
蓄势之路 探索 蝶变 聚力 重塑 赋能之路 革新 创造 普惠 落地 演之路 笃行 突破 善智

本书作者是世界知名的渗透测试公司CEO,兼具备丰富的行业经验,图书内容具备专业性。 经典图书再度升级,前两版得到众多读者的肯定,知乎大V余弦等专家力荐。 大量的示例演示,帮助读者全面系统地学习渗透测试应用。 以实战为基础,深探讨如何建立设备实验室的环境,用来检测攻效果。


JAX是一个用于高性能数值计算的Python库,专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识,并剖析3个实战案例: 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境和答疑服务。

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。

1.无监督学习是数据科学中一个重要的分支,常用于数据挖掘领域,是个有趣的热话题; 2.本书通过Python语言讲解无监督学习,基于python图书的优势,更容易被读者受; 3.实战导向,为读者提供可以立即使用和可供评估的不同方法,构建高效且实用的解决方案; 4.作者是机器学习领域的专家,曾参与了不同业务环境下的解决方案设计、管理和交付。

本书系统地分析与提炼了深度学习的知识体系结构,按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容,并以提高用深度学习原理来解决实际问题的能力为目标,集基础性、系统性、延展性、实践性等特于一体。(1)基础性:从问题导着手,对每种深度学习网络的基本结构,行深剖析,以帮助读者体会其中的细节,带领读者步深度学习网络的内核世界。(2)系统性:所涉及各种深度学习网络起始于原理剖析、侧重于方法论述、扎根于信号处理领域,内容结构系统。(3)延展性:按深度学习网络 基本模型结构原理、阶模型结构原理及应用模型结构原理 的顺序递延伸,扩大了其在信号处理领域的应用范围。(4)实践性:以*新应用成果为依托,从问题引、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面,详细分析实战案例,有助于读者自行实践。以上特有助于为研究人

人 人都是产品经理重磅新作,写给3-6岁的产品经理: 系统总结通用的产品设计方法和设计思路,帮助读者快速提升产品设计能力。 本书介绍了实际的产品工作中所需要用到的各种产品设计方法和设计思路。 通过介绍理论框架和实践案例,本书有助于读者把通用的产品设计方法快速、灵活地复用到实际的产品设计工作中。 培养专业化能力和职业化能力,加快职业生涯的成长。 本书主要内容: 信息输控件、信息反馈控件和信息输出控件的设计与使用方法; 产品原型设计方法和产品功能设计方法; 产品逻辑、产品体系和产品设计方法; 基础系统产品的设计思路、产品管理方法。

一本书*重要的是系统地传播知识,读者可以基于系统的架构,快速学会想要的知识。《算法零基础一本通(Python版)》的作者写过不少计算机领域的著作,《算法零基础一本通(Python版)》沿袭了其著作的特色,程序实例丰富,书中案例代码与习题答案可扫描封底二维码获取。相信读者通过学习《算法零基础一本通(Python版)》内容,必定可以在*短时间内学会使用Python 精通算法应用。

机器学习从入门到入职——用sklearn与keras搭建人工智能模型
学习路线清晰:从整体上对机器学习的知识架构行整理; 理论实际结合:以Sklearn和Keras等机器学习框架对涉及的理论行代码实现; 门参考:包含机器学习岗位职技巧。


本书理论联系实践,深浅出,知识全面,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。

深讲解Vue.js实现原理和思想 360奇舞团团长月影和《JavaScript高级程序设计》译者李松峰作序推荐 360前端工程师精心造,带你深了解Vue.js的源码

使用深度学习行语音识别是近年来AI研究的热之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。

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

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读者对象 本书适合从事销售、人力、财务、学校管理、数据分析、使用Excel制作各类报表,以及所有想要学习Excel数据透视表的用户。 在校学生和社会求职者。 本书特色 ? 以创建、设置、使用数据透视表的整体流程来安排各章顺序,便于读者学习和理解。 ? 包含大量示例,每个示例包括原始文件和结果文件,便于读者上机练习和效果对比。 ? 介绍数据透视表在行业中的实际应用方法,快速提升读者的实战水平。 ? 在操作关键上使用框线醒目标注,读者可以快速找到操作关键,节省读图时间。 本书赠送资源 ? 本书案例文件,包括操作前的原始文件和操作后的结果文件。 ? 本书重内容的多媒体视频教程。 ? 本书内容的教学PPT。 ? Excel公式与函数基础教程PDF电子书。 ? Excel图表基础教程PDF电子书。 ? Excel VBA实用案例基础教程PDF电子书。 ? Excel文档模板。 ? Windows 10多媒体视

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为了构建稳健的深度学习系统,需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书,你可以探索新发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法,以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识,然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先应用,以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN,以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前,会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后,介绍如何使用图神经网络处理结构化数据,以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后,了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书,你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同应用

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《元宇宙:产业布局新趋势》立足于元宇宙的分支技术与产业布局,详细全面地介绍了元宇宙相关的产业经济学内容

从 黑镜 的隐喻出发,兼具学理性与通俗性,系统分析现代新兴技术伦理发展困境和全球人工智能伦理与治理体系,结合人工智能行业实践案例和国际政策解读,以跨学科的视角为读者提供前沿的技术洞察,寻求解决数智化社会现实问题的有效路径。 多位院士作序,清华大学、上海交通大学、同济大学、中国科学技术大学等十余位公共管理、法学、计算机、经济金融的跨领域领军学者推荐。

本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器,例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。


1. 计算机程序设计思想 图解趣味版,以图配文,深讲解面向对象的方方面面 2.蹲马桶就能看懂的面向对象基础知识,语言通俗,即使是文科生也能看得懂 3.日文版长销16年,重印22次!畅销书《程序是怎样跑起来的》《网络是怎样连的》同系列作品 4.特设"编程往事""对象的另一面"专栏,生动有趣 本书适合: 1 菜鸟程序员门阶 2 中级程序员查漏补缺 3 高手程序员为新人讲解面向对象知识 如果你还在借助交通工具、动物等比喻来理解面向对象而不知其陷阱 如果你想系统掌握面向对象的全貌,了解它的过去、现在和未来 如果你想深理解框架、设计模式、UML、建模和敏捷发等面向对象技术并更好地应用 那么就该读一读这本书,全面系统地掌握面向对象的基础知识!

一起和孩子做一些有意义的事情就是*好的教育,本书是一位父亲在教儿子学习Python编程时编写的。书中探讨了一些适合初中学生的有趣的数学内容,例如,怎么用程序图文并茂地展示NBA球员的投篮位置和成功率,同班同学中有人生日相同的概率是多大,什么样的屋顶排水*快,等等。通过生动的故事、直观的动图,使得数学的学习过程变得好玩了。 本书特色: (1)内容编排基本与初中数学教材度同步,可以作为一本与数学度同步的Python编程教材? (2)选择有趣的魔术?游戏?故事,引背后用到的数学知识,真正做到学以致用? (3)介绍了很多数学家的生平、趣事,改变了数学家在孩子心中程式化的形象? (4)强调运用数学知识来解决问题,难度虽略微超出了初中数学的大纲,但完全可以被初中孩子受? (5)涉及的数学内容都能用图形描述,通过Python编程产生对应的GIF动图,让数学内容

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适读人群 :工作人士、大学生、有一定数学和统计基础的高中生 有趣的引言故事:激起兴趣 清晰的思维导图:明晰结构 创意的自画图表:更易理解 详细的算法推导:讲透原理 每个知识都是理论和实践相结合,既有严谨的数学推导,又有多样的代码展示,图文并茂

本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果,不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程,还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级,覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书,你会全面了解智能小车机器人的构成,在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航,将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧!2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片

一本介绍在OpenAI Gym环节中构建智能体的实战指南! 只需要专注算法的优化,无需浪费时间去搭建环境! ·从零起步,内容通俗易懂,轻松学习OpenAI Gym的用法 ·运用强化学习/深度强化学习算法构建智能体,不用浪费时间去搭建环境! ·案例应用侧重于游戏、自动驾驶领域,帮你解决基于智能体的领域问题! ·基于Python编程语言,讲解基本概念和应用知识,操作易上手!

这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材,面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特是: 1.以前沿的算法应用为主,不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用源计算机视觉库OpenCV,通用性高,有利学生就业。 3.编程语言采用Python,易于编写和调试,学生可以专注在知识上面,避免耗费太多时间在配置发环境和调试程序上。

本书系统介绍深度强化学习的理论和算法,并配有大量的案例。全书核心内容可以分为3部分,部分为经典强化学习,主要内容有动态规划法,蒙特卡洛法、时序差分法;第二部分为深度强化学习,主要内容有值函数近似法、策略梯度法、策略梯度法阶;第三部分重介绍了深度强化学习的经典应用 AlphaGo系列算法。 ★ 大多数每个算法配有一个或多个测试案例,便于读者理解理论和算法; ★ 每个案例都配有编程实现的代码,便于读者理论联系实际,并亲自上手实践; ★ 为减轻读者编写代码的难度,本书所有案例的代码都是可以独立运行的,并且尽量减少了对依赖包的使用。


本书提供了3个压缩文件供读者下载,以配合本书的学习和实践。下载网址为http://pan.baidu.com/s/1i43qtfB本书以Arduino这个著名的开放式软硬件平台为工具,结合丰富的范例,系统全面地介绍了物联网的三大要素 物 联 和 网 的产品开发和具体实现。书中涵盖了主控端、传感端、通信和联网等模块的硬件集成、软件开发和软硬件整合。Arduino 设计平台的 开放 已不只是 软件开源 意义上的开放了,它的硬件设计也完全 开源 了 即硬件的设计电路也完全开放了,是一个彻头彻尾的开放式软硬件开发和设计的平台。


1.不用专业基础就能读懂,并制作。 2.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。 3.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。 4.所选制作实例也有相应的技术价值,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,比如模拟电路、神经元网络、数字电路等。 5.作者在杂志、网络上有一定影响力。

读者对象:对机器人感兴趣的爱好者或学习者、大中专院校的低年级学生门了解机器人、也可作为部分机器人应用的企业工程人员了解机器人,或中学生提高兴趣的读物。 主要内容包括:机器人的概念、古代机器人和科幻机器人、机器人发展历程、机器人当前应用、未来发展趋势以及与人相关的伦理问题。


(1)作者经验丰富:智能风控领域深耕十余年,既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具,又熟悉人工智能背景下创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术。 (2)内容系统扎实:全面系统讲解评分建模的理论知识、业务基础、建模全流程、Z新建模技术和风控策略构建。 (3)行业一致好评:来自上海交通大学、乐信、西南财经大学、蚂蚁集团、360金融、eBay等学界和业界的近二十位风控专家高口碑推荐。 (4)大量实战代码:结合实际生产环境,给出了大量Python代码,便于读者理解且可直使用,实操性强。(5)新视角、新观、新思考:在部分技术上提出了作者的新看法和新观,特别 是对模型的系统性思考、对拒绝推断的理解、对业务需求的理解等。 (6)融Z新建模技术:评分卡建模是相对传统的建模技术,作者特地介绍了特征工程、

(1)读者们呼唤的书来啦 AIGC的需求量日益庞大,而本书是市面上较少地讲解扩散模型理论与实战的图书。 (2)内容深浅出 从基础的理论知识出发,循序渐地带领读者理解扩散模型及其应用。 (3)知识靠谱 本书基于国外Hugging Face源社区的直播课程行编写,作者均是国内AI领域资深从业者。 (4)作者经验丰富 Huggingface总部位于纽约,是一家专注于自然语言处理、人工智能和分布式系统的创业公司,拥有大型的源社区。其在github上源的自然语言处理,预训练模型库Transformers,已被下载超过一百万次,github上超过24000个star。Transformers模型库提供了NLP领域大量state-of-art的预训练语言模型结构的模型和调用框架。

《电子信息与电气工程技术丛书:RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》特色: 神经网络控制算法重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍一些有潜力的新思想、新方法,同时又兼顾基本概念、基本理论和基本方法; 针对每种神经网络控制算法,给出了完整的MATLAB仿真程序,并给出了程序的说明和仿真结果,具有很强的可读性; 着重从应用角度出发,理论联系实际,面向广大工程技术人员,具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析,为读者提供了有益的借鉴; 书中各种神经网络控制算法完整,程序结构设计力求简单明了,便于自学和进一步开发。

本书是一本基础门加实战的书籍,既有理论基础知识,又有丰富示例,包括详细的操作步骤,实操性强。由于人工智能算法内容较多,所以本书系统讲解常用的人工智能算法理论,包括基本概念及MATLAB应用代码示例。每个知识都配有小例子,力求精简,帮助读者在轻松掌握基础知识的同时快速实战。

十二五职业教育国家规划教材·高职高专机电一体化专业规划教材:工业机器人与机械手

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读者对象: 金融机构、银行、金融科技公司等数据技术相关岗位从业者。 人工智能、机器学习、数据挖掘相关技术岗位从业者。 人工智能、机器学习、大数据相关专业的院校研究生、本科生。 1、涵盖了可解释机器学习前沿的研究成果及行业成功应用经验。 2、从算法层面系统地梳理了可解释机器学习技术的研究体系,脉络清晰,层层递。 3、书中除详尽阐述了各种经典算法的原理外,还辅以数据、代码实例演示算法实现的步骤,是一本理论与实践相结合的实用指南。 4、提供了可解释机器学习应用于银行业务场景的实际案例,让读者身临其境,充分理解可解释机器学习是如何解决现实问题的。 5、涵盖了金融科技领域的技术应用成果,对金融机构数字化建设有重要的参考价值。


1.本书介绍神经网络和深度学习的基本概念的同时还讲解了基于Python实现神经网络时用到的函数库。 2.本书包含神经网络在不同领域中实际应用的案例,包括费用预估、图像分类、语义分析等。对于每个案例,本书提供了完整的问题描述以及解决该问题所需要的神经网络架构。不仅如此,本书还介绍了选择特定算法的原因以及一步步实现该解决方案的Python代码。 3.在学习本书的过程中,读者将获得基于流行Python函数库(例如Keras)来实现并训练神经网络的实际使用经验。 4.在读完本书后,读者不仅可以掌握多种不同类型的神经网络架构,还能够使用Python语言创建多个AI项目来丰富自己的作品集和项目经历。

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。

特色1:基于Elasticsearch 7.X 系列版本编写。 特色2:聚焦初学者学习和实战需要,不求知识全部覆盖,但求知识透彻易懂。 特色3:让初学者快速上手的同时,帮助他们构建搜索引擎全景、洞悉Elasticsearch 生态、建立关联知识网络,形成知识体系。 特色4:内容由浅深,先让初学者会用,再介绍背后的原理。

《元宇宙:发展简史 技术案例 商业应用》以简明易懂的语言,完整展现了元宇宙这一数字世界的呈现形态与商业图景。每一次技术的变革必然蕴藏着巨大的机遇,对于任何希望读懂或者享受元宇宙红利的人来说,本书不可错过。

AI大模型安全观——通用人工智能的应用场景、安全挑战与未来影响
ChatGPT为什么让AI科学家如此忧虑? 大模型为什么会产生幻觉,让ChatGPT“一本正经地胡说八道”? 杰夫里·辛顿的担忧会发生吗? 大模型在未来会面临哪些困境? ChatGPT带来的五大安全隐患是什么?我们该如何应对? 可以利用大模型的优势来客服它的缺吗? 也许我们并不知道, 当我们利用ChatGPT时,我们也在被ChatGPT利用。 一本书深度扫描大模型背后看得见与看不见的风险。

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(1)作者背景深厚:两位作者是AI和计算机视觉方面的专家,在阿里、腾讯、百度等企业有超过10年的相关工作经验; (2)内容结构讲究:针对初学者需求精心安排,从预备知识、深度学习基础,到目标检测算法和工程案例,由浅深,理论与实践结合; (3)内容通俗易懂:语言通俗,逻辑性强;尽量绕复杂的数学公式推导,无需数学基础,降低读者的阅读门槛; (4)丰富实战案例:内容遵循知识背景介绍 原理讲解 案例分析的思路,提供大量案例; (5)提供源码下载:第2~11章均提供源数据和完整代码,代码均经过严格测试,可直在Github上下载。 【配套源码】获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:目标检测