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边做边学深度强化学习:PyTorch程序设计实践
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Pytorch是基于python且具备强大GPU加速的张量和动态神经网络，更是Python中优先的深度学习框架，它使用强大的 GPU 能力,提供*大的灵活性和速度。本书指导读者以Pytorch为工具在Python中学习深层强化学习(DQN)。主要内容包括：强化学习概述及分类、强化学习的算法和实施方法、在Pytorch中实施深度规划与实现。、“实施深层强化学习DQN”、理解并实施新的深层强化学习方法（Double-DQN、Dueling Network、Prioritized Experience Replay、A3C、A2C）。
Arduino开发实战指南:机器人卷
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机器人是一个典型的光机电算一体化系统，它融合了光学、机械、电子、传感器、计算机软硬件和人工智能等众多先技术，较高的技术门槛阻挡了众多的机器人爱好者。随着Arduino的出现，这一门槛被破，人们能像搭积木式地组建属于自己的机器人。 黄文恺、伍冯洁、陈虹编著的这本《Arduino发实战指南(机器人卷)》将Arduino与机器人的发相结合，注重实例，每一章都附有示例程序，方便学习者巩固每一章的知识。本书后两章提供了两套采用3D印制造的全新机器人的详细制作方法和竞赛规则，方便读者展和组织机器人竞赛活动。书中附带光盘提供了3D印的STL文件，读者可以印出来组建自己的机器人。 本书适合机械、电子设计、电子信息工程、通信工程、自动化、计算机、工业设计、交互设计等多个专业学生阅读，也可作为所有机器人爱好者展Aduino与机器人结合项目发的参考手册。
黑客攻防从入门到精通:实战篇(第2版)
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本书紧紧围绕黑客攻防技术，主要包括从零始认识黑客，信息的嗅探与扫描，系统漏洞、病毒、木马的侵与防范，远程控制技术，加密解密技术，网络欺骗与防范，网络攻与防范，系统和数据的备份与恢复，间谍软件的清除等内容，力求以简单明了的语言向读者清晰讲解相关知识，并使读者对黑客攻防技术形成系统的了解，从而更好地防范黑客的攻。本书内容从易到难、循序渐、图文并茂、通俗易懂，适用于广大网络爱好者以及计算机维护人员。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
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本书主要用Python语言构建CNN,主要关注如何以*佳的方式利用各种Python和深度学习库（如Keras，TensorFlow和Caffe）来构建真实世界的应用程序。从构建CNN块始，基于*佳实践来指导你实现真实的CNN模型及解决方案。你将学习创建图像和视频的创新解决方案，以解决复杂的机器学习和计算机视觉问题。
可视化分析与SAS实现
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本书系统介绍了数据可视化分析的基本概念和实际应用。在理论层面，本书介绍了数据可视化分析的基本概念。在实际应用层面，本书介绍了SAS的可视化分析解决方案，如何使用SAS可视化分析解决方案行数据可视化分析。
黑客攻防从入门到精通:命令版
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全书共分为15章，包括：初识黑客、Windows系统中的命令行、黑客常用的Windows网络命令行、Windows系统的命令行配置、基于Windows认证的侵、远程管理Windows系统、局域网攻与防范、DOS命令的实际应用、制作启动盘、批处理BAT文件编程、病毒木马的主动防御清除、流氓软件和间谍软件的清除、Android操作系统控制与安全、iOS操作系统常见应用及安全、移动Wi-Fi安全攻防等内容。
从北京到伦敦:一个金融白领的移民生活纪实
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别人移居国外，是为了获得更好的工作，为了更好的生活，而作者放弃了很多人艳羡的工作与家庭，从头始，只身来到英国剑桥大学求学。毕业后在英国的安顿对于作者来说也只是人生的短暂逗留，将来又不知会飘向哪里。作者用自己的笔，记录下这段生活中触动心弦的滴滴。
精益研发2.0:面向中国制造2025的工业研发
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本书介绍的精益研发是体系、框架和蓝图的总称。除了总体系框架，还包括11个子体系。本书除了对总体系予以说明外，还对这些子体系和理论基础及未来展望也单独展讨论。另外，还花了一定篇幅简单介绍了系统工程，包括INCOSE（国际系统工程学会）和NASA（美国航空航天局）的系统工程体系。
智能数据时代:企业大数据战略与实战
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本书定义为“轻教材”，并结合国内先的大数据公司的实战经验，帮助大数据从业人员熟悉大数据相关的基础知识、基本工具，帮助大数据企业的管理者建立数据驱动的文化和构建团队。此书将成为大数据从业人员、大数据企业管理人员以及大数据领域的投资者、监管者的参考书籍。
ANTLR 4权威指南
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Terence Parr: The Definitive ANTLR 4 Reference (ISBN 9781934356999).Copyright ?2012 The Pragmatic Programmers, LLC.Simplified Chinese translation copyright ?2017 by China Machine Press.No part of this book may be reproduced or transmitted in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or any information storage and retrieval system, without permission, in writing, from the publisher.All rights reserved.本书中文简体字版由The Pragmatic Programmers, LLC授权机械工业出版社在全球独家出版发行。未经出版者书面许可，不得以任何方式抄袭、复制或节录本书中的任何部分。
UML 建模、设计与分析 从新手到高手
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UML是支持模型化和软件系统发的图形化语言，为软件发的所有阶段提供模型化和可视化支持，是一种重要的建模、设计与分析工具。全书分3篇19章，介绍了UML概述、UML建模工具概述、用例和用例图、类图、对象图和包图、活动图、顺序图、通信图和时序图、状态机图、组件图和部署图、组合结构图和交互概览图、UML与RUP、对象约束语言、UML扩展机制、UML与数据库设计、基于C 的UML模型实现、UML与建模、Web应用程序设计、嵌式系统设计等内容。 本书图文并茂，秉承了基础知识与实例相结合的特，其内容简单易懂、结构清晰、实用性强、案例经典，适合UML建模初学者、大中专院校师生及计算机培训人员使用，同时也是UML爱好者的参考书。
FFmpeg从入门到精通
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本书是一本介绍FFmpeg的实战技术指南，全书共10章，分为两个部分。部分（第1～7章）为FFmpeg的命令行使用篇，介绍了FFmpeg的基础组成部分、FFmpeg工具使用、FFmpeg的封装操作、FFmpeg的转码操作、FFmpeg的流媒体操作、FFmpeg的滤镜操作、FFmpeg的设备操作。第二部分（第8～10章）为FFmpeg的API使用篇，介绍了FFmpeg封装部分的API使用操作、FFmpeg编解码部分的API使用操作，FFmpeg滤镜部分的API使用操作，相关操作均以实例方式行说明，包括新API及旧API的操作。
Python自然语言处理实战:核心技术与算法
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。 第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识行规则扩展，因此本书未做深探讨。 第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输。 第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。 第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。 第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能
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本书深介绍了人工智能六十余年发展里程中出现的重要历史事件、理论学说和所取得的激动人心的成果；也从科普的角度，尽可能以不依赖数学等专业知识的方式去介绍这些成果背后的理论与算法。读者可以通过本书对人工智能学科发展里程的解析体会到人工智能的创造者和推动者们所希望的智能理论和产品是如何工作的。无论是与人工智能产业相关的研发人员，还是这个领域的专业研究人员，或是信息科学和计算机科学的爱好者们，都能从本书中得到启发。
智能制造之路:数字化工厂
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本书针对“工业4.0”、“中国制造2025”、“互联网 工业”等热概念，提供一个实践的指导，推动这些重大创新措施的战略落地，共分六篇，分别为理论篇、产品全生命周期管理篇、制造运营管理篇、全集成自动化篇、系统集成篇、案例分析篇。
看透Spring MVC:源代码分析与实践
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全书分为四篇，共22章。篇（第1～7章）介绍网站相关的基础知识，涉及网站架构、网络通信的底层协议以及实现方法，并详细分析Tomcat的实现过程，旨在帮助大家整体掌握网站的结构并理解SpringMVC所处的位置。第二篇（第8～10章）对SpringMVC的整体结构行分析，涉及SpringMVC的配置、创建及用法，旨在帮助大家理解SpringMVC的架构与实际操作。第三篇（第11～20章）详细分析SpringMVC的九大组件的实现方法，涉及每个组件的口、作用和用法。第四篇（第21章和第22章）总结整个SpringMVC架构知识并补充了异步请求相关的内容，涉及从更高层次分析SpringMVC的设计理念以及具体请求的处理过程，同时对异步请求行了详细解析，帮助读者深理解请求的实现方式。?
TensorFlow神经网络编程
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本书首先简要介绍流行的TensorFlow库，并讲解如何用它训练不同的神经网络。 你将深了解神经网络的基础知识和它背后的数学原理，以及为什么我们会选择TensorFlow训练神经网络。然后，你将实现一个简单的前馈神经网络。下来，你将使用TensorFlow掌握神经网络的优化技术和算法，以及一些更复杂的神经网络的实现。*后，你将对如何利用TensorFlow的强大功能来训练各种复杂的神经网络有一个正确的理解。
Keras深度学习实战
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第1章介绍了Keras的安装和设置过程以及如何配置Keras。 第2章介绍了使用CIFAR-10、CIFAR-100或MNIST等数据集，以及用于图像分类的其他数据集和模型。 第3章介绍了使用Keras的各种预处理和优化技术，优化技术包括TFOptimizer、AdaDelta等。 第4章详细描述了不同的Keras层，包括递归层和卷积层等。 第5章通过宫颈癌分类和数字识别数据集的实例，详细解释如何使用卷积神经网络算法。 第6章包括基本的生成式对抗网络（GAN）和边界搜索GAN。 第7章涵盖了递归神经网络的基础，以便实现基于历史数据集的Keras。 第8 章包括使用Keras行单词分析和情感分析的NLP基础知识。 第9章展示了如何在Amazon评论数据集中使用Keras模型行文本概述。 第10章侧重于使用Keras设计和发强化学习模型。
对抗机器学习:机器学习系统中的攻击和防御
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以对抗样本生成和防御为核心的对抗深度学习，无疑是对抗机器学习领域目前*受关注的研究热。但是，本书涉及更宽广的主题，从攻时机、攻者可以利用的信息、攻目标三个维度，全面论述了监督学习、无监督学习以及强化学习系统中的攻和防御技术。这对于读者全面系统地掌握对抗机器学习的理论、方法及应用，以及深展深度学习的攻和防御问题研究，都是至关重要的。
Java并发编程实战
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本书深浅出地介绍了Java线程和并发，是一本完美的Java并发参考手册。书中从并发性和线程安全性的基本概念出发，介绍了如何使用类库提供的基本并发构建块，用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量，如何识别可并行执行的任务，如何提高单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期任务，如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容，*后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何发自定义的同步工具类。 本书适合有Java基础的程序发人员阅读。 本书涵盖的内容包括： • 并发性与线程安全性的基本概念 • 构建以及组合各种线程安全类的技术 • 使用java.util.concurrent包中的各种并发构建基础模块 • 性能优化中的注意事项 • 如何测试并发程序 • 以及一些高级主题，包括原子变量，无阻塞算法以及Java内存模型
OpenStack系统架构设计实战
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本书对各主流云管理平台行介绍及对比后，主要对OpenStack平台行重介绍。包括OpenStack项目的存储管理（Cinder）模块、Neutron架构及具体功能、Ceilometer的架构及关键组件、Openstack中编排子系统（Heat）的相关概念/架构及其实现、Ironic的架构/运行原理，后阐述云计算带来的包括虚拟化安全、数据安全、身份和访问管理安全等新的安全挑战。
