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运动控制系统（普通高等教育电气电子类工程应用型“十二五”规划教材）
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计算机辅助翻译概论 本书详细讲解了人工智能时代翻译行业从业者需要掌握的翻译技术相关的知识和技能。
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机器学习开发者指南 《TensorFlow机器学习项目实战》作者撰写，全面切合机器学习算法要点,帮助读者真正掌握深度学习的原理及开发
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开发。 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进概念； 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。
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人工智能的底层逻辑 张长水 著 清华大学出版社 新华正版书籍
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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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AI应用通识课 深度探索人与技术的协同进化 ，从 "AI 旁观者" 转变为 "AI 共创者"，在数字化浪潮中抢占先机
全场景覆盖：打通组织、部门、个人三层应用，覆盖 20 + 行业细分场景，适配不同规模、不同领域需求。 工具即学即用：提供 100 + 提示词模板、50 + 案例拆解、30 + 流程图，可直接应用于调研设计、数据分析、报告撰写等工作。 方法论与案例结合：既有组织诊断、战略解码等理论框架，又有北京银行数字化转型、某民办教育集团政策应对等实战经验，兼顾专业性与可读性。 本书不仅是一本 AI 应用工具书，更是一场关于 人与技术协同进化 的深度探索，帮助读者从 AI 旁观者 转变为 AI 共创者 ，在数字化浪潮中抢占先机，实现组织与个人的双重价值提升。
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Python机器学习经典实例 第2版 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示，用Python库来解决机器学习实际问题，提供本书源代码以及书中彩图文件下载。
本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用，指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法，如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 后，本书结合实例讲解了更先进的技术，包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书，你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能，并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容： ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术，以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据，并构建分析模型 ■处理语音数据，使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强
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本书共5 章内容，主要结合目前流行的人工智能编程语言Python 对机器学习案例进行分析，介绍 机器学习的相关理论，并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、 分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例，力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌 握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员，也适合非计算机相关专业人员阅读。 理论性强，较难理解的内容统一放在了附录A 中，这部分内容适合具备一定理论基础、对机器学习理 论推导有兴趣的读者。 本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习入门课程的教材。
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PyTorch深度学习编程：创建和部署深度学习应用程序 [美]伊恩·波特 著 东南大学出版社【售后无忧】 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先，你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。*后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书，你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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AI时代：人类秩序的颠覆与重塑 AI不会取代人类，但会取代那些拒绝与AI合作的人
落实十五五规划推荐读物
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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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传感器与检测技术项目式教程 项目任务式编写，突出体现实用技术的掌握和应用。
1.本书突出了现代新型传感器及检测技术，给出了较多的应用实例。书中适当插入一些传感器实物和工作现场照片，增加了内容的直观性和真实感。2.配套与教材充分结合的电子课件、习题答案、教案等资源。
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机器学习导论 从事机器学习应用研究的初学者读物，可快速形成对机器学习技术总体思路的把握，从而可以在需要的时候能理清头绪，从众多机器学习方法中找到合适的工具。
《机器学习导论》从实战出发，内容全面，从基本概念入手，介绍了各种机器学习的基本类型。现代机器学习部分，不仅仅是*受关注的深度神经网络学习，同时还介绍了近十年取得令人关注进展的其他机器学习分支。着重于现代方法，但是也没有忘记详尽地介绍经典方法，刻画了机器学习学科发展历史上的各个里程碑式的重要成果，基本覆盖了机器学习技术各个时期的主要方向；第二，该书内容比较浅显，对大多数方法的介绍做到点到为止。有利于入门学生摆脱具体算法的纠缠，快速通读下去，避免信息破碎；第三，本书对各种方法的关联性做了重点阐述，有利于形成知识脉络。第四，作者对每种技术都给出了大量参考文献，便于读者根据个体需求深入学习。上述这些特点对从事应用研究的初学者非常重要，基于这些信息，便于形成对机器学习技术总体思路的把
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自主移动机器人与多机器人系统：运动规划、通信和集群 本书旨在为移动机器人研究提供理论基础、实践指导和现成的导航算法。
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OpenCV计算机视觉开发实践：基于Qt C++ 朱文伟、李建英 清华大学出版社 9787302684794
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（假一罚十可开发票）【DeepSeek极速上手 ：高效做事不内耗 】 DeepSeek高效学习法 中小学生AI学习手册 DeepSeek极速上手 ：高效做事不内耗
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一句话玩转AI绘画 入选“2026年全民终身学习活动社长总编推介书目”“2026年度科普阅读推荐书目”
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在人工智能浪潮的大背景之下,机器视觉的应用广度已经覆盖各个行业，机器视觉与应用研究主要的目的是让计算机实时处理传感器感知信息、用图像和图像序列来识别和认知三维世界，终达到让机器人或机器具有 视觉 功能，满足社会对机器的智能化需求。该书理论与实际结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用解决方案。
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本书围绕“AI智能体”系统介绍其基本概念、主流AI智能体平台实战方法和技巧、AI智能体底层原理等。通过阅读本书，读者可系统掌握从零开始搭建AI智能体的完整路径。本书不仅是一份AI智能体的实战应用指南，更是一份通向AI时代工作方式的路线图。本书由畅销书作者，创业导师廖显东老师倾情打造。
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TensorFlow机器学习 简单易学的实例，助你轻松开启机器学习之旅
谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。 首先，你将了解TensorFlow的基本**过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的*个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。*后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库 TensorFlow-Slim。 本书包含以下内容： ? 探索如何使用不同的机器学习模型来处理数据；
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