乐高机器人是乐高公司推出的一款新产品，它包括一套用于搭建物理结构的零件库和一个控制行为动作的大脑。
全面梳理无人驾驶技术之作！ 适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。 无人驾驶技术概览 无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法 深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用 无人驾驶安全等多个主要技术
人类史上人工智能灵思诗集！跟随 少女诗人 萌妹子 微软小冰，走诗的唯美世界。 微软全球执行副总裁，美国国家工程院外籍院士沈向洋博士倾情作序推荐！ 师从中国519位现代诗人，经过6000分钟、10000次的迭代学习，至今创作70928首现代诗，从中精心挑选139首。 精心排放每一张美图，特种纸全彩印刷，力图将*美的诗集呈现给每一位读者！ 湛庐文化出品。
一线资深技术专家撰写，凝结其自身多年的实践经验，深浅出阐述深度学习的发展历程、相关概念和工作原理涉及当前流行的两个深度学习工具：Caffe和TensorFlow，并且初步探讨强化学习的基本原理和应用
和谐人机环境是计算机理论和技术的一个重要的发展方向，也是当前计算机研究的一个热点领域。
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
1.内容全面 俯瞰全领域，网罗人工智能发基础理论和技术； 2.图文并茂 334张图示帮助理解，以图配文，知识清晰直观； 3.专业实用 详略得当，辅以公式和代码，为深研究基础。 知识涵盖： 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算
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。
凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友，都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。
《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。
本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及**的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入，出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具，并提高研究机构在该领域研究的普及化。
随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展，人工智能已广泛应用于各行 各业，把人工智能技术作为大学教育的通识课程，已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程，这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上，结合通识课程的要求，编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。
1.PyTorch核心发者教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。 2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果行可视化。 3. PyTorch核心知识 真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力： a.全面掌握PyTorch 相关的API 的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法； b.快速从零始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器； c.轻松学会使用PyTorch 实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题； d.章尾附有 练习题 ，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。 4. PyTorch 联合创作者Soumith Chintala作序推荐！ 5. 书中所有代码都是基于Python 3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
1.作者*近几年与多家企业合作，展了多项机器学习数据分析的项目，熟悉机器学习的基本原理，并对 TI One、Spark MLlib、TensorFlow 等主流的机器学习工具的安装、配置以及使用过程中的问题比较熟悉，积累了一些详细的分析案例，可以支撑《机器学习实验案例分析》的内容。 2.通过《机器学习实验案例分析》的学习，学生不仅可以模仿实验指导书重复基于 TI One、、Spark MLlib、TensorFlow 的实际数据分析应用，也很容易与一反三，对新问题设计合理的分析思路。 3.作者是国内早期研究商务智能的学者之一（2001 年起），在国内也是较早设商务智能等数据分析课程（2003 年起），有一定的影响力。商务智能被评为上海市精品课程，获得 2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。 4.通过精心选择数据和应用问题，并设计项目的实验指导书，突出数据分析过程中常遇到的问题，使
本书深浅出地为读者解答三个问题：为什么是 Z-Wave？什么是Z-Wave？如何实现Z-Wave？本书的第0章 从过去看未来，以宏观的视角去看IT市场过去走过的路，借鉴IT行业的发展，分析科技产业的发展规律，再对比Z-Wave技术目前在欧美市场的发展情况，让读者可以从多个维度去思考物联网产业未来的发展轨迹，从而解答*个问题，余下的6个章节涵盖了比较全面的内容，包括射频基础理论、市场上各种同类型技术的分析比较、Z-Wave技术的体系与机制、各种主要功能的原理与具体实现方式、真实世界的实用案例等，为读者解答第二个、第三个问题。
1. 多个AI应用案例。本书提供了多个AI应用的实际案例，让读者直观地看到AI已经可以出色地完成很多任务。从绘画、视频制作到科研等各种领域，你将发现 AIGC（人工智能生成内容）工具的强大。 2. 工具丰富实用。在一个个具体的实际场景中介绍好用的AI工具，包括ChatGPT、Midjourney、DALL E、AutoCut、DEVONthink、 Elicit、 LEX等。读者能够具体地看到用工具解决问题的全过程。 3. 授人以鱼，也授人以渔。在一个个工具的介绍下，让读者逐步学会方法，找到适合自己的AI应用方式：发现问题 关注需求 查找工具 使用工具 解决问题，不断螺旋式成长。 4. 清晰展示小米科技联合创立人王川认可的AI使用经验。不仅仅只是介绍一些 AI 工具，还详细阐述了方法论，帮助读者提高对 AI 的认知，增强使用工具的信心和技能。 5. 本书作者----天津师范大学管理学院副教授，硕士研究生导师
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。
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
1. 深度学习系统的一大步 GAN，在图像生成和数据增强领域有出色表现； 2.以Python语言实现，很强的实战性，涵盖构建、训练、优化全过程； 3.英国创企孵化器Founders Factory计算机视觉领域的联合创始人Jakub Langr与美国纽约一家初创公司的高级产品经理Vladimir Bok合力写就； 4. 获Simeon Leyzerzon、Dana Robinson、Grigory V. Sapunov、Bachir Chihani等人联袂推荐； 5.提供本书示例代码。
扣子(Coze)Skills+OpenClaw 实战:零基础玩转 AI 智能体
【真正零代码】全程无一行代码，聚焦自然语言描述需求、沉淀经验，适配所有非技术背景读者，无论是职场办公族、行业专家还是零基础小白，都能轻松上手。【6大实战项目，覆盖*强变现场景】精选*容易提效、*能变现的高频场景：直播带货话术复用（电商/运营）、股票技术分析（投资/理财）、微信公众号文章配图（内容创作）、小红书爆款笔记生成（社交媒体/营销）、PPT创作助手（职场办公）、数字营销GEO与SEO（企业营销/增长），即学即用。【超多配套资源】全量配套的项目素材包（可在扣子编程直接导入的Skills包），180+分钟实操演示视频，全书配套提示词模板，30+页OpenClaw部署和使用案例
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
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。
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。
本书主要讲述非线性系统分析和非线性系统设计的基本理论。
1.本书引用国内外大量理论研究和实践经验，内容翔实。 2.本书作者有数百家企业的服务经验，对于数字经济的背景、发展及相关框架有着非常清晰的认知。 3.本书从少见的经济学视角出发，而非常见的产业视角，为读者提供了不同维度的数字经济概念。 4.本书语言通俗易通，可以面向各类读者，无论是初学者还是研究者。
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。
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。
《比较》杂志研究部主管，主要研究方向为产业经济学、数字经济、反垄断和管制经济学。曾在中英文期刊上发表学术论文六十余篇，在报刊杂志上发表文章数百篇。曾获得《金融研究》年度论文奖、优秀论文奖、《经济观察报》专栏奖。著有《区块通识：关于区块的111个问题》。 吕琳媛 电子科技大学教授，主要研究方向为复杂网络信息挖掘领域，包括海量信息导航、挖掘、推荐和预测。国家自然科学基金优秀青年基金获得者、四川省青年人才。阿里巴巴复杂科学研究中心副主任。2018年选《麻省理工科技评论》 35岁以下科技创新35人 。著有《重塑：信息经济的结构》。
- 领导 谷歌大脑 的工程师Jeff Dean发来寄语- 李航、余凯等人工智能领域专家倾力推荐- 基于TensorFlow 1.1，包揽TensorFlow的新特性- 技术内容全面，实战案例丰富，视野广阔- 人脸识别、语音识别、图像和语音相结合等热一应俱全TensorFlow是深度学习的zui流行的框架之一，极适合新手门。谷歌公司正致力于建立一个相关软件和机器学习模型的源生态系统，这是人工智能发展的技术风口。本书基于TensorFlow1.1版本，深TensorFlow基础原理、设计理念、编程模型、源码分析和模型构建、工业界应用、大规模数据训练等。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。 基础篇 人工智能门，学习深度学习的方法。 TensorFlow基础原理、设计架构和编程模型。 常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列及线程、实现一个自定义OP。 TensorBorad可视化的全面解析。 源码分析。 神经网络（CNN和RNN）
测控技术近年来发展迅速，是一门集光、机、电、算于一体的工程性和综合性技术。
秋叶大叔 秒懂AI系列 重磅新作，深探讨AI在论文写作中应用的实用技巧； 注重方法逻辑，适用于DeepSeek、豆包、文心一言和ChatGPT等各种AI大模型； 论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作。
一本书讲透ChatGPT的前世、今生与未来，实现从AI小白到高手的化。 重磅专家力荐：著名经济学家朱嘉明作序，北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任喻国明，畅销书《暗知识》作者、师从人工智能鼻祖伯纳德 威德罗的王维嘉博士，等倾情推荐。 聚焦前沿热：揭秘以ChatGPT为代表的大语言模型爆火背后有哪些原因？有何时代价值与意义？ 描绘应用蓝图：大语言模型给哪些产业带来了福音？相关技术究竟能派上什么用场？ 远瞻行业风险：机遇来临之际还将迎来哪些挑战？我们该如何应对？
机器人技术在强调一致性与完美性的工业领域极具吸引力。 自动化在当今世界发挥着重要作用，其中的大多数是通过机器人应用和支持机器人的各类平台实现的。 ROS是一个模块化软件平台，用于发通用性的机器人应用。本书聚焦于ROS当前稳定的发布版本Kinect Kame，讨论机器人领域的高级概念，并展示如何使用ROS编程。 本书首先深介绍ROS框架，帮助你清晰地了解ROS是如何工作的。然后，你将学习如何构建复杂机器人的模型，并用运动规划库（ROS MoveIt！）和ROS导航软件包集（Navigation）对机器人行仿真和交互。之后，你将了解如何把I/O发板、传感器和执行机构与ROS连，还将学习如何连硬件设备，以及如何用ROS和ROS-Industrial对复杂机器人行仿真。*后，你将了解ROS程序设计的*佳实战技巧与经验。 通过阅读本书，你将学到： ·创建一个7-DOF机械臂，以及一个差速轮式移
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16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爱好，行了精选和重组，每年出版3辑。第8辑共包括4章内容，介绍了常见的警用和应急响应机器人以及和老人交互的机器人等主题；介绍了Nomad、Turtlebot和Parallax等工具的使用，方便读者行机器人DIY；还包括自己动手制作无人机专栏文章（第四篇）；*后介绍了全球机器人领域*的研究动态和资讯。《机器人爱好者》系列专辑内容权威，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，本系列图书也非常适合参加各类
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。
深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始，着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书，你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型；● 理解深度学习模型背后的核心概念；● 使用自动编码器识别
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
（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。
MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单，实例丰富，详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法，用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
1.内容新颖，重新审视元宇宙生态 理性讲解元宇宙前沿技术、应用场景、商业发展逻辑，为小白的投资、生活等方面进行理性讲解，预防被割韭菜。 2.由浅入深，简单易懂 本书语言通俗易懂，层层递进，凝聚了作者多年研究成果和认知总结，适合对元宇宙感兴趣的小白、区块链从业者阅读。 3.作者资历丰富，众多专业人士推荐 何宝宏、蔡文胜、冯波、神鱼、孔剑平等26位领域专业人士联袂推荐！作者通证一哥专注NFT、DAO、Web3、元宇宙研究，具有丰富的区块链行业经验，曾担任多个区块链项目通证设计顾问和网络营销高管。 4. 洞察热点，自下而上。 从宇宙和人类文明的本源说起，洞察DAO、GameFi、Land等热点，推荐大家一读~
谷歌机器学习发专家、华为深度学习团队系统工程师、华为深度学习云服务的技术负责人联合编写 中国科学院计算技术研究所副研究员/中国大数据技术大会（BDTC）发起人查礼、 长江学者 特聘教授/浙江大学计算机学院院长陈刚作序 才云科技创始人兼CEO张鑫、Google Brain资深工程师周玥枫、华为人工智能领域主任工程师夏命榛、云账户联合创始人兼CTO邹永强、博拉科技创始人兼CEO周公爽、微软亚洲研究院助理研究员王锦鹏、 知衣科技联合创始人兼CEO 郑泽宇联合 不仅介绍如何使用TensorFlow，还剖析了系统设计原理
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
京公网安备11010502037644号|经营许可证编号：合字B2-20160011|互联网药品信息服务资格证
购物车