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统计机器学习及R实现 孙德山 清华大学出版社 9787302639930
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高效机器学习：理论、算法及实践 [黎]玛丽特·阿瓦德（Mariette Awad） [美]拉胡尔·可汗纳（Rahul K 正版可开发票 请联系在线当当客服
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神奇的机器人陈万米 编化学工业出版社9787122199003 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书将机器人的结构与人体结构相结合，深入浅出地介绍了机器人的相关知识，从机器人的躯干与四肢、机器人的脑部、机器人的感官、机器人的循环系统以及机器人的不同应用等几方面，对以上问题做出了解答，以图文并茂的方式；循序渐进地带领读者揭开机器人的神秘面纱，领略机器人的神奇之处。 本书用通俗易懂的语言讲解了较为深奥的机器人科技知识，将前沿技术浅显化，：可以作为大、：中；小学生的教学参考书，也可以给广大机器人爱好者提供帮助。
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普通高等院校“十二五”规划教材：传感器原理与检测技术实践指导教程潘雪涛、邬华芝 编国防工业出版社9787 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《普通高等院校“十二五”规划教材：传感器原理与检测技术实践指导教程》是《传感器原理与检测技术》的配套实践教程。全书共分上、中、下3篇。上篇是传感器原理与检测技术实验的理论基础，简单介绍传感器的基本概念、特性指标、各类常用传感器的基本原理、测量误差、数据处理方法和常用的数据处理软件；中篇是传感器原理与检测技术实验中的典型仪器，详细介绍了实验的基本规则，常用电测仪表的使用方法，国内典型传感器与检测技术实验装置的结构组成、特性参数以及使用说明；下篇是传感器原理与检测技术实验，详细介绍了包括信号调理电路、常用传感器原理及应用、光电类传感器原理及应用3个方面的验证性、综合性和设计性实验，并在第10章专门讲述了基于nielvis平台的创新性实验。 《普通高等院校“十二五”规划教材：传感器原理与检测技术
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AI助力教学 让中小学教师工作更高效 黎渝幸 著 文教 教学方法及理论 计算机控制仿真与人工智能 正版图书籍
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导盲机器人定位与路径规划技术陈超 著国防工业出版社9787118106848 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《导盲机器人定位与路径规划技术》针对导盲机器人及导盲系统的研究与开发，重点在于导盲机器人室内外定位和自动导航技术的研究，凝结了作者近十年的研究成果和研究心血。在服务机器人领域内，首次将导盲机器人的应用和研究的研究成果集注成书，希望《导盲机器人定位与路径规划技术》能成为研究导盲机器人相关技术的一块引玉的砖，使很多人和很多机构能够参与到对导盲机器人的研究和应用上来，造福于广大盲人和视力障碍者群体。 《导盲机器人定位与路径规划技术》共分为9章，分别是概述、导盲机器人系统结构、导盲机器人室内定位技术、导盲机器人室内路径规划和导航方法、导盲机器人室外定位技术、导盲机器人室外路径规划及导航方法、导盲机器人人机交互技术研究、多导盲机器人信息交互系统设计和导盲机器人的应用等。 《导
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人工智能与物联网 [美]迈克尔·罗沙克（Michael Roshak）著 高慧敏 译 清华大学出版社 【新华全新正版书籍
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近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的入门图书，从深度学习原理入手，由浅入深，阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容，同时穿插学习PyTorch框架的各个知识点和基于知识点的实例。*后，综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题，比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说，本书是深度学习和PyTorch的入门教程，同时也引领读者进入机遇和挑战共存的人工智能领域。
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计算智能是以模型（计算模型、数学模型）为基础、以分布并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论与方法。《西安交通大学数学研究生教学丛书：计算智能中的仿生学：理论与算法》系统讲述计算智能的基本内容、基本理论与基本方法。《西安交通大学数学研究生教学丛书：计算智能中的仿生学：理论与算法》分三部分（章）。第一章从模拟智能生成过程的观点讲述模拟进化计算理论；第二章从模拟智能结构的观点讲述人工神经网络理论；第三章从模拟智能行为的观点讲述模糊逻辑与模糊推理。全书突出基础（特别是数学基础），强调背景（特别是生物与工程背景），着眼研究与发展。《西安交通大学数学研究生教学丛书：计算智能中的仿生学：理论与算法》可作为应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学等专业研究生教材使
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本书没有基础的Python语言的入门内容，所以如果从未学习过Python的话，可能不适合阅读本书。 本书的主要内容分为四大部分： （1）Python开发程序的一些方法技巧，如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等； （2）Python中的一些中级使用技巧，如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等； （3）机器学习的基本概念和常用算法介绍，以及如何选择合适的算法； （4）一些使用Python进行建模和机器学习的实际例子。 我们这样设计是在平时工作学习中发现，作为程序员和数据建模或者机器学习的同事在知识结构和实际应用程序上有一些差异。很多程序员无法理解模型的训练、调参等概念，因为这些和传统的不管是瀑布式还是敏捷式的开发都大相径庭；而建模人员对于一个应用项目的需求、详细设计、开发、测试、部署、性能等也很难理解。于是我们
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