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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AI办公助理：让职场效率倍增的16大国产AI工具手册 柏先云 编著 著 化学工业出版社 【新华书店正版书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达
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机器学习流水线实战 机器学习教程书籍，细致介绍如何利用TensorFlow构建机器学习流水线，介绍TFX新特性和组件，提供代码示例，谷歌TensorFlow开发大使Robert Crowe作序推荐。
1.本书从各个环节细致的介绍了如何构建完整的机器学习流水线，以及如何用TensorFlow轻松实现自动化机器学习； 2.本书概述了搭建机器学习流水线所需的组件，介绍了TFX的新特性和组件，且提供了实用的代码示例； 3.本书受到了谷歌TensorFlow开发者大使Robert Crowe、帕特森咨询公司CEO Josh Patterson等人联合推荐； 4.本书适合机器学习工程师、算法工程师及数据项目负责人等相关开发人员阅读学习，主要可学习到以下内容： ●了解机器学习流水线的构建步骤 ●使用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线 ●使用Beam、Airflow、Kubeflow Pipelines编排流水线 ●数据校验和数据预处理 ●使用TensorFlow的模型分析工具 ●检查模型的公平性 ●使用TensorFlow Serving和TensorFlow Lite部署模型 ●了解差分隐私、联邦学习和加密机器学习等隐私保护方法
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高效玩转DeepSeek 刘典著 全面提升AI应用能力的实战手册 DeepSeek教程从入门到精通 从零基础到DeepS
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联邦学习 人工智能不可错过的下一个风口！面向数据安全和隐私保护机器学习学术成果和应用案例，数据孤岛和数据保护难题破解之法！
《联邦学习》凝聚了杨强教授带领的微众银行AI团队在联邦学习领域的多年学术成果和工程经验 全面、系统论述联邦学习理论、算法、平台及应用的中文专著 剖析了联邦学习与数据安全、隐私保护的前沿学术成果 涵盖隐私保护技术，联邦学习定义、分类、算法和系统，联邦学习激励机制等 论述联邦学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的应用 探讨如何解决用户隐私、数据安全及联邦学习应用落地问题
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群智能优化及其在物流中的应用 智能制造与机器人理论及技术研究丛书
本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷
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KUKA工业机器人编程与实操技巧 库卡工业机器人基本技能一学就会！
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湖南省普通高等学校教学改革研究项目的成果。 提供11个微课配套教学视频，可以扫码在线观看。 89个示例 6个综合案例 156个示意图 131道习题。 提供大量习题、源代码、教学PPT、习题参考答案、考试试卷、教学大纲和实验指导等完善的立体化教学支持。 以面向初学者的视角系统介绍机器学习算法的基本原理。 每种算法都采用sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。 注重案例教学，详解6个综合案例，详解机器学习算法如何处理各种细节问题。 面向初学者详述机器学习算法原理，展现其难点，注重解决学习时容易 掉坑 的问题。 详解如何用sklearn编写机器学习程序，为进一步学习TensorFlow深度学习算法打下基础。
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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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机器学习的数学原理和算法实践 零基础学机器学习算法入门教程书籍，细致讲解机器学习相关数学知识，通俗易懂的算法原理与公式详解，经典且实用的机器学习实战案例
1.形象直白阐述机器学习算法原理 2.细致讲解关键数学原理 3.代码分段解读，帮助读者上手实操 4.编程实践案例经典实用
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（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验非常丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）畅销书全面升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，第2版根据TensorFlow新版本升级，技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 （3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读性强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。 （4）深度学习双子星：本书是《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学习领域的畅销书。 （5）进行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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通信的数学理论 信息论领域的奠基之作，信息论之父香农携手数学家韦弗，共同阐述通信、计算、智能三大领域共同的理论源头
大佬作者：信息论之父香农携手数学家韦弗，奠定通信与计算的理论基石； 全球经典：风靡世界的信息论经典，英文版销量超40000册，累计印刷20+次； 学界基石：通信、计算、智能三大领域共同的理论源头
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机器学习新修订版机器学习公式详解周志华西瓜书人工智能及其应用零基础入门书 程序设计数据分析神经络与机器学习的开山之作景
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机器学习开发者指南 《TensorFlow机器学习项目实战》作者撰写，全面切合机器学习算法要点,帮助读者真正掌握深度学习的原理及开发
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和开发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先进概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
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人工智能的底层逻辑 张长水 著 清华大学出版社 新华正版书籍
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机器学习观止——核心原理与实践 某著名通信技术公司、世界100强企业首席技术专家全面介绍人工智能、深度学习、强化学习的核心原理与应用
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人工智能 第2版 人工智能百科全书AI自学指南机器学习 深度学习自然语言处理神经网络技术书籍 程序设计编
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码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析 AI时代Excel数据分析提升之道：知识精进+学习答疑+上机实训+综合实战+ChatGPT应用，零基础入门，极速提升数据分析效率！
（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python Excel进行数据分析。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。 （2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。 （3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。 （4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。 （5）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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Python AI-机器学习-深度学习 循序渐进，看了就能掌握！扫码看视频，你想知道的知识点，这里都有！
人工智能（Artificial Intelligence， AI）是目前非常火的研究方向，应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习， Python语言设计非常好，快速、坚固、可移植、可扩展，并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深，可以利用的范围也很广，市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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这是一本人工智能领域的趣味探索史，是展示人类解析智慧过程的生动记录。 1956年时，人们对实现完美的人工智能势在必得；近70年后的今天，人们依旧没有制造出真正有思想的人工智能。人们在这70年间尝试了哪些研究道路？人工智能的可能性和局限性究竟有哪些？翻开《AI之镜：从人工智能反观人类智慧》，你将跟随作者的脚步，穿梭于多个不同学科的实验室，见证人类在复现智慧的过程中诞生的奇思妙想。 此外，本书着重探讨了人工智能与人类智慧之间的关系。目前人工智能还无法摆脱工具的标签，更遑论像人类一样进行思考。具身、情感、睡眠、感官 人类一次次为机器补上缺失的拼图，却在这个过程中逐渐理解何为人类智慧，并被自然智慧的复杂折服。 我们不必因这些人造的 超级大脑 看轻自己，相反，善用这些人工造物，我们才能更好地理解智慧的本
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AIGC:智能创作时代 从机器学习到智能创造，生成式人工智能，一场科技与艺术的碰撞。
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配套资源：电子课件、微课视频 本书特色： ★ 参照国家高级技术工人和技师职业技能鉴定考核标准编写。 ★ 项目化编排，以实践训练为核心，整合理论知识。 ★ 引入MATLAB软件，使仿真更加形象、生动。 本书配套授课电子课件，需要的教师可登录www.cmpedu.com免费注册、审核通过后下载，或联系编辑索取（微信：15910938545，QQ：2850823888，email：2308140194@qq.com，电话：010-88379739）另外，为方便任课教师进行交流，提供高职电子信息类教师QQ交流群：216407447，欢迎加入！
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机器学习算法 麻省理工学院“机器学习算法”课程教材，介绍可解释的机器学习，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识
本书基于麻省理工学院在2013年秋季、2015年春季和2017年秋季开设的 Algorithmic Aspects of Machine Learning 课程编写，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。向理论计算机科学家介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种可访问的形式向机器学习研究人员介绍前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。
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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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21世纪机器人 当机器人像智能手机、平板电脑和电视机一样普遍的时候，我们的生活会变成什么样呢？你的21世纪机器人可以干什么呢？
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精选28个中国工程机器人大赛暨国际公开赛获奖技术案例； 涵盖中国工程机器人大赛暨国际公开赛标准项目 搬运机器人 双足竞步机器人 体操机器人 仿人竞速机器人 旋翼飞行器 等； 基于设计创意 整体思路 硬件、软件设计 系统调试优化架构，实现完整的工程实例； 提供案例的程序代码下载
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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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·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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OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版 OpenCV3编程入门及算法精解教程 人工智能开发教程 人脸识别 三维重建 图形图像识别方法
作为人工智能的 眼睛 ，计算机视觉技术一直备受关注，辅助驾驶、视频监控等相关应用也越来越多。流行的开源程序库OpenCV无疑是开发智能计算机视觉程序的不二选择。它包含500多个用于图像和视频分析的优化算法，2013年升级的OpenCV 3版本在易用性上也有了极大提升。本书系统介绍OpenCV 3，带领读者由浅入深地了解如何开发计算机视觉程序。作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始，解释和探讨了图形和图像识别的具体方法，对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。本书主要内容包括：OpenCV库基本结构通过操作像素处理图像用直方图分析图像将图像分割成同质区域，并提取有意义的物体使用图像滤波技术提高图像品质利用图像几何学，建立同一场景不同视角的对应关系根据图像的不同视角标定相机使用机器学习技术检测图像中的行人和物体根据多
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