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套路!机器学习:北美数据科学家的私房课 艺术的R语言,秒天秒地秒统计;Get!女神学姐数据科学技能包
亚马逊资深数据科学家李明博士、统计之都创始人谢益辉博士抢先品读 当前关于大数据、人工智能的炒作着实令人眼花缭乱,如大数据平台(如Hadoop、Spark),以及一些黑箱模型,如神经网络,深度学习(实际上就是多层神经网络)。各路媒体和 砖家 深谙吃瓜群众不明觉厉的心态,所以就像个 妓院头牌 似的越发摆谱。作者并没有打算写一本数据科学的圣经,告诉你所有关于数据科学的一切;只想尽可能地给大家还原一个真实的数据科学和数据科学家。希望能为后来者提供一些信息,使得读者们能够少走弯路。
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Fractional Dynamics: Applications of Fractional Calculus to
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本书从测试技术的基础理论入手,介绍信号检测、数据处理方面的基本知识,引出传感器分析的一般性理论基础,然后再展开介绍各种类型传感器的工作原理、特性及应用,*后介绍传感器在工程测量方面的几个应用实例,其中有些是作者在科研方面实际应用的例子。
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传感器技术与应用(高职高专电气及电子信息专业技能型规划教材)
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医疗机器人建模与制造 解析 人体模型的建模过程,涵盖脑机接口、外骨骼、可穿戴等前沿技术,开启医疗机器人的智能新时代
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工业机器人技术与应用 简单明了的方式来介绍机器人相关技术,使读者能够非常顺利地学习理解相关内容
例子有针对性,原理讲得不枯燥本书可作为高等院校自动控制专业、电子工程、机械工程以及机电一体化等相关专业的本科生、研究生的教学使用,也可供从事机器人学研究、开发和应用的相关专业技术人员学习参考。、
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超级实用的技术手册,给出有助于快速解决诸多Hadoop相关技术问题的实际解决方案。书中包含丰富的简单、实用的代码示例。 《Hadoop实战手册》特色是: 文字简洁,易于读者理解。 精挑细选,关注*重要的任务和问题。 细心组织,提供高效的问题解决方案。 讲解透彻,清晰解读每个操作步骤。 举一反三,将解决方案应用到其他场景中。
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《物联网之感知社会论》内容分为五章。**章讨论物联网与互联网、移动通信网的本质区别,总结物联网的四大特征;第二章分别以网络社会化、协同社会化和服务社会化为主要讨论内容,分析物联网感知社会论的主要内涵;第三章以理论表征方法对第二章的内容进行了诠释;第四章解读了物联网中标识和安全这两个技术要素所具有的新内涵;第五章通过对防入侵应用系统、感知战场应用系统和感知城市等代表性的物联网综合应用系统进行实例分析,探讨物联网社会化理论应用的实践方法。本书由理学博士刘海涛著。
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本书以不确定系统为对象,研究了一般不确定线性系统的综合问题,估计了不确定滑模控制系统的动态品质;针对不确定时滞系统,提出一种虚拟反馈控制策略,分别得到了设计时滞独立型、时滞依赖型滑模面的充分条件;并进一步分析不确定中立型时滞系统的滑模控制问题;基于T-S模糊模型,设计了不确定非线性时滞系统模糊滑模控制器。此外,在离散趋近律的基础上,提出了一种扰动动态补偿的离散趋近律,提高了离散滑模控制系统的动态品质;*后将以上理论应用于倒立摆系统、混沌镇定系统、混沌同步系统以及电机伺服系统等问题,得到了一些有意义的结论。
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Python迁移学习 使用TensorFlow和Keras实现*级深度学习和神经网络模型 人工智能教
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OpenCV计算机视觉编程攻略 第三3版 人工智能OpenCV3编程入门及算法精解教程人脸识别图形图像识别方法
结合C++,从基础入门计算机视觉编程 掌握立体图像深度检测、三维重建、目标跟踪、人脸识别等图像和视频分析方法 人工智能落地关键技术
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本书通过大量例题的讲解,系统地总结了知识表示、自动推理(包括归结推理和不确定推理)等各类问题的求解方法和步骤,使人工智能的问题求解变得有章可循、易于实现,只要按照书中所列的解题步骤求解,相信大部分习题都能迎刃而解。本书可作为高等学校计算机及相关专业高年级本科生和研究生人工智能课程教材,也可供从事人工智能研究和应用的科技工作者参考,还可供同等学力申请硕士学位人员以及参加其他考试的相关人员参考。
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OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版 OpenCV3编程入门及算法精解教程 人工智能开发教程 人脸识别 三维重建 图形图像识别方法
作为人工智能的 眼睛 ,计算机视觉技术一直备受关注,辅助驾驶、视频监控等相关应用也越来越多。流行的开源程序库OpenCV无疑是开发智能计算机视觉程序的不二选择。它包含500多个用于图像和视频分析的优化算法,2013年升级的OpenCV 3版本在易用性上也有了极大提升。本书系统介绍OpenCV 3,带领读者由浅入深地了解如何开发计算机视觉程序。作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始,解释和探讨了图形和图像识别的具体方法,对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。本书主要内容包括:OpenCV库基本结构通过操作像素处理图像用直方图分析图像将图像分割成同质区域,并提取有意义的物体使用图像滤波技术提高图像品质利用图像几何学,建立同一场景不同视角的对应关系根据图像的不同视角标定相机使用机器学习技术检测图像中的行人和物体根据多
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智能服务机器人对机器人的基本要求是机器人能够在人所处的环境中工作,使用人所使用的工具并能与人类和谐相处。在这一点上,双足机器人与轮式、履带式、多足等类型的机器人相比,具有更好的地面适应能力和灵活性。而要使双足机器人能够在日常环境中完成各种任务,除了要使其能感知、理解外界环境,定位、导航外,更基本的是要求其能在安全、稳定、低能耗等指标下完成从当前位置到目标位置的移动,通过快速的改变运动姿态以绕开障碍物并在移动的同时完成搬运、推拉等行为。
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根据几年来《传感与检测技术(第2版)》(作者刘红丽)的使用情况和教师学生各方面的反馈意见,为了进一步适应高等院校对传感与检测技术教学的需求,编者对2007年出版的《传感与检测技术》进行了全面的修订。这次修订除了保持本书深入浅出、理论严谨、系统性强、工程实践性强、便于自学等特点外,突出了教学内容的基础性和先进性相结合,基础理论与测量功能相结合,测量原理的学习和实践中可实现性相结合的特点。本书第1章~第3章、第6章以及第9章由刘红丽编写,第7章和第8章由张菊秀编写,第4章和第7章部分章节由徐沪萍、徐志刚编写,第5章由杨胤铎编写,全书由刘红丽负责统编和定稿。
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郁有文、常健、程继红编著的《传感器原理及工程应用(第3版)》是为高等院校电子信息类、工业自动化及计算机应用等专业编写的一本专业课教材,是作者在多年从事传感器教学及科研的基础上编写成的。本书内容丰富、全面、新颖,叙述力求由浅入深,在讲述传感器原理和特性时,力争讲清物理概念,在介绍传感器的应用时,充分结合生产和工程实际,使教材具有一定的实用和参考价值。书中采用把传感器与检测技术结合起来的写法,充分考虑了传感器的应用和教学内容的需要。
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近年来,建筑能耗在其设计和施工过程中已经成为一个决定性的因素。随着碳占用空间成为日益严重的问题,所以优化建筑能耗和减少CO2排放是很重要的。因此本书提出了人工智能模型及与此应用相关的优化技术。 作者首先回顾了近的建筑能耗预测模型:工程方法、统计方法、人工智能方法,特别介绍了人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)。然后本书集中于SVM,首先将其应用于建筑能耗,然后提出基本原理和其各种扩展方法及支持向量回归机(SVR)。然后作者转向递归确定性感知器(RDP),这通常在提出SVR模型降阶方法和并行计算的好处之前,用于通过仿真实验确定建筑能耗故障。然后本书通过介绍该领域的一些当前研究和进展作为结束。
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模糊模型是一种本质非线性模型,易于表达非线性系统的动态特性,而且从理论上已经证明了几种典型的模糊系统具有**逼近性,可以逼近任意非线性系统到任意精度,因此模糊模型建模和辨识方法被认为是解决非线性问题的一种可行的方法。 本书提出了一类新型的模糊模型——模糊双曲正切模型(FHM)、广义模糊双曲正切模型(GFHM)以及时滞模糊双曲正切模型(DFHM),此类模型的状态矩阵是状态变量的双曲正切函数,其输入矩阵是线性常数矩阵,并且证明了广义模糊双曲正切模型可以以任意精度逼近非线性函数。本书讲述的内容为作者近年来的研究成果,内容新颖,属于当前所属研究领域的前沿问题,具有重要的理论与应用价值。
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机器学习入门之道 机器学习商业应用指南 人工智能入门教程 数据科学参考书 代码基于python
写给IT工程师看的机器学习入门书紧紧围绕 机器学习的商业应用 这个主题,从数学原理上解释机器学习的一些基础算法,如*小二乘法、*推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。帮助读者理解机器学习的本质,着眼于教会读者使用什么样的思维方式,以及如何进行计算,为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。第 1章 数据科学和机器学习第 2章 *小二乘法:机器学习理论*步第3章 *推断法:使用概率的推断理论第4章 感知器:分类算法的基础第5章 Logistic回归和ROC曲线:学习模型的评价方法第6章 K均值算法:无监督学习模型的基础第7章 EM算法:基于*推断法的监督学习第8章 贝叶斯推断:以数据为基础提高置信度的手法
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读者对象:希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1)便于学习,所有的理论后都附有基于Python的具体实例; 2)版本新,适用Python3.5以上版本; 3)实例丰富,场景多样,配套代码完备。
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卷积神经网络的Python实现 解析深度学习 卷积神经网络入门书 基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络 直白的方法讲解机器学习
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识,深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库,完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络,并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库,如TensorFlow,书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上,本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络,同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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本教材突出教材内容的实用性和实践性特点,在具体的系统设计章节中都有设计的一般原则、软硬件设计、设备选型和学生毕业设计实例,能指导帮助学生进行毕业设计。 本书共分9章。1~2章是介绍毕业设计的原则、要求和程序,3~9章是自动化典型系统设计方法和实例。教材适用于高职院校自动化类专业的学生,也可作为机电一体化、应用电子等专业的参考教材,并可作为维修电工技师和高级技师进行论文写作时的参考用书。
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人工智能开发实践:云端机器学习导论 不再追求人工智能项目的完美方案,而是在有限的成本、资源、技术条件下,实现能够交付于实际生产的解决方案,降低AI项目开发成本,缩短开发周期,提升工作效率。
读者对象:1、人工智能、大数据项目开发人员;2、Python、云和机器学习的初学者和高级技术人员;3、对人工智能、机器学习、云系统等主题及其融合感兴趣的读者。 1)交付型解决方案。在有限的成本、资源、技术条件下,完成能够交付于实际生产的解决方案,而不再追求人工智能项目的完美方案。通常,同类图书总是在介绍如何搭建完美系统,而忽略了项目的性价比和可实施性。 2)理念先进。引入了云服务器的概念,讲解如何利用Amazon、Google和Microsoft公司现有的强大云服务产品,构建各种实用的云端人工智能与机器学习系统。 3)案例丰富可操作。配备覆盖面极广的云端Python机器学习应用程序示例,使读者学会使用机器学习、人工智能和云计算工具。 4)实用性强。书中介绍的工作流程和案例涉及从部署到生产各个环节,清晰展现如何使用云提供商提供
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