
《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编,本书以AT89S52单片机为对象,重介绍单片机的应用技术。全书共有6章,包含12个训练项目,内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A/D和D/A转换等,每章后配有练习题和讨论题。

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。


本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合


(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。

《华尔街日报》**商业书籍、《科克斯书评》**书籍、围《洛杉矶时报》科技图书奖、加州大学伯克利分校全体教师及新生书。 《连线》杂志联合创始人凯文 凯利、连机发明者丹尼尔 希利斯、Boing Boing网站联席主席科利 多克托罗、《纽约时报书评》《波士顿环球报》《经济学人》《西雅图时报》《卫报》等多家媒体联袂推荐! 代码如何管这个世界呢?通过追溯从艾伦 图灵的一维模型如何发展到约翰 冯 诺依曼的二维实现,《图灵的大教堂》提出了一系列关于当下的三维数字宇宙可能走向何处的预见性看法。 湛庐文化出品。

深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识,之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展,以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型(比如长短期记忆单元),还将认识神经机器翻译,并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书,你将学到: NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务

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。



元宇宙 概念为何突然爆火?Facebook、谷歌、微软都在元宇宙中做了什么?元宇宙将为个人生活带来哪些变化?我们如何利用元宇宙发展创新?本书,你所有关于元宇宙的疑问将会一一揭晓。在现实中不可能的事情,在元宇宙时代,是可以想象和实现的,可以用完全不同的视角来探索和解决现在的问题。元宇宙是多重技术叠加的平台,是 虚拟融合技术x数据技术x网络技术x人工智能 的复合体,元宇宙应用将在可以展望的将来扩展到产业的全领域。人们穿戴上可视设备便可登陆元宇宙,实现VR实景看房、线上参与音乐会、云看展云逛博等等。未来,元宇宙将深刻影响到人们的生活方式。

零基础 :零基础门,手把手教学,1分钟生成会议纪要,3分钟搞定高颜值PPT,复杂数据图表一键生成,面向职场 技术小白 的DeepSeek 多模态AI应用指南。 强价值 :文本AI、图像AI、音频AI、视频AI、AI虚拟人等不同应用工具实践应用,实操演示和详细教学,零门槛,各种职场刚需直抄作业! 重实用 :AI写文案、写代码、做简历、做幻灯片、分析数据、写作公文,面向具体职场巧妙应用,快速提升工作效率。 多场景 :精选60多个典型职场应用场景实践,涵盖30多款主流AI应用,案例丰富、覆盖全面,一书在手,AI应用无忧。 多模态 :文本、图片、视频、音乐、虚拟人 多模态AI应用全面覆盖。

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。



1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用,阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用,配合丰富的实验内容,通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘; 2.本书寓教于乐,结合课堂教学和实验,以及家庭亲子实践的方式,学习和体验AI技术的奥妙,适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书; 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。


u 各种大型语言模型及其相关基础方法、实现工具等,从文本单模态、视听觉多模态、具身智能到交互式智能体,几乎都可以完全使用深度神经网络行系统阐述。这充分表明,自2012年AlexNet问世以来,各种基于端到端数据驱动的深度神经网络学习方法,已走了多远,不仅将自然语言处理、计算机视觉、语音处理等领域,行了彻底改变,而且还正在让这些学科之间的边界消融,并迈向统一。 u 本书从深度神经网络的角度切,体系化地介绍了ChatGPT的基本原理与核心算法,既包括了深度神经网络的基础知识与大演化脉络,Transformer兴起的缘由,也涉及ChatGPT等大型语言模型的预训练、微调、安全及价值对齐以及思维提示应用等重内容的介绍。 u 作者对深度卷积神经网络、LSTM、Transformer和强化学习方法行了深细致的剖析,其中对视觉Transformer相关基础大模型和GPT思想之旅的介


初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离大学走向工作岗位的爱好者来说,从头始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本原理,并


本书主要阐述EDA技术和数字系统设计方法,按照“编程器件→设计语言→开发软件→系统设计”的顺序,系统地介绍PLD器件、VHDL设计语言、流行的EDA设计软件和数字系统设计方法等内容,力求涵盖数字系统开发设计中所涉及的主要方面,并在内容上进行精心编排,以着眼于综合开发能力的提高。


u 深度理论探讨与实际应用并重:本书不仅深探讨了构建和训练ChatGPT模型的核心技术,还充分展示了ChatGPT在实际应用中的潜力。 u 全面而深的探索:本书全面介绍了ChatGPT的运行机制、关键算法、实际应用以及未来发展趋势,为读者提供了一个全面深的视角,帮助读者深刻理解ChatGPT及其背后的技术原理和应用潜力。 u 面向不同层次的读者:无论是零基础的AI初学者,还是从事自然语言处理研究的科研人员,以及在文本工作领域的专业人士,本书都为他们提供了深度的理论洞见和实践参考。

脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作! 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 !看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景! 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐!清华大学心理学系主任彭凯平,英特尔中国研究院院长吴甘沙,浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥,2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐! 湛庐文化机器人与人工智能系列。

读者对象:机器学习工程师;数据挖掘从业者;数据科学家;信息安全领域的学生和从业人员。 讨论机器学习中的安全性问题,即讨论各种干扰机器学习系统输出正确结果的攻方法以及对应的防御方法。

分身的代感:分身即自我,分身即媒介。本书从影子、镜像、自画像、摄影术到元宇宙时代的数字分身,结合作品和案例,讲述了艺术创作媒介的演变,视角独特。 书中大量理论结合案例,融合哲学、生物学、人类学等诸多学科,对元宇宙艺术的创作者、服务者、研究者和投资者,都极具参考和启发作用,本书可谓元宇宙艺术史的篇之作。 全书用哲学的思维方式,科学的逻辑架构,来解构元宇宙艺术。有别于绝大多数元宇宙相关的书将 元宇宙 物化或概念化,本书将元宇宙放在人类感知与创造的发展脉络中,作为意识形态完善及提升的阶阶段。 清华大学美术学院教授李睦作序推荐。


本书融合作者多年从业和教学经验,全面阐述使用Java从非结构化数据中组织和提取有用文本的各种实用方法。 本书重介绍NLP应用中可能遇到的核心NLP任务,每个任务都从问题的描述以及应用领域始,循序渐地行分析并给出解决方案,便于你更好地理解NLP技术,高效地解决实际问题。 全书内容丰富,不仅全面描述和总结了自然语言处理的基础知识,还详细介绍了自然语言处理的多种技术,包括NLP工具、文本分词、文本断句、词性判断、任务识别、文本分类、关系提取和组合应用等。书中结合多个示例行深分析,并采用Java编程语言行处理与结果分析。


1)通俗性 每章的标题就是对该章内容的高度概括,在下来的内容中对其行的解释已尽可能做到了准确、翔实。 2)完整性 本书从终端安全的科学内涵、技术解析、关键要素、实现细节到具体应用案例都行了周详的论述。 3)实用性 本书紧密结合应用实际,从安全需求、科学分析到技术支持、应用实践等各方面行分析和论述。

人工智能不仅赢得了围棋的*对决,而且随着 2018年10月25日一幅由AI绘制的名为《埃德蒙 贝拉米肖像》的画作,在美国纽约佳士得拍卖行以43.25万美元的价格售出,人工智能技术也里程碑式地绘画艺术市场。那么,想了解AI技术是如何完成绘画艺术创作的呢?本书为你揭其中利用生成对抗网络(GAN)技术行绘画的奥秘。 《生成对抗网络门指南》是一本结合了基础理论与工程实践的 GAN门书籍,深浅出地讲解了GAN的技术发展以及各种衍生模型。本书面向机器学习从业人员、高校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能爱好者,书中包含GAN的理论知识和代码实践。通过阅读本书,读者可以理解GAN的技术原理与实现方法。

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本书适合想要深了解人工智能前沿动态、对ChatGPT类产品感兴趣的读者阅读,能够帮助普通读者快速门,为读者的参与、应用提供机遇与创想。


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

适读人群: NLP相关领域的师生; 工作中应用NLP领域技术的人; 算转型NLP的人。 (1)作者涂铭是数据架构师和人工智能技术专家,先后就职于阿里和腾讯,在NLP和聊天机器人方面积累了大量经验。 (2)作者杜振东是国家标准委人工智能技术专家和AIIA(中国人工智能产业发展联盟)技术专家,在会话式AI方面有多年积累,项目经验丰富。 (3)不仅详解了NLP和人机交互核心技术,从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人原理、实现与工程实践。 (4)前瞻性强,专注于NLP和人机交互的前沿技术,以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 (5)实战性强,每章都提供实战代码,大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用;数据集并非简单构造,而是具有真实性。 (6)对比性强,结合应用场景,对比不同技术的优劣,既能指导读者行技术选型,又

人工智能相关领域面试、笔试、经验心得、算法、考、难、真题解析一应俱全,获取高薪 在这里,有面试笔试常见技巧的提炼与总结; 在这里,有面试笔试高频人工智能领域相关知识的整理与剖析; 在这里,有面试笔试历年人工智能领域相关真题的解答与拓展。

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。

机器学习是人工智能领域中非常重要的一个研究方向,而深度学习作为机器学习的重要组成部分,伴随着近几年数据规模的增长和计算力的提升而备受关注。深度学习框架的快速发展大大降低了算法的门门槛,越来越多的深度学习从业者能够通过这些框架实现算法并应用到生活场景中,让我们的生活更加智能和便捷。 通过阅读本书,你将学到: MXNet、TensorFlow、Pytorch、Caffe等深度学习框架的差异 MXNet框架各主要模块的技术原理和应用实践 MXNet在图像分类、目标检测、图像分割中的应用,以及相关算法的训练、模型测试和实现细节 基于动态图构建网络结构的Gluon口 MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV 从零始实现深度学习和计算机视觉算法的方法

随着 元宇宙 热度持续,人们对与元宇宙相关领域、相关产品的关注度越来越高,而元宇宙工程作为数字能力引现实世界、实体经济的口,将会是实现企业硬科技转型升级的新一代发现工具、效率工具、创新工具,这正是本书所要讨论的主题。 本书不仅涵盖了构建元宇宙的理论基础与方法论等内容,还从多个行业领域着手,分析了元宇宙具体的落地实践方法,为读者提供了一个具有很强实操意义的科学总结。 本书还具体介绍了元宇宙工程的创意和设计、元宇宙的根基 数字孪生技术等内容,这些都对读者一步了解元宇宙,并将元宇宙从概念上真正落地提供了重要的参考和启发。

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)

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. 李国杰院士新作,承载了他多年来在计算机科学领域深研究的工作结晶 2. 产学研三重背景,兼具工程科学与人文科学的思维 3. 涵盖了科技自立自强、理解人工智能、做强先计算、人才培养教育等多个方面,内容深度广度兼备,引发读者深思考科技创新的未来。 4. 关注信息科学技术发展,倡导自主创新品牌建设。书中分享了科研中所遇到的挑战,以及克服困难的经验方法,对于年轻科研工作者来说具有很好的启示作用。

机器人构建实战 是 卓越之星 的姊妹篇,是在机器人设计制造领域的两个不同平台,是一本基础的介绍机器人设计与搭建的指南,能够帮助更多的人了解机器人的设计、搭建、编程、控制等关键环节,为读者提供更加丰富的设计思路和实践创意。

《细说机器学习:从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起,然后介绍机器学习的基本概念,继 而讲解常用算法与编程实现,最后介绍高级知识、框架实践与项目案例,兼顾理论与应用,详 尽易懂。 每个知识配合示例练习,全书共设计200多个编程实例,向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广,如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验,采用流行的Python语言实现,讲解细致,娓娓道来, 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。

全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法,以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例,带领读者动手实践,提高实际发水平 内容丰富:详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践,还对深度学习的基础知识行讲解,帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐:从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解,逐步深其算法原理和模型构建等核心技术,最后行项目实战,学习梯度非常平滑。 理论结合实践:不仅深剖析机器学习的常用算