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机器学习与R语言（原书第3版） 实践案例与核心理论知识相结合，从对案例数据的探索、整理到模型的建立和评估，提供详尽的步骤和R代码
机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R提供了一组强大的机器学习方法，可以帮助你快速轻松地发现数据背后隐藏的信息。本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用。无论你是经验丰富的R用户还是R初学者，都会从本书中学到如何发现关键信息、做出新的预测并进行可视化。本书的第3版包含更新和更好的库、有关机器学习中的道德和偏差问题的建议，以及深度学习的简介。通过阅读本书，你将学到： 通过示例发现机器学习的起源以及计算机的学习方式。 使用R语言为机器学习准备数据。 使用近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类。 使用决策树、关联规则和支持向量机预测未来事件。 使用回归方法预测数值型数据和估计金融数据。 使用人工神经网络为复杂过程建模 深度学习的基础。 避免机器学习模型中的偏差。 评估模型并
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机器学习系统：设计和实现 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐
本书分为三大部分。基础篇覆盖机器学习框架使用者所需要了解的核心系统知识和相关编程案例；进阶篇覆盖了机器学习框架开发着所需要理解的核心知识和相关实践案例；拓展篇详细讨论了多种类的机器学习系统，从而为广大机器学习从业者提供解密底层系统所需的基础知识。
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机器学习算法竞赛实战 算法竞赛实战手册，kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门，系统介绍算法竞赛的基本理论和上分技巧，赠送完整代码资源，《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆推荐。
深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解； 《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！ 1.多年实战经验汇集 作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合 本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与 结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完整数据与代码 本书将会开源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。
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1.专为普通人设计，语言通俗、步骤清晰，零基础也能学会。2.紧跟AI潮流，结合DeepSeek等热门工具，实用性与时效性兼具。3.五天学习计划，覆盖生活、健康、娱乐等多场景，贴近读者需求。4.附赠DeepSeek实用手册，引爆学习革命，提升工作效率。
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Python AI-机器学习-深度学习 循序渐进，看了就能掌握！扫码看视频，你想知道的知识点，这里都有！
人工智能（Artificial Intelligence， AI）是目前非常火的研究方向，应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习， Python语言设计非常好，快速、坚固、可移植、可扩展，并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深，可以利用的范围也很广，市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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人工智能导论 李德毅 于剑 中国人工智能学会 中国科学技术出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达
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精通AI虚拟数字人制作与应用：直播主播＋视频博主＋营销广＋教育培训 木白 预计发货0601
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工业机器人操作 对工业机器人应用基础、ＡＢＢ工业机器人操作等讲解非常透彻，是工业机器人编程和操作的入门书。
1、对工业机器人应用基础、ＡＢＢ工业机器人操作、工业机器人的调整与保养等讲解非常透彻，是工业机器人编程和操作的入门书。 2、内容从生产实际出发，贴合职业技能标准，突出实用性。
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21世纪机器人 当机器人像智能手机、平板电脑和电视机一样普遍的时候，我们的生活会变成什么样呢？你的21世纪机器人可以干什么呢？
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DeepSeek实用操作指南 入门搜索答疑写作 李尚龙 著 deepseek实用操作指南AI人工智能书籍DS从入门到精通
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本书不是一本深入探讨商务智能技术的学术性书籍，而是对商务智能的基本问题进行系统的介绍，为读者对商务智能的深入学习打下基础。为增强读者的感性认识，本书的讨论配有很多实例，每章*后还附有主要的参考文献以供读者更深入的学习。
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AIGC:智能创作时代 从机器学习到智能创造，生成式人工智能，一场科技与艺术的碰撞。
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机器学习提升法 理论与算法 机器学习理论，人工智能导论，机器学习导论和算法图解，提升法创始人、哥德尔奖得主的代表作，书中附有大量的应用实例和插图并提供书中彩图文件。
1.本书是提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作； 2.将提升法背后的各种理论举重若轻、抽丝剥茧、深入浅出地详加介绍； 3.充分考虑入门读者的需求，对所有材料都进行了适当的裁剪，每章后附有练习题； 4.书中有大量的应用实例和插图； 5.提供书中彩图文件。 提升法（boosting）是一种机器学习方法，其思想是通过组合许多较弱的、不准确的 经验法则 来创建一个高度精确的预测器。围绕提升法已发展出非常丰富的理论，涉及一系列的主题，包括统计学、博弈论、凸优化以及信息几何学。提升法也在生物学、计算机视觉和语音处理等领域获得了成功应用。 本书由提升法的提出者、罗伯特 夏皮雷（Robert. E. Schapire）和约夫 弗雷德（Yoav Freund）亲自执笔，汇集、组织、简化并实质性扩充了关于提升法的研究成果，以不同背景的读者都可以轻松阅读并理解的方式
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deepseek极简入门与应用 零基础轻松学会DeepSeek 附赠274个高知识量提示词 deekseep从入门到精通
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本书是国内*系统、*全面反映当今人工免疫系统学科研究发展的专著角度独特，从免疫认知、免疫系统智能性角度展开叙述，对人工免疫系统研究很有启发性。 形式多样，涉及免疫系统仿真、免疫启发的硬件、免疫启发的软件等多种形式，反映了人工免疫系统启发源及潜力。 内容全面，从面向生物的人工免疫系统到人工免疫系统理论研究，涉及免疫优化、免疫调度、免疫控制、免疫主体、免疫计算机、免疫启发的软件系统等多方面内容，反映了人工免疫系统的应用广泛性。
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《基于网络的设计制造及智能集成》是以作者顾寄南近十年来主持完成的有关基于网络的设计制造方面的国家863项目、国家信息产业部项目、国家重点实验室开放基金项目、省科技攻关项目、省工程研究中心开放基金项目、省重点实验室开放基金项目、市信息化重大专项项目的研究成果为基础编写而成，有较高的学术水平与工程应用价值。全书阐述了基于网络的协同设计及参数化技术、网络制造的若干关键技术、基于网络的制造资源智能检索和集成技术、基于网络的产品协同商务及竞价系统等，其内容和体系具有明显的特色。
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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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概率图模型 基于R语言 "热门机器学习研究方向 贝叶斯网络和马尔可夫网络分析方法 深度学习书籍 全彩印刷 热门机器学习研究方向 贝叶斯网络和马尔可夫网络分析方法 深度学习书籍 全彩印刷"
概率图是什么？一种可视化概率模型的方法，有利于设计和开发新模型，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域应用广泛。读者可以从本书中学到哪些知识？ 理解概率图模型的概念，为特定的问题选取特定的概率图模型。 调整模型参数，自动发现新的模型。 从简单到复杂，逐步理解贝叶斯模型的基本原理。 把标准的线性回归模型转换为强*的概率图模型。 理解当今产业界广泛使用的模型。 使用推断和近似推断算法，计算后验概率分布。本书是市场上基于R语言的概率图图书。异步社区提供配套代码下载，网址http://www.epubit.com.cn/book/details/4893。
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机器学习原理与Python编程实践 机器学习原理与Python编程实践，专为初学者顺利入门设计，解决机器学习中数学基础和编程实践的两大障碍
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，尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说，从头开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，才能更深入理解算法。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入门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本
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工业机器人实操进阶手册 图解工业机器人操作●编程●应用 从入门到精通，完全图解+逐步进阶
◆图解工业机器人操作、编程、应用 从入门到精通：本书从实用的角度，根据实际操作的要求，介绍了工业机器人从结构、安装连接、选型到操作、设置参数、编程指令等方面的内容。 ◆逐步进阶：内容循序渐进，由浅入深，读者可根据本书的内容顺序，一步一个台阶的学习前进，快速掌握工业机器人的实际知识和应用方法。 ◆实用性强，作者有三十年工业机器人操作应用的实践经验：根据实际的应用成果，介绍了工业机器人在抛光、测量分拣、码垛等方面的应用，提供了详细的编程方法。
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机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践 星环科技人工智能平台团队实战总结，机器学习的实战书籍，既能了解人工智能相关的算法原理，也能结合可落地的具体应用场景进行实战。
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。
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机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据，本书代码经过精心剪裁，长度适中，以便你灵活将其运用到自己的项目中。
本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目时，可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述了机器学习的全过程，还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。
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基于Azure的自动机器学习 微软副总裁作推荐序，本书不仅提供了有深度的技术介绍，还提供了大量实践示例和案例研究，展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。
对机器学习的需求在迅猛增长。各行业的组织都努力在其产品和流程中注入智能以取悦客户，扩大业务影响。不过，开发一个好的机器学习模型是一个迭代且耗时的过程。通过使用机器学习来帮助构建模型，自动机器学习可以让这个过程变得更容易。这本实用指南介绍了如何对你的数据应用自动机器学习。 本书不仅提供了有深度的技术介绍，还提供了大量实践示例和案例研究，展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。有一定机器学习经验的数据科学家和开发人员可以学习如何使用Automated ML工具来更快、更高效地构建他们的模型。
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海量数据处理与大数据技术实战 从原理到实战，在保证高并发、高可用、高可扩展性和高可维护性的基础上，教你从零开始构建基于海量数据处理的离线批处理平台和在线实时计算平台等大数据系统。
1. 热门：涵盖大数据开发领域的常用热门技术和主流框架，包括Hadoop、Hive、Sqoop、Flume、Kafka、Storm、Zookeeper、MySQL、Redis、ActiveMQ等，详细讲解了其基础知识、发展现状和应用前景。 2. 详尽：从基本原理到环境搭建，再到编程案例，完整讲解了大数据离线批处理处理技术和大数据在线实时处理技术。 3. 图解：讲解每种技术框架时都配有大量的框架架构图和执行流程图，并为相关的技术框架配有详细的开发案例。 4. 实用：案例系统分别采用离线批处理计算技术和在线实时计算技术实现，几乎整合了本书中所涉及的所有大数据框架，对此系统案例稍加修改，便可用于实际的项目开发中。
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Scala机器学习 全面、系统讲解使用Scala在Spark平台上实现机器学习算法的实用技术、方法和*实践。
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机器学习：基于OpenCV和Python的智能图像处理 由浅入深、循序渐进的原则编写，并与大量实例相结合，使读者可以边学边练，从而提高学习的兴趣与效率
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1.本教材在介绍工业机器人的基本概念、分类、组成和应用的基础上，以Panasonic机器人为例，主要介绍了焊接机器人的操作、编程方法及保养维护。全书共分为五个项目，十五个任务，以学生动手实践为主线，采用任务描述、任务分析、任务实施、任务小结、总结评价等几个环节进行。 2.本书侧重于对学生实际操作能力的培养，力求通俗易懂，图文并茂，并紧密结合现场的实用技术，突出综合素质、职业能力和应用能力的培养。 3.特别适合中职职业院校教学，还可作为企业相关技术人员的培训教材。
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人工智能（第3版） 站在人工智能教改和科研前沿，以基本理论与方法为主体，注重阐述人工智能新方法与技术
1．教材第1版入选普通高等教育 十一五 *规划教材，第2版入选普通高等教育 十二五 *规划教材，被多所985、211高校采用。 2.作者硕士博士先后师从南京大学莫绍揆先生、国防科技大学陈火旺先生，打下了扎实的理论基础。目前，担任军队人工智能专业组专家。多年从事人工智能科研和教学工作，并借鉴了国内外优秀人工智能教材的习题及案例。 3．教材以基本理论与方法为主体，反映人工智能技术发展现状，以方便学生理解和培养学生具备继续学习能力为目标；教材定位力求扩大适应面。 4．用比较多的篇幅论述人工智能的应用，除包括问题状态与搜索、知识表示、知识库系统、机器学习、自然语言技术处理、机器人学等内容外，还增加了智能体、语音处理、神经网络、自然启发式优化算法、互联网智能等内容。 5．注重实践。附录I介绍了人工智能程序设计语言Prolog
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机器学习观止——核心原理与实践 某著名通信技术公司、世界100强企业首席技术专家全面介绍人工智能、深度学习、强化学习的核心原理与应用
一个处于工程应用前沿的首席技术专家带你系统学习AI技术： 学术 应用，综合学习，融会贯通； 软件 硬件，系统学习，整体思考； 算法 平台，密切结合，释疑解惑。
¥126.00定价：¥168.00 (7.5折) 电子书：¥117.60
本书主要结合工业机器人的诸多理论及应用技术等，对机器人的相关知识点进行了较为全面的导引性描述，并辅以教学课件供教师教学参考和学生自学。
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传感器技术及应用项目教程 采用项目任务编写模式，利用工程中的典型案例讲解，介绍了RFID，机器人等新技术
配套资源：电子课件 本书特色： ★采用 项目 任务 模式编写，每个项目介绍一类被测量 ★ 利用工程实践中的典型案例进行讲解，淡化理论推导 ★ 介绍了RFID、机器人等新型传感器技术的应用 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：2850823889，email：2308140194@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供高职机电类教师QQ交流群：299732804，欢迎加入！
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高等学校应用基础型人才培养规划教材·实验实训 传感器系统实验教程
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本书将抽象的理论解释得通俗易懂，从非相关行业、零基础的人群视角，呈现了贝叶斯算法的技术构图。 深圳市壹倍科技有限公司CTO 黄岚 与其他的算法类书籍略显不同，本书不仅从专业的角度给出了推理解释，还结合贴近生活的例子进行举例，使读者能够较容易地理解相关的技术。 广州一文智能科技有限公司总经理 陈一辉 本书逻辑缜密，案例讲解清晰，内容循序渐进，内容简练但重点突出。 上海嘉胥信息技术有限公司CEO 张龙亮 本书知识涵盖面广，能够帮助读者快速入门，尤其是对于不确定性问题的诠释很精彩。在AI类项目中，我们很多时候都会面临各种不确定性问题，该书能够引导我们正确地看待这些不确定性问题，有助于我们创造出更符合自己期望的东西。 重庆酷贝科技发展有限公司项目经理 唐泽辉
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机器学习及其硬件实现 [日]高野茂之 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案
1. 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案，读者可根据需要将这些解决方案应用于合适的机器学习算法。2. 对现有研究成果和产品进行回顾，分析不同的机器学习模型，并通过FPGA和ASIC方法解释目标机器学习模型的设计。3. 对硬件设计的未来方向进行展望，涉及传统微处理器、GPU、FPGA和ASIC等，帮助读者了解现代研究趋势，进而实现自己的设计。
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随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。 通过本书，你将能够： ·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 ·探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 ·探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 ·深入
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机器学习与资产定价 资产定价、机器学习、金融学、经济学、量化投资等相关的从业人员、研究人员、投资人、高校学生和老师的前沿工具书。以经济学推理的方式将机器学习方法和思想引入投资实践和研究之中。
您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的？ 几年前，对于某些对冲基金来说，机器学习或许还是 不能说的秘密 。但现在看来，机器学习几乎已经成为行业的共识。完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。 在投资领域，机器学习与资产定价的有效结合，助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流，头部的量化机构也都形成了自己鲜明的特色，而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下，以数据为基础的机器学习策略，不仅更具吸引力和成本效益，而且成为竞争优势的关键来源。 通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价，无论对学界理论研究还是对业界投资务实，都具有深远影响。以人工智能、机器学习并
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Python机器学习中的数学修炼 砥砺基础、步步为营 点破公式背后的层层玄机 循序渐进、润物无声 为你打开一道通向机器学习世界的数学之门
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与*化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进一步介绍了回归、分类、聚类、流形学习、集成学习，以及概率图模型等机器学习领域中的重要话题。其间，本书将引领读者循序渐进地拆解各路算法的核心设计思想及彼此间的关联关系，并结合具体例子演示基于Python进行实际问题求解的步骤与方法。真正做到理论与实践并重，让读
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AI职场神器：高效办公实战手册 AI赋能职场办公指南题词技巧与实操手册常用AI工具全流程教学职场办公效率提升AI办公实用
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机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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