| 字段 | 字段内容 |
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| 001 | 01h1350009 |
| 005 | 20241101130712.0 |
| 010 | $a: 978-7-302-66112-2$d: CNY99.80 |
| 100 | $a: 20240614d2024 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi$c: eng |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak z 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 在线凸优化$A: zai xian tu you hua$f: (美) 埃拉德·哈赞著$g: 罗俊仁, 张万鹏译 |
| 205 | $a: 第2版 |
| 210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2024 |
| 215 | $a: xv, 215页$c: 图$d: 21cm |
| 225 | $a: 计算机与智能科学丛书$A: ji suan ji yu zhi neng ke xue cong shu |
| 305 | $a: 版权页题: 第1版 |
| 312 | $a: 英文题名原文取自版权页 |
| 314 | $a: 埃拉德·哈赞, 普林斯顿大学计算机科学教授，谷歌AI普林斯顿实验室的联合创始人和主任。主要研究学习机制的自动化及其高效的算法实现。 |
| 330 | $a: 本书可分为三个部分, 第一部分包含OCO的基本定义、框架和核心算法, 第二部分包含更高级的算法和对框架的深入分析, 以及对其他计算和信息访问模型的扩展, 第三部分涉及更高级的算法, 更困难的设置以及著名机器学习范式的关系。 |
| 410 | $1: 2001 $a: 计算机与智能科学丛书 |
| 500 | $1: 0$a: Introduction to online convex optimization$m: Chinese |
| 606 | $a: 凸分析$A: tu fen xi$x: 最优化算法 |
| 690 | $a: O174.13$v: 5 |
| 701 | $a: 哈赞$A: ha zan$g: (Hazan, Elad)$4: 著 |
| 702 | $a: 张万鹏$A: zhang wan peng$4: 译 |
| 801 | $a: CN$b: BUCTL$c: 20241101 |
| 905 | $d: O174.13$r: CNY99.80$e: 10 |
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