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出版者:Ballantine Books

作者:Roat, John Carl

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2000-2

价格:55.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780804118934

丛书系列:

图书标签:

科幻
未来科技
人工智能
机器人
太空探索
人类命运
伦理困境
赛博朋克
冒险
悬疑

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具体描述

Throughout training I kept having the thought,

WELL, ALL THEY CAN DO IS KILL ME.

It seemed to help.

SEALs are the world's toughest soldiers. Working in squads and platoons that make up SEAL teams, they are trained in everything from underwater demolition to high-altitude parachute drops. Now John Carl Roat, graduate of Class-29, one of the earliest SEAL training classes, has written the only book devoted to the training of that exclusive warrior force. With unflinching honesty, Roat describes the brutal six-month program that took young men well beyond the endurance limits even of gifted athletes and created warriors who could proudly take their places in the teams. It was a program so demanding that by the end of Hell Week, the third week of the course, the original class of one hundred and thirty-four physically fit young men had been sliced to sixty-two.

After retelling his own class's experience, Roat visits today's SEAL program and reveals how the program has changed over the last thirty-five years to include more classroom training and better and more sophisticated equipment-- without at all lowering the physical demands. SEAL training is still the best, and the toughest, training in the world.

《时序数据智能分析与应用》内容概述：本书深入探讨了时序数据的智能分析方法及其在各个领域的广泛应用。时序数据，即按照时间顺序记录的数据，广泛存在于金融市场、工业生产、医疗健康、环境监测、物联网设备等众多场景。其独特的时间依赖性和动态变化特性，使得对这类数据的理解和分析成为一项挑战，同时也蕴含着巨大的价值。本书首先从基础概念入手，详细阐述了时序数据的特性，包括趋势性、周期性、季节性、自相关性、平稳性等，并介绍了时序数据的预处理技术，如数据清洗、异常值检测与处理、缺失值填充、数据重采样以及特征工程等。这些预处理步骤对于后续的建模和分析至关重要。随后，本书系统地介绍了多种经典的以及前沿的时序数据分析模型。对于统计学方法，本书涵盖了ARIMA、SARIMA、指数平滑等传统模型，并详细解析了它们的原理、适用场景以及优缺点。在机器学习方面，本书深入讲解了如何利用决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等模型进行时序预测和异常检测。本书的重点之一在于深度学习在时序数据分析中的应用。详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），阐释了它们如何有效地捕捉序列中的长期依赖关系。此外，本书还探讨了卷积神经网络（CNN）在提取时序数据局部特征方面的潜力，以及 Transformer 模型在处理长序列和并行计算上的优势，并将其在时间序列领域的最新进展进行了梳理。在模型评估方面，本书提供了全面的评价指标和方法，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并指导读者如何根据具体任务选择合适的评估标准。同时，也介绍了交叉验证在时序数据分析中的特殊考量，例如时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）。本书还特别关注时序数据的异常检测技术。除了基于统计学的方法，还深入讲解了基于机器学习和深度学习的异常检测算法，如Isolation Forest、One-Class SVM、Autoencoder以及基于RNN/LSTM的异常检测方法，并探讨了在不同应用场景下选择合适异常检测策略的原则。应用场景：本书的另一大亮点在于丰富的实际应用案例。通过详实的案例分析，读者可以了解到时序数据分析如何赋能以下领域：金融领域：股票价格预测、交易量分析、风险管理、欺诈检测、宏观经济指标预测等。工业生产：设备故障预测（预测性维护）、生产过程优化、能耗管理、质量控制等。医疗健康：患者生理信号监测（心电图、脑电图等）的异常检测、疾病发生趋势预测、药物疗效评估等。物联网（IoT）：传感器数据分析、设备状态监控、智能家居控制、城市交通流量预测等。能源领域：电力负荷预测、可再生能源发电量预测、油气产量分析等。环境保护：空气质量、水质、气候变化等环境指标的监测与预测。推荐系统：基于用户行为时序数据的个性化推荐。本书特色：理论与实践相结合：既有扎实的理论基础讲解，又有丰富的实战案例，帮助读者理解模型背后的原理，并掌握实际应用技巧。覆盖面广：涵盖了从传统统计方法到最新深度学习技术的多种时序分析模型。技术前沿：重点介绍了深度学习在时序数据分析中的最新进展，包括Transformer模型等。注重细节：对每个模型的原理、参数选择、优缺点以及适用场景都进行了深入剖析。案例丰富：提供了跨领域的实际应用案例，帮助读者拓展思路，解决实际问题。本书旨在为读者提供一个全面、深入、实用的时序数据智能分析指南，帮助他们掌握分析和利用时序数据解决现实世界问题的能力，从而在各自的专业领域取得更大的成就。无论您是数据科学家、研究人员、工程师，还是对时序数据分析感兴趣的学生，本书都将是您宝贵的参考资料。