1.本书适用于计算机科学及其他相关专业的本科院校、高等职业院校师生，对于需要参加计算机考试，或者得希望自学计算机软件发的人员也有较大的帮助。 2.本书全面系统地介绍了计算机科学教育中的一个重要组成部分——数据结构，并以Java语言实现相关的算法。
读者对象： 1.机器学习与人工智能方向的从业者；2.XGBoost应用发人员；3.机器学习、数据挖掘研究方向的学生；4.机器学习或源软件爱好者 【学习路线图】免费领取 搭配图书学习效果更佳！ 获取方式： 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词：XGBoost 1）知名互联网公司工程师撰写，通高效机器学习脉络，掌握竞赛神器、集成学习中集大成者 XGBoost 2）以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost原理、分布式实现、模型优化、深度应用等
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。
1.内容全面 俯瞰全领域，网罗人工智能发基础理论和技术； 2.图文并茂 334张图示帮助理解，以图配文，知识清晰直观； 3.专业实用 详略得当，辅以公式和代码，为深研究基础。 知识涵盖： 机器学习/深度学习/强化学习/图像和语音的模式识别/自然语言处理/分布式计算
1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者受和传播。
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
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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。
AlphaGo如何战胜人类围棋大师：智能硬件TensorFlow实践
AlphaGo如何能战胜*围棋选手，本书将给你解神秘的面纱。 本书理论与实践结合，带领你动手学习和了解*热门的人工智能技术。通过深度学习TensorFlow工具的实践，处理真实世界的人机交互问题。 本书带你快速门人工智能技术，通过实例说明让硬件如何 智能化 。
本书理论联系实践，深浅出，知识全面，通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目，让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。
AI Agent智能体与MCP开发实践:基于Qwen3大模型
（1）AI技术作家、AI应用发王晓华新作，这人真的很牛。（2）工程级别应用案例实现代码，可直复用，算是Agent发新手老手的福利。（3）所有示例与案例代码都经过测试，均可顺利运行，过王晓华图书的小伙伴都知道。（4）众多小示例，以及五大重案例，包括多Agent智能客服、高德地图MCP服务、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体，读者根据自己的需求稍微修改一下即可应用于生产实践。（5）智能客服智能体、arXiv科研论文MCP服务、旅游规划智能体、高品质住宅投研智能体，分别代表电商、科研、城市生活、投研分析领域的行业应用解决方案，极具参考价值。（6）系统整合大模型与智能体技术体系，从AIAgent技术体系，到AIAgent发技术栈（微调、提示词、MCP、LangGraph、A2A、RAG、gradio），再到AIAgent发工程案例，全面构建智能体技术的完整知识
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
（1）320个公式的详细推导解析。 在充分捕捉第1版 南瓜书 的读者需求后，第2版扩充了对 西瓜书 解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。 （2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！ 延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对 西瓜书 中的内容做了更一步的解读：新增20个对 西瓜书 图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节篇处加注学习建议和些许见解，一步照顾数学基础薄弱的读者。 （3）以源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。 南瓜书 PDF版源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2， 南瓜书 纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版 南瓜书 ，质量
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。
《人形机器人行业落地与应用》系统介绍了在AI时代，人形机器人的前沿技术探索，人形机器人的法律与伦理，人形机器人的社会影响与未来挑战，以及人形机器人在各领域的应用，为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。
1.TensorLayer是一个基于TensorFlow的深度学习发工具。其透明，灵活，高性能的特，使得它得到了大量初学者乃至资深发者的青睐。TensorLayer获得了ACM Multimedia颁发的2017年度*源软件奖。 2.本书是在帝国理工学院计算机系终身教授郭毅可的领导下，由TensorLayer创始人领衔，TensorLayer主要发团队倾力造而成，作者全部来自一线人工智能研究员和工程师，为读者提供了一次非常美妙的AI之旅。 3.本书案例是作者们经过精心挑选后写作的，其中不乏诸如，价值上亿美金的超高分辨率复原、已实际应用在医学上的图像语义分割等黄金案例，值得初学者和研究者们学习参考。 4.本书作者额外提供了案例使用的模型，请到http://www.broadview.com.cn/book/5059下载使用。
本书配有课件，如有需要请关注微信号：cmpjz18.回复： EV3机器人之快乐搭建 免费获取。
总结了生物医药大数据和智能分析国家*水平之一的团队 天河团队的研究成果，内容前沿； 全面覆盖生物医药大数据与智能分析的基本知识和重前沿科学问题 生物医药、大数据、超级计算、人工智能交叉科学前沿技术实践的深示范 包含了产生实际社会和经济效益的真实案例，参考价值高； 包含代码和数据集，方便科研人员和应用发人员借鉴、重用。
《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。
本书是东南大学信息科学与工程学院与苏州第十中学联手造的一本适合中学生学习人工智能的门教材
机器人操作系统（ROS）是科研和工业领域非常受欢迎的机器人软件框架。该系统性能强大，可以在机器人中实现多种功能，而不需要从零始实施。 本书首先介绍机器人操作系统的基础知识，以便你了解差分驱动机器人的基本原理。然后，介绍机器人建模知识以及如何使用机器人操作系统行设计和模拟。着将设计机器人硬件和口驱动器。之后，讲述如何使用机器人操作系统对深度传感器和激光雷达行配置和编程。后，将使用Qt框架为机器人创建图形用户界面。 学习完本书内容后，你将清楚地了解如何将所有元素集成和组装到机器人中，以及如何捆绑软件包。 本书将介绍以下内容： ? 如何从头始设计差分驱动机器人。 ? 如何使用机器人操作系统和URDF对差分机器人建模。 ? 如何使用机器人操作系统和Gazebo模拟差分机器人。 ? 如何设计机器人硬件电子器件。 ? 如何将机器
ROS工程师经常面临使用机器人操作系统（ROS）基础设施并将物理机器人连到机器人仿真系统的挑战。通过本书，读者将学习如何在虚拟环境中对机器人行仿真并在等效的实际场景中实现所需的行为。 本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行仿真来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人，探索机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书还涵盖诸如深度学习和强化学习之类的主题。 在本书的*后，读者将熟悉在机器人技术中构建专用应用程序的基础知识，并具备从零发高度智能自主机器人的能力。 本书涵盖的主要内容： ?发有环境感知能力的机器人。 ?机器人在物理环境中的反应。 ?将期望的行为分解为一系列机器人行
1.机器学习门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深浅出讲解机器学习应用和工程实践。 2.系统阐释利用机器学习大规模地解决业务问题，涉及项目准备工作、数据收集、特征工程、监督模型训练、模型评估、模型部署，以及模型服务、监测和维护等全流程 3.从零始讲解，分任务、分步骤的介绍机器学习项目，展示项目完整设计过程。 4.理论实践相结合侧重于讨论多种实际应用场景，帮助读者应用到实际发中。 5.人工智能和机器学习领域专业人士Cassie Kozyrkov、Karolis Urbonas作序推荐。
AI全景导览，构建知识全景： 实践为王，不仅讲解理论，更通过Keras代码示例，让你亲手实践机器学习和深度学习的每一个步骤； 工具与理论并重，Keras、TensorFlow、pandas，一本书教你如何运用最热门的AI工具，结合理论深度解析； 技术与应用结合，不仅学习如何构建模型，更教你如何分析和优化，实现从理论到应用的无缝对； 跨平台学习体验，所有代码示例均以Python脚本形式提供，无论你使用何种发环境，都能轻松上手。
本书是工业智能新技术系列中的一本，基于智能硬件发方向的一个产品，是一本可以边做边学的实用指南、智能家居DIY的必选教程。适合对机器人相关技术感兴趣的读者阅读，也适合作为普通高校相关专业的工程创新实训、课程设计、科研竞赛及实验指导教程。
本书以TensorFlow为深度学习框架，主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯，每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识，旨在限度保证读者学习的连贯性，同时本书减少了晦涩难懂的数学公式，尽力图示促读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
1.小白式学习程：作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上，还是在讲解思路及语言风格上，均适合初学者门。 2.实战式应用案例：本书实战案例丰富，涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面，从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计：除了书本中的内容，本书还配备了一个GitHub仓库，提供丰富的实战项目和学习资源，帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。
本书汇集了多位创客在智能小车机器人方面的丰硕成果，不仅为刚触机器人制作的初学者提供了详尽的门教程，还为有一定基础和经验的制作者提供了从基础到高级，覆盖循迹、避障、跟随、走迷宫、绘图、语音控制、无线遥控、Wi-Fi视频监控等全方位功能的丰富实例。通过阅读这本书，你会全面了解智能小车机器人的构成，在设计与制作智能小车机器人方面获得思路和灵感。 全面认识车轮、电机、电机驱动电路、电池、车架、主控制器、传感器、遥控器等部件。7个基础制作实例实现循迹、避障、跟随、走迷宫、蓝牙遥控、语音控制、绘图等常见功能。12个高级制作实例体感遥控、Wi-Fi远程视频监控、全向移动、视觉识别与跟随、自主导航，将这些高级功能应用在你的智能小车机器人上吧！2个完整设计与制作方案花费百元便能完成的多功能蓝牙遥控小车、基于单片
读者对象： 1、图像视频应用与处理架构师；2、图像视频发人员；3、深度学习应用发人员；4、深度学习算法工程师；5、其他对视频技术感兴趣的人员。 1）作者阵容豪华。Intel与阿里巴巴高级图形图像专家联合撰写； 2）范围全面。从应用、架构、加速原理与技巧，全面覆盖； 3）案例丰富。完整人脸活体检测案例与主流视觉项目解析； 4）内容独特。涵盖Intel推理引擎加速等鲜见一手深度信息。
（1）作者来自于微软亚洲研究院，在人工智能、大数据和算法等领域经验非常丰富。 （2）以实战为导向的深度学习全栈技术指南，作者凭借多年经验，精选初学者需要掌握的知识精要，大大降低深度学习的门槛 （3）详细讲解深度学习的知识系统、核心技术和算法，以及它们在机器视觉、语音识别、人脸识别、自动驾驶等领域的应用
1. 聚焦互联网三大核心业务，详细阐述了检索匹配的理论和演历史。 2. 通过落地一个基于深度学习算法模型的分布式机器学习业务案例来加深读者理解。 3. 随书免费赠送全部案例源代码和超过180分钟的高清学习视频。
1. 跨学科融合：将AI技术与其他学科知识相结合，如数学、计算机科学、图像图形学、语言学等，通过AI机器人的对话，展现AI如何融合多学科知识实现自我进化，拓宽读者的视野。 2. 拟人化呈现：将AI技术拟人，赋予它们性格与情感，使得抽象的技术概念变得具象且富有亲和力，极大地提升阅读趣味性和接受度。 3. 情感共鸣：在讲述AI技术应用的同时，注重挖掘人与AI之间的情感纽带，如AI机器人作为家庭一员的角色定位，以及它们在陪伴、教育等方面的情感价值，引发读者的情感共鸣。 4. 互动体验：鼓励读者在阅读过程中思考AI技术如何融入自己的日常生活，甚至设计自己心中的AI机器人形象和功能，增强阅读的参与感和互动性。 5. 寓教于乐：通过日常化的语言、幽默的文风串联知识点，让学习过程变得简单有趣。读者在跟随情境对话发展的同时，更容易理解、掌
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。
117个案例+65个习题+超过22小时多媒体视频教学，赠送超值多媒体语音教学视频：提供《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》PP了课件和所有案例的源程序；提供MATLAB软件的多媒体教学视频，时长超过7小时；提供与《详解MATLAB/Simulink通信系统建模与仿真(配视频教程)》内容配套的多媒体教学视频，时长超过15小时。
面向移动设备的深度学习—基于TensorFlow Lite,ML Kit和Flutter
深度学习正迅速成为业界热门的话题。《面向移动设备的深度学习 基于TensorFlow Lite，ML Kit和Flutter》采用以工业和移动应用为中心的方法介绍深度学习的概念及其用例。本书将讨论一系列项目，涵盖移动视觉、面部识别、智能AI助手和增强现实等任务。
◎畅销书《幸福的陷阱》作者哈里斯博士作品。 ◎基于纳承诺疗法（ACT），在患病、失业、离婚、丧亲、重大意外等艰难时刻，帮助你处理痛苦情绪，跳出生活的陷阱，勇敢前行。
JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，并剖析3个实战案例： 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境和答疑服务。
市面上的AI芯片全书； AI芯片主流大厂首席科学家多年研究经验和前瞻的倾心总结； 覆盖AI芯片相关的技术路线、理论基础和产业实践等诸多方面； 从深度学习AI芯片等现有产品，到自学习/进化等下一代技术，再到量子场论、超材料甚至生物技术AI芯片等前瞻题材，本书将带您走进AI芯片的未来。
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材，面向本科院校 计算机视觉 实践课。 本教材主要的特是： 1.以前沿的算法应用为主，不再花篇幅介绍一些过时的算法。 2.软件采用源计算机视觉库OpenCV，通用性高，有利学生就业。 3.编程语言采用Python，易于编写和调试，学生可以专注在知识上面，避免耗费太多时间在配置发环境和调试程序上。
AI来了，你真的会用吗？ 还停留在和AI一问一答、无法高效解决烦琐的工作吗？ 本书通过实例操作行讲解，揭秘一般人不知道的DeepSeek用法和技巧，让DeepSeek真正成为你的AI智能助手！ 【0基础门】本书从软件注册始讲解DeepSeek的使用方法和技巧，搭配视频教程，AI小白也能利用DeepSeek实现工作自动化。 【6大应用方式】覆盖提示词问答、智能体搭建、API调用、AI编程、本地化部署、个人知识库搭建，全方位探索DeepSeek的潜能。 【30 应用场景】文字创作、方案策划、生活管理、专业咨询、办公辅助、教育辅导、数据分析 各种应用场景一网尽！ 【30 实用技巧】解析结构化提示词写法、10种提示词写作陷阱、19种提示词优化技巧，赠送提示词模板电子文档，通过提示词优化DeepSeek的使用效果。 【40 应用实例】各种应用方式、应用场景均提供对应案例，读者可以直使用这些案
内容全面 ：系统介绍了深度学习算法的基础理论和主流算法模型，如AlexNet、ResNet、BP、LSTM、GAN、CNN等，详细剖析了每个算法的理论推导过程和应用场合。 实用性强 ：采用PyTorch 2.x最新框架行实战，通过大量案例实现了计算机视觉、自然语言处理、AIGC等方向的主流算法，读者能够通过实际项目来理解算法思想。 资源丰富 ：源了全部课程源代码、课件、代码，本书Github仓库已收获超3000个Star数，并被 机器之心 、 量子位 等媒体报导。
1.以操作实践为学习的切，而不是直切理论讲解； 2.以任务为驱动，贯穿知识内容； 3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅深，边讲边练边切理论知识； 4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。
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