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。
本书在具体以下几个方面为学生和老师提供帮助。1. 自成体系，由浅深的3D建模知识。2. 基础电子电路硬件知识。3. 图形化编程基础知识。4. 基于数字工具的创作思路。5. 基于PBL（项目式教学）的教学 学习思路。详细得犹如我们在你旁边诉说，手把手叫你建模，如何完成硬件连，如何经行编程的操作。全面得犹如一本创客百科全书,所有的知识以合理的方式排列在书的后半部分。
本书从人工智能的历史与现状、应用和商业化未来趋势等方面行介绍，并列举了相关的案例行剖析，深分析了人工智能对社会环境所带来的变化、机遇与挑战。本书内容涵盖了人工智能的主要发展领域，如无人驾驶、金融科技、医疗服务、智慧安防等，刻画了人工智能未来的发展场景和商业模式，为我国各行业应对智能化转型提供很好的指引和借鉴。
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。
1.用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统，实现有趣的深度学习项目。 2.10个真实项目，侧重于实战，涵盖图像处理、推荐系统、股票价格预测和训练聊天机器人、机器翻译系统和基于强化学习的电子游戏等实际应用 3.适合数据科学家、机器学习和深度学习领域的从业者以及人工智能技术的爱好者阅读。
1.本书主要针对职业院校学生的特，突出素质教育，以培养学生的能力为本位，以提高学生的就业技能为导向。 2.全书内容简洁、结构严谨、逻辑分明、条理清晰，在内容和形式上都有创新。 3.教材的编写由浅深，即使没有触过云计算发的学生也能很快上手。 4.本教材注重理论与实践的结合，使学生能通过实践深化对理论的理解，学会并掌握理论知识的实际应用。能更好的培养学生的专业技能和实践能力，学生在学完本书后能学以致用。 5.本书采用“任务驱动”“案例教学”“启发式教学”等教学方法，充分激发学生的学习兴趣，发挥学生学习的主动性，变常规的被动学习和填鸭式教学为积极主动学习。 6.参与本书编写工作的人员都是长期从事云计算发技术及相关课程教学的一线教师和长期从事云计算发的工程师，具有丰富的教学经验和实践经验。
随着物联网（IoT）技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍，工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写，使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。
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
本书对近年来数字人产业的发展和现状进行了研究，是数字人行业的首本产业报告。
六多：实例多、图表多、公式多、算法多、代码多、习题多（40+实例、130+图表、500+公式推导、50+代码源文件、50+笔试/面试题、160+习题）。 注重通过实例和图表介绍算法，原理讲解透彻，让读者明白 是什么，为什么，怎么实现，怎么应用，怎么改 。 详解公式推导过程，扫清从零学习的障碍。公式推导没有跳步，每步都有解释说明。 一种模型提供多种算法实现，满足不同业务场景。附赠50+源代码文件，下载即可运行 习题丰富多样，分为数值计算题、理论分析题、编程实践题三大类，满足理论学习和实践应用的需求。 每个模型都有代码实现，并与scikit-learn官方库的效果行对比，性能相当甚至更优。
云计算与智能交通系统的完美契合。学习、实践一体化，助力于智能交通系统工程项目的教学与发。
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育活动使用； 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理，难度适中，适合中小学校学生学习。
机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇，是在机器人设计制造领域的两个不同平台，是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南，能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节，为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。
北京市希望公益基金会 AI 教育重推荐图书 高效、精准、稳定、全能 AI 的极致化， 恰恰是对人类价值的终极叩问： 什么才是人类最不可被替代的能力？
沿袭 鱼书 系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富，讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特
周金平编著的《生产系统仿真——PlantSimulation应用教程》的一个显著特是没有长篇的理论介绍，而是将理论分散到建模过程中讲述，是生产系统各领域的综合应用；应用工业工程的方法来提升生产线产出率，行企业内部物流配送优化、车间布置优化、流水线平衡、生产计划与排程优化、人机作业分析和仓储仿真优化等经典工业工程问题的讲述与建模。同时，为使读者更好地掌握PlantSimulation，本书建立的仿真模型除第1章外，所有模型均采用了参数化设计的思路，只需简单的修改和扩充，就可以在本模型基础上发面向本科教学、研究生教学的仿真实验平台，也可以面向科研课题和企业实际应用行快速扩充应用。
本书从调优、并行、向量化、构建管道等深度学习基础知识始，逐步深，通过现实生活中的例子，展现深度网络架构的方法和策略。本书避免了艰深的理论讨论，而是针对实际问题提供了必要的指引。-深理解机器学习和深度学习基本概念-了解从神经网络到深度网络的演化历程-探索主流深度网络架构，包括卷积神经网络和循环神经网络-了解如何将特定的深度网络应用于适合的问题-全面了解通用的对神经网络和特定深度网络架构调优的基础知识-学习针对不同类型数据的向量化技术以及如何在Spark和Hadoop平台上原生地使用DL4J
《物品编码标识》从信息标准化人手，系统介绍了物品编码标识系统的相关知识及其应用。
原Bootstrap畅销书重磅升级，核心案例移植到Bootstrap4； 注重实践应用，作者融多年教学经验和前端发经验于一体； 每章配完整的案例，微课视频、项目指导、教学PPT等资源辅助教学。
深度学习是机器学习中的一个流行子集，能够帮助用户更快速地构建复杂模型，并提供更准确的预测。《深度学习案例精粹》将带领读者深度学习的世界，通过实际操作示例来加深理解。 1.《深度学习案例精粹》语言简练，通过问题简述、方法概括及代码，让读者可以尽快理解并上手深度学习的算法。 2.《深度学习案例精粹》给出的代码非常详细，可以直运行，可以为急于将深度学习应用于实际项目的工程师提供有力帮助，读者可至异步社区下载源代码及彩图文件。 3.《深度学习案例精粹》涵盖了大多数的主流深度学习任务，包括图像领域的图像识别、目标检测任务，自然语言处理中的词嵌、情感分析任务，以及无监督学习任务等。还介绍了几个深度学习的经典模型，当下深度学习的大多数模型都是在这些基础模型上的改与组合，不同领域的从业人员或多或少都能
本书通过丰富的深度学习实战案例，向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换等。所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可配套用于深度学习的实战训练。
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
欲建高楼，必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。 人工智能算法 系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础，又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识，任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码， 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言版本，还有社区支持维护的Scala语言版本。
想在AI智能体（Agent）发领域抢占先机？《复合型AIAgent发:从理论到实践》集结资深研发经验，为你揭秘复合型智能体的技术内核。《复合型AIAgent发:从理论到实践》不仅系统讲解DeepSeek私有化部署、RAG、MCP等核心与前沿技术，更通过海量实际案例，手把手带你在实践中精通AI智能体的构建与应用。《复合型AIAgent发:从理论到实践》是AI发者提升技术栈、实现能力跃迁的宝藏，也是教学培训专业人士获取前沿知识、激发创新思维的源泉。凭借其严谨的体系和超强的实用性，《复合型AIAgent发:从理论到实践》将成为有一定编码基础的你并深耕AI智能体应用发的最佳指引。
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
2022年12月16日， Science 杂志发布了2022年度科学十大突破，AIGC（人工智能生成内容）赫然在列。一时间，AIGC成为当下炙手可热的概念。2022年9月，AI绘画爆火；11月30日，ChatGPT横空出世，正式让全世界看到了AIGC的 强大 。无论是AI绘画的爆火，还是ChatGPT的诞生，都属于AIGC这一概念。谁曾想到，在元宇宙、Web3.0等概念风靡的2022年，AI凭借 创作 强势崛起，这预示着AIGC元年即将启，下一个万亿赛道即将爆发。资料显示，国内大厂百度、腾讯优图、阿里巴巴、快手、字节跳动、网易、商汤、美图等都在AIGC领域有所投；国外科技巨头谷歌、Meta、微软、Stability AI、Jasper、OpenAI等也始布局AIGC。2023年，将是AIGC与Web3.0、元宇宙密切结合并将爆发的一年。作为AIGC的门级科普读物，本书结合生动的比喻和有趣的案例，向所有关注未来科技的从业者、创业者、投资人、政府部门科普了AIG
1.由国内青少年编程机构 核桃编程 学习产品核心团队编写。 2.书中采用大量形象比喻以及贴近生活的案例行类比，让小读者们更清晰的了解人工智能。 3.精美装帧，通过诙谐幽默的手绘插画，来诠释抽象的概念和难。 4.通过阅读本书，可以帮助小读者们阔科学视野、培养科学思维并锻炼动手能力。
人工智能+引爆能源范式革命——300 个典型场景的底层破局与系统创新(电力篇)
AI 赋能能源电力，300 场景落地指南人工智能 × 能源电力：从理论到实战，从案例到方案破局能源转型，智绘电力未来
1．本书的编写者在空间机器人系统的总体设计、路径规划和控制等方面的研究已经十余年，目前许多成果已经成功应用于我国的一些重项目中，个人理论成果和实践成果较为丰富，学术价值较高。 2.空间机器人总论是空间机器人系列书的总纲，对系列书起提纲挈领的作用，非常有利于初学者学习参考。
1．面向通识教育，构建知识体系 本书从最基础的 AI 概念手，沿着 AI 基础概念、机器学习基础、深度学习基础、AIGC背后的基础技术、AIGC 大模型的学习路线逐层递，读者不需要学习其他基础课程，即可读懂书中的内容。AI 是以计算机科学为基础，涉及计算机、数学、统计学等知识的交叉学科。书中讲到涉及其他学科的知识时，都会提前介绍，比如第 2 章介绍生成模型时涉及较多统计学的知识，因此 2.1.3 小节讲解了生成模型中用到的统计学概念，为读者学习和理解后面的内容奠定基础。 2．理论深度较浅，适合门学习 AI 模型的核心技术是算法和模型的网络结构。模型的网络结构是算法的具体实现，而理解深度学习模型（特别是 AIGC 大模型）中的算法需要很多数学知识。为了便于初学者理解深度学习模型的工作原理，本书只简要介绍一些基础算法的数学公式，而
本书通过7个金融细分领域实践路径的梳理，揭示了 科技 金融 模式的深度融合，探索了金融科技领域在未来的变革与发展，将带领读者从多元视角了解金融科技3.0时代。
快速了解用Java创建并实现机器学习 涵盖Mahout、Weka、Spark等常见库的功能和用法 介绍各种常见任务的机器学习应用，如基于数据库的预测预报、物篮分析、图像识别、行为识别、文本分析等
本书目标读者是大三以上的学生，以及广大的工程技术人员，研发人员。亦可以作为统计、计算机、大数据以及相关专业和各交叉学科的教材使用。
总结了生物医药大数据和智能分析国家*水平之一的团队 天河团队的研究成果，内容前沿； 全面覆盖生物医药大数据与智能分析的基本知识和重前沿科学问题 生物医药、大数据、超级计算、人工智能交叉科学前沿技术实践的深示范 包含了产生实际社会和经济效益的真实案例，参考价值高； 包含代码和数据集，方便科研人员和应用发人员借鉴、重用。
1，本书属于人工智能门书籍，理论和技术门槛较低，受众更广； 2，本书主要编著者为青年长江学者，在人工智能教育领域，尤其是面向非计算机/人工智能专业的教育领域深耕数年，已在相关领域发表研究论文50余篇； 3，本书以实践为导向，通过丰富的实例和案例介绍了人工智能各项技术的基本概念、原理和应用，坚持理论与实践相结合； 4，本书的实践案例基于最新的放AI架构MindSpore平台行发，同时涵盖了推荐系统、量子计算、人工智能轻量级、人工智能大模型等前沿主题的介绍，内容更加丰富且与时俱； 5，本书对上海市高等学校信息技术水平考试二三级人工智能技术及应用，形成完整的授课体系，方便读者系统性阅读、学习、考试和应用。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
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
★好服务，是设计出来的！ ★抓住客户的痛、爽、痒，用极致体验提升复率和推荐率！让品牌触动人心。 ★不仅包含星巴克、宜家、亚朵等线下店铺案例，还包含爱彼迎、KEEP等线上案例！ ★介绍了用户画像、同理心地图、影子计划、AEIOU观察框架、情感曲线等实用工具，以及巴这个真实创业故事的服务设计实践，人人皆可学会！ ★唐 诺曼（Don Norman）、伯吉特 玛格（Birgit Mager）、秦朔、梁宁、汤维维、刘润、陈威如、张蓓、金铎、姚映佳、王炜推荐阅读！
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
计算机仿真技术与CAD——基于MATLAB的控制系统(第4版)
推荐序 随着全球化市场激烈竞争与高科技日新月异发展，加之老龄化社会到来、劳动力成本不断攀升与用工短缺以及生态环保压力等，社会发展与产业结构呈现出新概念、新业态、新动力、新格局的特征。与此同时，新一波的科技浪潮也比人们想象的要快，并在不知不觉中，从实验室走了工业、走向了社会、走了生活。其中智能机器人技术是这一科技浪潮的推动力之一，它也是互联网、大数据、传感器、人工智能与微电子、新材料、新能源交叉融合发展产物。世界各国将智能机器人作为智能制造的基础、国防智能化武器装备的重要支撑、战略新兴产业培养发展不可或缺创新技术支撑，纷纷将突破机器人技术、发展机器人产业摆在本国科技发展的重要战略地位。美、日、韩、欧等国家和地区都非常重视机器人技术与产业的发展，将机器人产业作为战略产业，纷纷制
1.权威作者团队，确保选题的专业性 2.内容由浅深，通俗易懂，针对不同年龄层的孩子因材施教 3.理论知识和实践操作相结合，富含科学性、趣味性 4.丰富多元案例：书中穿插大量来自生活的真实AI应用案例，让孩子直观感受人工智能在现实世界的强大影响力，拓宽视野，激发对前沿科技的探索热情 5.培养综合素养：通过学习人工智能知识，锻炼孩子的逻辑思维、创新能力、问题解决能力
本书紧跟人工智能主流技术和应用趋势，文字通俗易懂，图文并茂，将抽象的问题简单化，选取人工智能典型应用案例为载体，运用Python高效语言，突出人工智能计算思维和方法的培养，以任务为驱动，抽丝剥茧，以问题为导向递式展学习内容。
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