智能车制作——从元器件、机电系统、控制算法到完整的智能车设计 全国大学生智能汽车竞赛指导用书！智能车制作网站鼎力打造的原创作品！智能车大赛获奖作品作者联合打造!提供工程源文件！
智能车竞赛公平公正、观赏性强、技术含量十足。小车的制作和调试是集乐趣和辛苦于一体的，在兴趣引导下实践了理论知识、在探索与交流中产生了创新。 王盼宝（第二届智能汽车竞赛参赛者）设计智能车硬件电路*常犯的毛病就是 想当然 ，等到*后出了问题才恍然大悟。经验固然重要，但是要建立在扎实的基本功基础上。 樊越骁（第五届智能汽车竞赛参赛者）追逐智能车 速度 的日子是大学里*为难忘的时光，不仅收获了知识和技能，更沉淀出面对挑战时的自信与勇气。谨以此书，纪念这段 极速 的青春，感谢曾经并肩的队友们。 曹 楠（第七届智能汽车竞赛参赛者）年轻是我们*的资本，奋斗是我们永恒的追求。经历过才有成长，奋斗过才有价值。不管赛后是否留有遗憾，我们都曾用十足的努力来讲述那段青春的故事。 单超群（第五届智能汽车竞赛参赛者）
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人工智能（第3版） 系统地阐述了人工智能的基本原理、实现技术及其应用，全面地反映了国内外人工智能研究领域的*进展和发展方向。
本书参考了许多较新的国外同类教材和其他文献，力图保持新颖性和实用性，强调基本概念和基本观点，注重理论和实际相结合，配备有大量辅助教学的演示实例及推理系统。 本书作为大学本科学习人工智能的教科书, 虽然内容较多, 但可以选择一些基本内容，如问题求解、知识表达、推理等基本方法与技术、数据挖掘技术等进行讲授。本书也可以作为研究生教材和计算机专业工作者了解人工智能的自学用书。
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如何让机器人在宇宙中活动呢？如果通过试验实现，需要昂贵的花费；若只是仿真的话，不需要高额花费的实验装置，也不需要反复地制作机器人，仅有PC就足够了。ROBO-ONE委员会编著的《双足步行机器人仿真设计》为了比较简明地说明仿真设计过程，在对双足步行机器人进行建模的同时，结合实际的应用案例对其中重要的部分进行讲述。希望读者能够体验基于模型的设计过程。
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图文详细、示例丰富，同时配备诸多附加资源，非常适合作为自学和教学指南。 美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。 当前，人工智能的发展进入了新的历史阶段，成为科研、教学和创业等领域关注的热点。我国正在大力培养人工智能领域的专业人才，一些高校成立了人工智能学院，还有许多高校开设了人工智能相关专业。 本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称 人工智能的百科全书 。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。 本书提供了丰富的
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◆ 独特、创新、跨学科的教学设计，增进孩子们的合作意识。◆ 较强的趣味性、实践性和探索性，激发孩子们的学习兴趣。◆ 综合运用的多学科知识，让孩子们不断获得新的体验和技能。
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TensorFlow(实战Google深度学习框架第2版)/博文视点AI系列
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计算机仿真技术 MATLAB在电气、自动化专业中的应用 让读者轻松掌握MATLAB在电气、自动化专业课程中基本操作及应用的宝典！
配套资源：电子教案 本书特色： ★ 紧密结合本科教学，将计算机仿真技术的基本知识和Matlab在专业课程中应用等结合在一起，是该书的读者能够在基本了解计算机仿真技术知识的基础上，更加深入理解Matlab在电气、自动化等专业中计算机仿真中的必要性，掌握基本技能。 ★ 考虑到计算机仿真技术教学时，学生还没有深入接触专业课的实际，重点强调计算机仿真的基本概念，并着重介绍操作，而不对理论过多的论述。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545 ，QQ：2681679180，email：2681679180@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供电气信息类教师QQ交流群： 33811098，欢迎加入！
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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例说STM32(第3版)刘军,张洋,严汉宇北京航空航天大学出版社（正版旧书）9787512426382 【正版原版旧图书，保证质量，电子发票，支持7天无理由退换！】
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scikit-learn机器学习 第2版 掌握Python机器学习的有效工具 搞定scikit-learn的指南
机器学习是一个非常热门的技术，本书内容涵盖多种机器学习模型，包括流行的机器学习算法，例如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、K 均值算法、决策树以及人工神经网络。与此同时，还讨论了数据预处理、超参数优化和集成方法等主题。阅读完本书之后，读者将学会构建用于文档分类、图像识别、广告检测等任务的系统，还将学到如何使用scikit-learn类库的API从类别变量、文本和图像中提取特征，如何评估模型的性能，并对如何提升模型的性能建立直觉。除此之外，还将掌握在实践中运用scikit-learn构建高效模型所需的技能，并能够通过实用的策略完成高级任务。
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《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
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分布式机器学习实战 深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用 配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目
本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融入到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目，让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。
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由于传感器的空前发展，人们对这方面知识的需求越来越迫切。虽然目前已有不少关于传感器方面的书籍，但仍然不能满足当前人们的实际需求。为此，我们应高等院校师生和广大科研人员、工程技术人员的要求，组织有教学、科研经验的专家、教授，编写了能满足当前传感器教学的《微纳传感器及其应用》一书。本书分八章。**章对MEMS进行了概述，简要介绍了MEMS技术的定义、基础理论、制造技术及应用；第二～七章分别以机械微传感器、热微传感器、磁微传感器、光学微传感器与辐射微传感器、化学微传感器与生物微传感器和声波微传感器为主题，介绍了不同种类微传感器的原理及应用；*后第八章介绍了一些传感器的应用实例。
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机器学习基础——原理、算法与实践 机器学习基础，精挑细选机器学习的常用算法，扫清数学基础弱和编程实践难两大障碍，帮助初学者快速入门。专设QQ群，提供学习辅导和资源下载。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，*大障碍 数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践，并不是所有人都擅长编代码，只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习
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