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本书是施普林格出版的“智能系统、控制和自动化：科学与工程”（IntelligentSystems,ControlandAutomation:ScienceandEngineering）丛书中的一本，从水下环境面临的困难与挑战、人工智能技术在水下机器人应用领域的发展潜力等方面，对下一代水下机器人技术结构等涉及的相关学科进

本书以函数逼近论与学习理论为主要工具，建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等现阶段深度学习亟待解决的核心理论问题。本书的主要目的有三个:其一是期望从学习理论的角度给出作者的见解，能为某些方向的学者解惑

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理

排查故障是困扰新手程序员的主要问题之一。本书旨在帮助新手程序员消除对代码错误的抵触情绪，提升解决故障的能力，同时掌握编写高质量程序的方法。本书共分为6章，通过漫画导读和丰富的示例，生动剖析了新手程序员对代码错误产生抵触情绪的原因，详细介绍了错误信息的阅读方法及程序员在编程过程中可能遇到的各种代码错误，直观讲解了高效排查

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虚拟试验技术是由系统工程、建模仿真技术、可视化与虚拟现实技术、信息处理技术、现代数学和计算机技术等多种学科交叉应用的新兴技术。虚拟试验技术可以在虚拟的条件下完成对被试品测试和试验，能够大大缩短设备的研制、测试周期，节约测试经费，因而得到被广泛应用，已成为系统分析、优化设计、性能评测的强有力的工具。本书针对武器装备虚拟试

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