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本书共八章，探讨人工智能三维仿真竞赛，包括竞赛的立意、类型和流程，并介绍了人工智能三维仿真软件的核心功能，如编程、控制、循迹、定位等的应用。

本书浓缩了作者多年教学改革的实践经验,以白皮书和CFC2008为指导,按照认识规律,对章节顺序进行了合理的安排,做到先易后难、循序渐进,语言叙述注重图文并茂,理论讲解注重结合实际应用、能力训练。本书主要内容包括:C语言和结构化程序设计,数据类型、运算符与表达式,顺序结构程序设计,选择结构程序设计,循环结构程序设计,数组

本书主要介绍统计机器学习框架，该框架以基于机器学习算法获得真实数据生成过程(DGP)概率分布的最佳近似为前提。统计机器学习框架由一组核心定理支撑，能够用来分析许多常见机器学习算法对DGP的渐近性。书中通过相关机器学习案例帮助学生理解框架中的核心定理。具体来说，本书分为四部分：第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述