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虚拟现实与增强现实技术概论 在阐述虚拟现实技术必要理论知识的基础上，着重介绍了目前流行的虚拟现实软件及其使用方法。
1.概念简明易懂，注重方法运用与技能掌握，并以大量的典型实例贯穿其中，尽量减少晦涩难懂的公式推导和理论性研究。 2.本书还介绍了三维建模软件3ds Max和Unity 3D的使用技巧，并给出了具体实例。本书可以用于启发式教学模式，同时适合混合式教学模式，且便于学生理解和掌握。
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人工智能开发丛书--数据挖掘与机器学习：PMML建模（下） 当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书
本书是当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书。潘风文博士具有大数据领域二十多年的丰富经验，取得诸多成果，本书是作者长期研发经验的积累结晶。
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一看就会:DEEPSEEK 豆包(大字大图配视频),人民邮电出版社 【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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★真正威胁你的不是人工智能，而是懂得如何运用人工智能的人 ChatGPT、通用大模型、元宇宙、人形机器人、数字疗法 未来已来，面对无处不在的人工智能，是视而不见，还是积极拥抱变化？如何才能成为不可取代的人，处处领先一步？ ★多维度解析人工智能发展态势，发掘机遇，直面挑战 分析当前现状： 从电器到智能器，从搜索引擎到生成式大语言模型，在这个由算法和人类智慧共同编织的世界里，我们所面对的是一幅由多种灰色调构成的复杂而多元的画面。 预测未来趋势： 人工智能不是要取代人类，而是与我们形成强大的协同效应，共同创造更大的价值。 直面纷繁困境： 如何为日益强大的人工智能技术制定法规，确保人类能够掌控这项技术，而不是被它掌控。 ★助你在未来世界定位自己，成为AI时代的领跑者 助力决策： 刷新对人工智能的
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机器学习 公式推导与代码实现 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现，完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题，
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力打造，近40000读者已验证
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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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DeepSeek应用能手 7天从入门到精通 人工智能工具deepseek应用操作指南 提示词编写技巧 职场办公 金融投资
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◆全书内容基于DI一手资料深度梳理，时间截至2025年12月，汇集马斯克ZUI新动态！想要解读和了解马斯克的科技帝国，这是目前当之无愧的ZUI新、ZUI全的一本。 ◆市面上SHOU部关于马斯克商业布局之书，一本书读懂特斯拉、SpaceX、星链、星舰、Neuralink、The Boring Company之间的关系。看懂马斯克如何通过特斯拉-SpaceX-X-XAI-Neuralink-Starlink的闭环互锁，构建超级AI王国。 ◆看懂马斯克商业布局，把握领跑未来的科技趋势。谁先看懂趋势，谁就能赢得未来。 ◆马斯克的科技帝国全揭秘：从特斯拉到SpaceX，从脑机接口到Optimus人形机器人，他如何用 DI一性原理 改写商业规则？读懂马斯克，就是读懂未来世界的生存法则！ ◆DU家拆解马斯克科技帝国的底层逻辑： 马斯克如何用一枚可回收火箭，将航天成本降低70%？ 特斯拉如何用 软件定义汽车 颠覆百年汽车工业？ 星链计划如何用4
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机器学习的数学 雷明 著 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
·上海交通大学特别研究员、、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材·透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力·在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识·从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接·涵盖概率论、信息论、很优化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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机器学习的数学 人工智能深度学习领域经典教程，AI程序员的数学参考书，透彻理解机器学习算法，从数学层面搞懂核心算法原理的逻辑，python程序讲解，众多专家学者力荐
上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材 透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力 在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模 精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识 从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接 涵盖概率论、信息论、*化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识 囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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机器学习的数学 雷明著 人工智能深度学习AI教程书籍 程序员的数学参考书 Python算法概率论微积
上海交通大学特别研究员、*、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材，彻底解决机器学习的数学问题。
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金融中的机器学习 聚焦于金融业的机器学习入门教程，书中包含大量基于Python语言的编程项目，理论与实战相结合，金融数据科学家与分析师的晋升宝典，提供配套代码资源下载。
1. 本书是聚焦于金融业的现代机器学习使用指南 2. 配套代码 图片讲解帮助读者快速上手 3. 详细的理论推到和算法分析，引导读者了解机器学习的内核 4. 知识点与代码示例环环相扣，理论与编程实践完美结合
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深入机器学习 概念及原理讲解深入浅出、形象生动，数学原理及公式推导过程详细、大专可懂，包含算法完整实现，可真正上手实战
机器学习对于众多软件从业人员的诱惑是无需多言的。然而樱桃好吃树难栽，大多数初学者终未能到达成功的彼岸，不少甚至连 中途 未到就放弃了。 工作关系，我也曾经多次试图走进机器学习的殿堂。每次所下的决心虽然不小但却无功而返。放弃的原因并不复杂，经常都是由于对一个概念、一个原理、一个公式实在无法理解所导致的。比如，我看过的书中，关于线性回归都是引用现成的算法函数，没有看到过这个函数在数学上倒底是怎么实现的，因此对于给定的几个散点，如果不借助现成的算法函数，我确实没搞明白怎么才能拟合出相应的回归方程。线性回归是机器学习算法中基本、简单的算法，但我怎么敢说自己真正理解了线性回归呢？ 相关的图书买了不少看了不少，浪费些脑细胞不算事儿，心里不好迈过的那道坎是买书浪费了很多钱。作为一名老图书编辑
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人工智能与专家系统 （第二版）（21世纪高等院校计算机系列教材）
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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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StatQuest 图解机器学习 全彩 美国亚马逊800多五星好评 油管订阅者超135万人 硅谷守护神 漫画图解 机器学习 统计学 神经网络 人工智能 AI数据科学 适合小白入门学习
Josh Starmer博士的YouTube账号 StatQuest 订阅者超135万人 视频的总观看量突破7500万次（截至2025年2月统计的数据） 他帮助世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为 硅谷守护神 。 他独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱。这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础知识和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的 漫画书 。是我们都爱的StatQuest统计学和机器学习书。
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AI创富指南 秘籍deepseek从入门到精通从0到1从入门到变现快人一步 让AI帮你赚钱新科技在AI浪潮中抓住机遇吃透
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scikit-learn机器学习 第2版 掌握Python机器学习的有效工具 搞定scikit-learn的指南
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。
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人工智能的进化：读懂人工智能 AIGC 读懂ChatGPT 计算机思维离人类心智还有多远？ 中信出版社
人工智能真的会取代我们吗？计算机是怎么学习的？我们人类思维的本质又是什么？未来，AI会统治地球吗？如果你是关心科技前沿，喜欢看科幻电影，也对人类社会未来发展有过担忧，那么你的问题都可以在这本书里找到答案。
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正版 人工智能 第2版 人工智能书籍 机器学习算法 深度学习书籍 人工智能百科全书自学入门指南 自然语言处理 神经网
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场景化机器学习 AWS开发者布道师费良宏作序推荐，无须精通数学或编程，巧用机器学习成为业务小能手。
AWS首席开发者布道师费良宏作序推荐； 无须精通数学或编程，巧用机器学习成为业务小能手 只有大型高科技公司才有必要使用机器学习技术吗？答案当然是否定的。在新一波数字化转型浪潮中，借助机器学习技术为业务创新赋能，这成了几乎所有公司可以甚至必须探索的方向。有了恰当的工具，无须高深的数学知识或专业的技术背景，你就能在日常业务中享受机器学习带来的便利。 本书凝聚了作者丰富的业务自动化经验，以虚拟人物为主线，展示了如何在客户留存、客户支持等业务场景中应用机器学习技术，从而让流程更快速、工作更高效、决策更明智。
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工业机器人实操与应用技巧 基于ABB工业机器人操作系统RobotWare6.0以下版本，全面掌握ABB工业机器人实操与应用技巧，没有基础也能进入工业机器人行业，提升就业技能，赢得更好工作机会 叶晖
在本书中，以ABB机器人为案例对象，就如何正确使用与操作机器人进行详细的讲解，力求让读者对ABB工业机器人的操作有一个全面的了解。书中的内容简明扼要、图文并茂、通俗易懂，适合于从事工业机器人操作，特别是刚刚接触ABB机器人的工程技术人员阅读参考。
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《人机工程学》以人、机、环境三要素为对象，以人为中心，按照人体因素、人机界面、作业环境、人机系统设计分析为顺序展开论述，重点落实在如何应用人机工程学的原理和方法进行人机系统的设计与分析评价。在注重理论与应用相结合．引介**的应用领域的基础上，侧重于结合实例探讨人机工程方法在现代制造领域的设计应用，力求使读者既能获得基本理论知识和方法。也能在设计实践中加以应用与研究。本书共十章。全书由刘刚田统稿。
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可作为高等院校机电一体化、自动化、电子工程等专业的教材，相关专业技术人员
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道德机器：如何让机器人明辨是非 当代科学文化前沿丛书 人工智能道德研究的奠基之作！英国《自然》《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》《新闻周刊》等世界各大媒体重磅推荐！
1. AlphaGo一路凯歌， 银翼杀手 日益逼近现实 本书预言：在未来数年内，人工智能系统很可能摆脱人类监管，自主做出决定，甚至会走上反抗人类、毁灭人类的道路！ 2. 如何让智能机器人遵守人类道德？人工智能专家如何能设计出符合人类道德规范的机器人？本书提出的基础框架，为人工道德智能体（AMAs）的设计指明了方向！ 3. 本书乃人工智能道德研究的前沿之作和奠基之作，出版以来，以预言家的远见卓识，风靡欧美各国和日本、韩国。极大地促进了诸多发达国家的机器人立法。 4. 英国《自然》、《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》、《新闻周刊》、《NBC新闻》、《芝加哥论坛报》等世界各大媒体重磅推荐！
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美团机器学习实践 人工智能机器学习算法落地实践指南 内容涵盖搜索 推荐 风控 计算广告 图像处理等领域 展示美团技术底蕴 系统阐述大型互联网公司机器学习真实场景实践
美团科学家张锦懋作序推荐，美团技术委员会执行主席刘彭程以及美团科学家、副总裁夏华夏倾力推荐 美团AI O2O智慧结晶，机器学习算法落地实践，内容涵盖搜索、推荐、风控、计算广告、图像处理领域 作者来源于一线资-深工程师，内容非常接地气，可指导开发一线的工程师
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【新华书店旗舰正版】为机器立心 朱松纯计算机控制仿真与人工智能浙江科学技术出版社
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零基础学机器学习 人工智能教程书籍深入浅出神经网络与深度学习入门基于python框架实战方法基础算法
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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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机器视觉从入门到提高 提供易学的机器视觉技术基础知识；详解机器视觉软件使用，机器视觉与工业机器人、PLC的通信知识
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自动控制理论的教学体系涵盖的内容是庞大的。本书介绍的是自动控制理论的基本内容，从应用的观点来看，已可满足一般工程控制系统的实际需求。全书共分五章，包括控制系统的数学模型、时域分析法、频域分析法和控制系统的设计与校正等内容。书中以反馈控制原理为基点，重点介绍了作为经典控制理论核心的频率响应法。
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机器学习算法与应用（微课视频版） 40个综合实例+200分钟微课视频，详述对机器学习算法的嵌入式应用及在ARM和FPGA平台的并行加速实现
《机器学习算法与应用（微课视频版）》讲解机器学习算法在物联网时代边缘计算平台的嵌入化个性应用，尤其对计算复杂度高且难以并行化的深度循环神经网络模型，详细介绍了在ARM处理器和FPGA硬件平台的并行加速实现步骤。 （1）涵盖内容 有监督机器学习算法、无监督机器学习算法、强化学习算法和深度学习算法，阐述从浅层学习到深度学习，从简单的线性模型到复杂的神经网络非线性模型的原理与应用。涉及模型在物联网边缘计算平台的实现、*知识图谱与推荐系统结合的应用。 （2）讲解原则 从理论到实践，每个章节先简介理论基础，再构建数学模型，然后辅以实例分析，*后设计源码实现，共给出40个实例。 （3）学习方法 每个章节可独立阅读，也可从前向后，从简到难，循序渐进学习。
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机器学习基础：从入门到求职 根据知名企业算法岗的面试经验，从学习笔记中提炼而成。可以带你快速入门并应用机器学习，手推算法模型原理，走近机器学习求职的起点。
《机器学习基础：从入门到求职》的定位是帮助求职者快速入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节省更多的时间。 但是《机器学习基础：从入门到求职》并未介绍如何求职、如何面试，而是把机器学习算法相关岗位的常见问题罗列在前言，读者可阅读前言后自行判断哪些方面需要提升，然后学习本书中的相关章节，带你走近机器学习求职的起点。
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