机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。
TensorFlow是源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow行复杂数据计算，让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外，本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法，可以帮助你由浅深地掌握机器学习核心思维，构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书，你将： 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法行预测 学习TensorFlow产品化
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说，从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而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，才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本原理，并
适读人群： 1.强化学习算法和研发人员 2. 深度学习研发和算法工程师 3. 大数据架构师 4.其他爱好者。 （1）理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法，并配套理论基础和性能分析。 （2）逐章配套Python代码， 深度强化学习算法同时配套TensorFlow 2和PyTorch 1对照代码。 在GitHub上展示全部代码和运行结果。 （3）环境丰富， 理论讲解部分的环境只依赖于Gym的简化安装，使理论学习免受环境安装困扰；综合案例部分环境既涵盖Gym库的完整安装和自定义扩展，还包括Gym库以外的环境，让读者体验更加复杂的强化学习任务。 全面兼容Windows、macOS和Linux三大操作系统，书中给出环境配置方法。 （4）多个综合案例，涵盖AlphaGo改版算法AlphaZero、自动驾驶等。 （5）对硬件配置要求低，理论讲解部分代码不需要GPU即可运行，综合案例代码只需要普通的GPU即
《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上，对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分，分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。
跟随《机器人爱好者》令人激动的机器人世界吧！《SERVO》杂志是美国久负盛名的机器人技术杂志，创刊15年来，坚持为 机器人领域的创新者 服务，提供机器人行业资讯，并指导爱好者动手自制各种炫酷的机器人。《机器人爱好者》内容精选自《SERVO》杂志，针对中国读者的需求和喜好，行了精选和重组，每年出版3辑。第6辑共包括4章内容，介绍了机器手技术的发展、自动驾驶汽车和机器人的危险性、理想的家用机器人和未来的机器人等主题；包括自己动手制作无人机专栏文章和自己动手制作水下机器人专栏文章；还介绍了全球机器人领域的研究动态和资讯以及波士顿动力机器人研究的展。《机器人爱好者》系列专辑内容扎实，实践性强，既可以帮助国内的爱好者和从业人员了解国外机器人的发展动向，也可以给机器人研发人员提供创意和灵感。另外，本系列图书
本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法，以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书，读者能够理解大模型背后的技术，感受到它所带来的改变。
本书不仅融合了关于生成式AI、深度学习、神经 网络的理论知识，还用幽默的语言与漫画讲解人工智能的底层理论体系和数学模型。 小白也能看懂的人工智能漫画科普； 没有公式，没有代码，故事有趣，轻松易读； 通过学习本书轻松门人工智能，启人工智能领域探索之旅。
从业者使用的工具是决定他的工作能否成功的重要因素之一。本书为数据科学家提供了一些在统计学习领域会用到的工具和技巧，为他们在数据科学领域的长期职业生涯提供了所需的一套基本工具。针对处理重要的数据科学问题的高级技能，本书也给出了学习的建议。本书包括以下内容：机器学习概述 监督机器学习数据连 非监督机器学习数据处理 模型评估探索性数据分析本书选用R统计环境。R在全世界范围内应用越来越广泛，很多数据科学家只使用R就能行项目工作。本书的所有代码示例都是用R语言写的。除此之外，书中还使用了很多流行的R包和数据集。
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法行了深分析。在此基础上，本书一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
在过去几年中，自然语言处理技术的受欢迎程度呈现“爆炸式”增长。尽管Google、Facebook、OpenAI等前沿公司继续发布着规模更大的语言模型，但许多发团队仍在摸索着构建与时俱的自然语言处理应用程序。本书将帮助你快速了解自然语言处理的新技术及未来发展趋势。 通过阅读本书，你将学习如何为组织中的实际应用程序构建、训练和部署模型。作者使用强调现代自然语言处理*佳实践的代码和示例来指导你完成整个过程。 本书的主要内容包括： ?使用先的自然语言处理模型（如BERT和GPT-3）来解决命名实体识别、文本分类、语义搜索和阅读理解等自然语言处理任务。 ?发性能可媲美甚至优于箱即用系统的自然语言处理模型。 ?Transformer架构和现代技巧，比如席卷整个自然语言处理世界的迁移学习。 ?自然语言处理的工具和框架，包括spaCy、Hugging Face和fast.ai。 ?使用Python
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
本书是工业智能新技术系列中的一本，基于智能硬件发方向的一个产品，是一本可以边做边学的实用指南、智能家居DIY的必选教程。适合对机器人相关技术感兴趣的读者阅读，也适合作为普通高校相关专业的工程创新实训、课程设计、科研竞赛及实验指导教程。
学习思路，理论先行：构建了非常系统化的理论知识体系，助力读者透彻理解深度学习的基础知识。 学习原理，思维先行：学习一种新的方法、新的算法时，先从本质上剖析其来源，分析提出这种新方法的思维是什么。 抽丝剥茧、深挖本质：透过其烦杂的表面，深挖其本质。 纵向学习、横向比较：详细讲解深度学习作为语言模型中很有用的一种技巧，如何在很多方法中被借鉴和使用。 实践有章可循，拒绝举轻若重：本书将实践分为原理实践和应用实践。原理实践注重案例与原理的呼应，增强对于原理的理解和认识；代码实践增加不同场景下的实践技能，提高Python实践水平。
《用户体验增长》共分为理念与趋势、成长与管理、方法与实践3章，深浅出地通过一个个实践案例，全面丰富地介绍设计手段、方法与策略。希望每一位设计行业从业者、产品创新实践 者，都能通过阅读本书在变局中从容地应对挑战，把握机遇。在不同的维度，利用设计思维 和设计文化，去推动整个产业的数字化、智能化、绿色化程。
本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。
1.贴心为孩子设计，成为他/她的计算机启蒙书。本书由青少年编程机构"核桃编程"核心团队编写，是一本写给青少年看的人工智能科普图书，9岁以上青少年了解人工智能的门读物。 2.写作风格清新有趣，配有幽默精美的插画。用生活中的小事举例，让孩子理解 机器的思考方式 3.用幽默的漫画插图帮孩子仔细理解人工智能的基本算法、原理以及应用场景，一笔带过实现过程和技术细节，不显枯燥，符合青少年的学习习惯。 本书与《写给青少年的人工智能：起源》《写给青少年的人工智能：应用》《写给青少年的人工智能：实践》承前启后，建议搭配哦。
新一代人工智能技术基础理论著作 人工智能、智能控制热研究著作 本书的出版将为相关领域工作人员有效地把握先值迭代的研究动态与最新发展现状提供有益参考。 本书内容丰富、结构清晰、由浅深、分析透彻，既可作为智能控制、强化学习、优化控制、计算智能、自适应与学习系统等领域研究人员和学生的参考书，又可供相关领域的技术人员使用。
DeepMind人手一本！ 屡次对战深度学习三巨头，揭秘大脑黑盒到底是神经网络机器，还是加工符号的机器
1.本书适用于计算机科学及其他相关专业的本科院校、高等职业院校师生，对于需要参加计算机考试，或者得希望自学计算机软件发的人员也有较大的帮助。 2.本书全面系统地介绍了计算机科学教育中的一个重要组成部分——数据结构，并以Java语言实现相关的算法。
DeepSeek助力短视频创作拍摄、剪辑、调色与*制作(剪映+Premiere)(全彩微课版)
36个动手练+10个实战演练+42节同步学习视频+24节AIGC拓展学习视频
（1）机器学习等AI技术驱动的智能数据分析是数据分析行业的未来发展方向，所有数据分析师都应该关注。 （2）作者从事数据分析与挖掘10余年，对Python等各种数据分析技术和工具都非常熟悉，在智能数据分析领域也积累了大量的经验。 （3）本书面向零Python基础和零AI基础的读者，精选了*精华的知识，包含大量示例代码，指导读者快速门。
机器人操作系统（ROS）是科研和工业领域非常受欢迎的机器人软件框架。该系统性能强大，可以在机器人中实现多种功能，而不需要从零始实施。 本书首先介绍机器人操作系统的基础知识，以便你了解差分驱动机器人的基本原理。然后，介绍机器人建模知识以及如何使用机器人操作系统行设计和模拟。着将设计机器人硬件和口驱动器。之后，讲述如何使用机器人操作系统对深度传感器和激光雷达行配置和编程。后，将使用Qt框架为机器人创建图形用户界面。 学习完本书内容后，你将清楚地了解如何将所有元素集成和组装到机器人中，以及如何捆绑软件包。 本书将介绍以下内容： ? 如何从头始设计差分驱动机器人。 ? 如何使用机器人操作系统和URDF对差分机器人建模。 ? 如何使用机器人操作系统和Gazebo模拟差分机器人。 ? 如何设计机器人硬件电子器件。 ? 如何将机器
1.集机器学习和深度学习于一身，由360资深算法专家撰写，让你轻松掌握推荐系统的核心技术。 2.推荐系统技术已经正式步深度学习时代。基于一线研发人员的视角，系统介绍推荐系统的技术理论和实践。 3.覆盖推荐系统召回、粗排、精排和重排全路，本书从多个角度审视推荐系统中的公平性问题、知识蒸馏、冷启动等前沿实践，是推荐系统领域实践者不容错过的指南。 4.以业界实践为基础，介绍推荐系统的核心技术。通过谷歌、阿里巴巴等大型互联网公司在4层级联架构中的模型设计和实现原理，快速了解业内主流解决方案，搭建属于自己的实用知识体系。
深述理论，跳出公式看深度学习，这边风景独好！ 注重实战，跨越从知道到做到的鸿沟，一线经验实战！ 细解源码，知其然更知其所以然，与版本无关！ 实操案例，拿来即用学得会做得到，轻松门人工智能！
深度学习这门技术在机器视觉领域大规模应用，采用深度学习的图像识别AI 算法在识别精度上已经超过人眼精度，如今我们日常生活中的扫脸支付也基于深度学习强大的图像特征提取能力。人们觉得AlphaGo 才是AI 时代到来的标志，之所以这样觉得或许是因为人们普遍承认下围棋是一种高级别的智能过程，也是一个绞尽脑汁的过程 可以切身感受到 动脑 。 伊庭教授在本书中强调了研究游戏AI 的意义 或许是解密人类大脑思考方式的方法之一。我个人十分赞同伊庭教授的这一看法，我们的生活、工作 和学习过程中的纠结一直都建立在着眼于眼前还是未来的权衡当中。但正是因为我们具有智慧，所以我们才会具有这种权衡能力（或者说是生活中充满了纠结）。 相信当读者从章坚持读到后一章时，不仅会觉得游戏AI 有趣，还会觉得人脑思维本身就有很多有趣的地方。或许
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
系统整合人工智能技术与计算机视觉理论，兼顾基础原理与前沿展。 内容涵盖传统视觉算法与现代智能技术，全面呈现计算机视觉的技术演脉络与核心方法论。 概念表述严谨清晰，技术解析深透彻，配套案例真实典型。 本书既可作为高等院校计算机视觉、人工智能相关专业的核心教材，也可作为科研机构展视觉算法研究的参考手册；既适合初学者建立系统的知识框架，也能为工程师提供前沿技术的工程化落地思路。无论是教学科研、学术攻关还是技术研发，本书都是计算机视觉学习者与从业者值得信赖的知识指南与实用工具。
探索数字人前沿：技术、应用、安全与未来趋势全解析！
1. 本书立足于人工智能与合成生物学交叉领域，目前尚无此类书籍； 2. 人工智能与合成生物学均为新兴前沿技术，取得了众多颠覆性突破并以成为焦学科，本书紧贴 生物技术 AI 概念，以系统性学习及科普为目的，读者兴趣感强； 3. 本书编委均在合成生物学或人工智能领域从业多年，具有一定的社会影响力，书中也融了众位编者多年合成生物学与人工智能领域的科研成果与思考；
一直以来，作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法，以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中，他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料，价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习，充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动，如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。
1．不用任何专业基础就能读懂并制作，即便是中小学生也没问题。 2.具备知识性、趣味性，符合当今素质教育鼓励发学生动手能力的主题。 3．机器人制作是火热的话题，完成制作可以在身边环境（兴趣论坛、朋友圈子、学校中）受到关注，有一定实用价值。 4．实践操作性强：从工具和材料准备、装配方法、设计思路到制作过程都配合图片，行了详细讲解，可以对照操作，来完成自己的制作。 5．所选制作实例也有相应的背景知识，读者不光可以制作出有趣的机器人，也可以从中学到相应的知识，比如电子元件常识、机器人的运动方式、仿生学等。 6．作者在杂志、网络上有一定影响力。 7.有配套套件，既可以借助套件推广图书，也可以考虑图书搭配套件销售。
AIGC近年来发展迅速。想要深观察和理解 AIGC，需要系统性地学习、思考和实践。《洞察AIGC：智能创作的应用、机遇与挑战》一书正是应对这样的需求产生，希望本书能够帮助读者从爱好者转变成专业的思考者、理解者，再一步找到自己运用或发展 AIGC 的领域与路径。
中国社会科学院专家通俗、深入、专业解读全国政协委员、中国社会科学院国际研究学部主任张蕴岭、国家发展和改革委员会学术委员会秘书长张燕生、国家全球战略研究智库负责人、中国社会科学院亚太与全球战略研究院院长李向阳、财新智库研究部主管、首席经济学家何帆联袂推荐
Python是一门通用型编程语言，也是一门相对容易学习的语言。因此，数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时，经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web发之间的鸿沟。本书重讲解在Web应用中实现预测分析功能的难，重介绍Python语言及相关框架、工具和库，展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念，学习如何将数据部署到用Django框架发的Web应用；还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后，你将一步探索功能强大的Django框架，学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用，它可是用机器学习算法驱动的！本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对发智能（具备预测功能的）Web应用感兴趣，或正在从事相
结合52个典型案例，详解统计分析与科技绘图的核心知识； 带领读者一站式学习数据录、统计分析、科技绘图和结果解读； 赠送11小时配套教学视频、案例数据文件、绘图文件。 本书特色： 视频教学：赠送11小时配套教学视频，帮助读者高效、直观地学习重和难内容，从而取得更好的学习效果。 内容新颖：书中的所有绘图案例均采用官方新发布的GraphPad Prism 9.5.0版行讲解，以保证读者所学知识符合技术发展趋势。 内容丰富：不但详细介绍均数比较、相关性分析、线性回归、卡方检验、ROC曲线分析、Kaplan-Meier曲线生存分析、非线性回归、多因素回归等统计分析的核心知识，而且结合典型案例详细介绍28种图形及其变种图形的绘制。 门槛很低：从数据录始讲解，逐步深讲解统计分析的核心知识和GraphPad Prism科技绘图的方法，真正做到手把手教学，非常适合零基础读者
说话人识別是根据语音波形中反映说话人生理和行为的特征的语音参数.A动识別说话人身份的技术《本书作者结合多年的科研工作.分5个部分介绍了说话人识別的a本概念、方法以及**研究进展。
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。
本书利用多面体模型描述了如何实现不同阶段循环变换技术，是国内首个详细介绍该模型和循环优化技术的特殊编译参考书籍。
全书大部分章节紧扣实际需求展，不堆积知识，着重于解决问题时思路的启发与方案的实施，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。 书中案例全部源于企业真实项目，可操作性强，引导读者融会贯通，并提供源代码等相关学习资源，帮助读者快速掌握Python机器学习相关技能。
零基础 ：零基础门，手把手教学，1分钟生成会议纪要，3分钟搞定高颜值PPT，复杂数据图表一键生成，面向职场 技术小白 的DeepSeek 多模态AI应用指南。 强价值 ：文本AI、图像AI、音频AI、视频AI、AI虚拟人等不同应用工具实践应用，实操演示和详细教学，零门槛，各种职场刚需直抄作业！ 重实用 ：AI写文案、写代码、做简历、做幻灯片、分析数据、写作公文，面向具体职场巧妙应用，快速提升工作效率。 多场景 ：精选60多个典型职场应用场景实践，涵盖30多款主流AI应用，案例丰富、覆盖全面，一书在手，AI应用无忧。 多模态 ：文本、图片、视频、音乐、虚拟人 多模态AI应用全面覆盖。
1.作者团队强，拥有多个落地智能云平台项目放经验。作者在国家重大项目和商业运营产品等不同场景下都有成功构建智能云平台系统的丰富经验的经历，借鉴和推广价值较高。 2.内容前沿，对当前智能云平台技术深剖析。本书对智能云平台技术相关的软硬件生态、主流的智能云平台行详细剖析和比较，对各自特色和设计初衷行分析。 3.多维度思考，受众面广。本书分别从智能平台系统发的角度和平台使用者的角度，对智能云平台的设计和功能行描述，为智能云平台发者和使用者搭建一座桥梁。 4.大量案例引导，实操性强。本书提供众多的案例来引导读者学习智能云平台的各个环节的知识。部分案例，读者只要结合自己的实际应用需求稍作修改即可使用。 5.透彻的源码分析，有工具书特性。通过对主流的源智能平台的源码行详尽解析，帮助读者一步深刻地理解智能
1. 聚焦互联网三大核心业务，详细阐述了检索匹配的理论和演历史。 2. 通过落地一个基于深度学习算法模型的分布式机器学习业务案例来加深读者理解。 3. 随书免费赠送全部案例源代码和超过180分钟的高清学习视频。
1.本书内容丰富，语言通俗易懂，由浅深，带你深了解智能驾驶与车联网的社会背景与技术架构。 2.本书作者在自动驾驶、新能源汽车、机械工业自动化等领域具有较高的技术背景以及丰富的实践经验，对自动驾驶技术应用及发展趋势有着广泛而深的实践研究。 3.体系严谨，层次鲜明，脉络清晰，实用性强。角度新颖，紧跟市场热。对传统车企实现电动化、智能化、网联化、共享化的 新四化 战略转型具有重要的参考价值。
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践，你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。Python机器学习实践指南 适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。通过阅读Python机器学习实践
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