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《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。

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。


本书通过严谨简明的预备知识介绍,首先帮助读者掌握有关大模型架构、分布式训练等理论知识;然后围绕造首先行业智能助手这一有重大价值的实际问题,向读者展示如何将该问题分解为一系列大模型技术,并展示完整的技术实施和优化过程。 本书侧重于行业实践。同时对涉及的相关理论、框架原理行一定深度的讲解。这样既降低了门难度,又提升了实践的高度。

采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络,这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下,解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始,展示了如何使用Keras行深度学习;从加载数据到拟合、评估模型获得*性能,逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下,你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外,本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例,可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书,你将学到: 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神

《ChatGPT Excel高效数据计算与处理:视频教学版》讲述将ChatGPT和Excel两大工具完美结合,为读者呈现了一部极具实用价值的数据处理指南。《ChatGPT Excel高效数据计算与处理:视频教学版》系统性地介绍了ChatGPT的基本用法,以及如何利用ChatGPT整理和优化数据,辅以丰富的Excel函数和技巧,助力读者解决复杂的数据计算与处理问题。 无论是Excel初学者还是希望提高数据处理效率的专业人士,都能从《ChatGPT Excel高效数据计算与处理:视频教学版》中获得实用的知识和技能。 《ChatGPT Excel高效数据计算与处理:视频教学版》内容通俗易懂,配有清晰的步骤和图解。无论您是财务会计、人事行政还是办公文秘,《ChatGPT Excel高效数据计算与处理:视频教学版》都将成为您提升数据处理技能的得力助手。

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《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。

本书注重算法理论与实际案例相结合,将枯燥无味的预测算法原理用R语言重现,并通过案例让读者掌握预测模型的应用。 本书源码下载地址:https://github.com/cador/Predictive-Practice-With-R

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本书系统介绍对抗样本的基本原理,从相关的背景知识始,包含搭建学习对抗样本的软硬件环境、常用工具,带领读者快速上手实践。本书作者在安全领域有多年实践经验,对业界常见的方法做了系统的归纳总结,包含大量案例,深浅出,实践性强。本书所有示例代码在GitHub上可以下载:https://github.com/duoergun0729/adversarial_examples 主要内容包括: 对抗样本相关的深度学习背景知识,如梯度、优化器、反向传递等。 如何搭建学习对抗样本的软硬件环境。 对抗样本领域的一些常见图像处理技巧。 常见的白盒攻算法与黑盒攻算法。 对抗样本在目标检测领域的应用。 对抗样本的常见加固算法。 常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS对抗样本竞赛环境。 如何站在巨人的肩膀上,快速生成自己的对抗样本,行攻防对抗

微软搜索技术部门高级研发工程师实战经验分享 从源代码的角度深剖析Storm设计与实现 学习如何实现和高效利用“实时的Hadoop” 大数据处理是当前计算机科技的热,而流式实时大数据处理更是这皇冠上璀璨的明珠。实时流数据处理在搜索引擎、社交网络、电商网站、广告平台等领域有着相当广泛的应用。Storm是极其高效、灵活、高扩展的流式数据处理平台。它被Twitter、Taobao、Yahoo、Groupon等公司采用。 本书由微软公司互联网工程院经验丰富的一线程序员操刀编写,包含很多实战经验和使用心得,很好地结合了代码分析和应用实例。本书对于行流式数据处理的研究、Storm的深理解以及实际应用都有很好的参考价值。


《AIAgent发:零基础构建复合智能体》系统地介绍了智能体的核心原理与构建实践,涵盖了当前智能体发的热与流行技术,包括:MCP、A2A、RAG、LangChain、LangGrapsh,以及代码平台扣子等,并提供了从单智能体到复杂智能体的全流程发技术细节。全书以知识+示例的教学方式,循序渐,由浅深,并提供了大量实例演示,以及完整的项目实战,以及智能体的部署与运维技术,可帮助读者系统掌握发技能,并用于解决业务需求与实际问题。《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供了教学视频,以二维码的形式呈现在书中对应章节,读者在阅读过程中可扫码观看,大大提高学习效率,同时,《AIAgent发:零基础构建复合智能体》还提供配套示例代码,读者可直调用行演练。全书尽可能使用通俗易懂的语言行描述,提供全面的系统的知识与智能体构建方法论,适合对智能体感兴

谷歌 AlphaGO 战胜李世石,标志着机器智能新时代来袭 人工智能火热来袭,未来 5 年,人工智能会怎样改变我们的生活?未来 15 年呢? 人工智能的下一个 BAT 会在什么领域产生? 科技大咖倾情推荐,内容涵盖人工智能前沿研究热与发展趋势 分享许多知名学者专家难得的不同角度与侧面认识追求 产生了对人工智能未来发展的天马行空想象空间与好奇 将机器人、无人车、深度学习、大数据、虚拟现实等智能技术的变革结合起来,将预示一个大时代的到来,即所谓的 超智能时代 。《新智元:机器 人类 = 超智能时代》深分析了人工智能时代的技术和发展、机遇和挑战,带我们提前走超智能时代。

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。



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。

本书深浅出地介绍了人工智能和大模型的核心概念和算法,以及这些技术是如何发明和发展的。通过阅读本书,读者能够理解大模型背后的技术,感受到它所带来的改变。

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《机器学习门与实战 MATLAB实践应用》的编写是作者在多年机器学习及工作经验的基础上,对大量的网络资源、论文和相关书籍行总结、整理、分析而来。全书共分为三部分,分别为机器学习概念篇、MATLAB机器学习基础篇、机器学习算法与MATLAB实践篇。



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1.以通俗易懂的方式,从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念,介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中; 2.运用清晰的解释和丰富的示例,将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合,适用于数据科学的门初学者; 3.相比于上一版,本书新增了更多Python和R语言示例,读者可以更深的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法; 4.通过本书,你将掌握以下知识: 为什么探索性数据分析是启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法

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。

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。

笔者根据多年的学习和工作经验,总结出一条有效的学习路线:先抓主干,后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节,算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习,笔者将它归结成了5个层次:理解主要思想、掌握算法原理、熟练源模型、完成数学推导和行源码实现,帮助读者分阶段地学习,轻松迈机器学习的大门。

本书使用大量实战案例,将AIGC和增长相结合

复杂系统暨鲁棒控制的理论和应用(Theory and Applications of Complex Systems a

神经网络已成为从大量原始的,看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一,也是现阶段非常流行的编程语言之一,包含多种有助于发的API和包,具有 一次编写,随处运行 的可移植性。本书完整地演示了使用Java发神经网络的过程,既有非常基础的实例也有高级实例。首先,你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后,你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外,你还会了解一些应用,如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别(OCR)等。 zui后,你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。首先,你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 下来,您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外,您将了解一些应用,如天气预报,疾病诊断,客户

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。





(1)作者就职于某世界100强企业的数据实验室 (2)作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作,在人脸识别领域有丰富的实践经验 (3)核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 (4)不仅能帮助读者零基础门,而且能指导读者完成工程级别的实践,从零实现一个工程级的人脸识别引擎


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。




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




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。

读者对象:本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验,或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南,聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现,不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码,详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API;第2章演示如何构建一个简单神经网络;第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统;第4章介绍基于PyTorch构建的CNN;第5章介绍RNN并探讨序列数据处理;第6章详细介绍生成对抗网络(GAN);第7章介绍强化学习;第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。

读者对象: 1)人工智能相关专业的研究人员;2)信息科学和计算机科学爱好者;3)统计学或相关IT专业学生;4)不具备专业数学知识的人群。 (1)三位作者资历深厚,分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家(前明略数据的技术合伙人和科学家)、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人; (2)以实战为导向,绕各种复杂数学公式与证明,确保读者零基础门,详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法; (3)阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。

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。

如果你什么也不懂,那就从这本书开始。