论是栽培还是野生，只要走出家门，推开窗子，总会有些熟悉的树木映入眼帘，它们几十年如一日地坚守在同一地点，默默注视着来往路人——来往的路人们，却往往对于那些熟悉的树木视而不见。“无非是一棵大树而已嘛。”想必会有人这么说。

《故事识别》为上海青年作家、复旦大学中文系副教授张怡微的最新抒情文艺论集。以全新的视角重新诠释经典，重温文学故事，新解旧文往事，在小说、戏曲、电影的细读比较中，探寻文学艺术审美的时代新曲。全书分三辑，第一辑凝聚的渴望，讲王安忆、角田光代等当代女作家的作品，给我们展现了文学故事的讲述方式；第二辑今夜星光灿烂，讲电影，通过《阿飞正传》《甜蜜蜜》等经典影片，呈现电影叙事中故事是如何展开的；第三辑拥抱全部的细节，以创意写作为中心，讲述中外作家如纳博科夫、石黑一雄是如何处理小说材料的。

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本书是模式识别领域的入门教材，系统阐述了模式识别的基础知识、主要模型及热门应用，并给出了近年来本领域一些新的成果和观点.。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。全书共15章，分为五部分：第一部分（第1~4章）介绍了模式识别的基础知识；第二部分（第5~6章）介绍了与领域知识无关的特征提取；第三部分（第7~10章）介绍了分类器与其他工具；第四部分（第11~12章）介绍了如何处理变化多端的数据；第五部分（第13~15章）介绍了一些高阶课题，包括正态分布、EM算法和卷积神经网络。本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业研究生或本科生的教材，也可供相关领域研究人员和工程技术人员参考。

《模式识别(英文版)(第4版)》是享誉世界的名著，内容既全面又相对独立，既有基础知识的介绍，又有本领域研究现状的介绍，还有对未来发展的展望，是本领域最全面的参考书，被世界众多高校选用为教材。《模式识别(英文版)(第4版)》可作为高等院校计算机。电子、通信。自动化等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为计算机信息处理、自动控制等相关领域的工程技术人员的参考用书。《模式识别(英文版)(第4版)》主要特点提供了大型数据集和高维数据的聚类算法以及网络挖掘和生物信息学应用的最新资料。涵盖了基于图像分析、光学字符识别，信道均衡，语音识别和音频分类的多种应用。呈现了解决分类和稳健回归问题的内核方法取得的最新成果。介绍了带有Boosting方法的分类器组合技术。提供更多处理过的实例和图例，加深读者对各种方法的了解。增加了关于热点话题的新的章节，包括非线性维数约减、...(展开全部)

《模式识别》在完美地结合当前的理论与实践的基础上，讨论了贝叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器设计、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征生成、特征选取技术、学习理论的基本概念以及聚类概念与算法。与前一版相比，主要更新了关于支持向量机和聚类算法的内容，重点研究了图像分析、语音识别和声音分类的特征生成。每章末均提供有习题与练习，且支持网站上提供有习题解答，以便于读者增加实际经验。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要应用领域是图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等学科。

《模式识别(第3版)》是清华大学自动化系国家精品课程“模式识别基础”的教材，是在《模式识别》第一版和第二版基础上重写而成的。本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法，包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等，并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性，并覆盖部分当前研究前沿。 《模式识别(第3版)》可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研究生学习模式识别的教材，也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大...(展开全部)