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TensorFlow语音识别实战
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本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐，从搭建环境始，逐步深理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的**。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者的参考书，同时非常适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。
Python渗透测试编程技术:方法与实践(第2版)
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本书是资深网络安全教师多年工作经验的结晶。书中系统且深地将 Python应用实例与网络安全相结合行讲解，不仅讲述 Python的实际应用方法，而且从网络安全原理的角度分析 Python实现网络安全编程技术，真正做到理论与实践相结合。 全书共分为 16章。第 1章介绍网络安全渗透测试的相关理论；第 2章介绍 Kali Linux 2使用基础；第 3章介绍 Python语言基础；第 4章介绍使用 Python行安全渗透测试的常见模块；第 5章介绍使用 Python实现信息收集；第 6章和第 7章介绍使用 Python对漏洞行渗透；第 8章介绍使用 Python实现网络的嗅探与欺骗；第 9章介绍使用 Python实现拒绝服务攻；第 10章介绍使用 Python实现身份认证攻；第 11章介绍使用 Python编写远程控制工具；第 12章和第 13章介绍使用 Python完成无线网络渗透；第 14章介绍使用 Python完成 Web渗透测试；第 15章介绍使用 Python生成渗透测试报告；第 16章介绍 Python取证相关模块。 本书适合网络安全渗透测试人员、运维工程师、网络管理人员、网络安全设备设计人员、网络安全软件发人员、安全课程培训人员、高校网络安全专业方向的学生阅读。
MATLAB R2020a入门、精通与实战
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Rust编程从入门到实战
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《Rust编程从门到实战》是一部Rust编程语言的编程手册，第1~3章为Rust前置知识，介绍了发环境搭建、个Rust程序以及语言的输输出；第4~16章为Rust基础语法知识，介绍了Rust基础的语法和必要的语言使用规则，其中包括Rust所有权、生命周期以及特性等重要语言概念的介绍；第17~27章为Rust实用操作，介绍了文件与I/O、无畏并发、Web编程等重要的经典发实战以及属性、宏、“不安全”语法等Rust高级编程。 《Rust编程从门到实战》适合Rust语言初学者学习使用，也可供Rust发者参考使用，还可作为高等院校相关专业的教材。
跟我一起学机器学习
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本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型，包括模型的思想、原理及实现细节等。同时，本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn，对书中所涉及的模型行用法上详细讲解。 全书共10章，第1章介绍机器学习发环境的配置；第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标，以及用于有监督模型训练的梯度下降算法；第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标；第4章介绍模型的改善与泛化，包括特征标准化、如何避免过拟合及如何行模型选择等；第5章讲解K近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索；第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理；第7章介绍几种常见的文本特征提取方法，包括词袋模型和TF-IDF等；第8章讲解决策树的基本原理，包括几种经典的决策树生成算法和集成模型；第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程；第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。 本书包含大量的代码示例及实际案例介绍，不仅可以作为计算机相关专业学生门机器学习的读物，同时也适用于非计算机专业及培训机构的参考学习书籍。
Python人工智能
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本书巧妙地将Python语言与人工智能知识结合在一起行编排，使读者既能全面学习Python编程语言，又能系统了解人工智能基本原理并深掌握人工智能特别是新一代人工智能关键技术，同时配有丰富的教学案例和前沿热应用，每一个知识都有对应Python语言实现。 全书共分为9章。第1章主要讲解人工智能的发展历史、驱动因素以及关键技术等。第2章为Python编程语言，系统介绍Python的语法规则、数据类型、程序结构及文件操作和图形化编程等。第3章为概率统计基础，是人工智能的理论基础。第4章为*化方法，解释人工智能算法本质问题。第5章深度学习与神经网络是本书的重章节，该章对当前基于深度学习的多层神经网络，如卷积神经网络、递归/循环神经网络、长短期记忆神经网络等行全面、深的讲解。第6章TensorFlow深度学习，重介绍深度学习源框架TensorFlow的使用方法及如何利用TensorFlow发和部署各种深度学习模型。第7章数据采集与数据集制作，详细介绍如何通过网络爬虫等方法从互联网上搜集数据并制作成数据集。第8章详细阐述如何利用GPU并行计算设备和CUDA编程来加速人工智能深度学习的模型训练。第9章精心挑选了7个人工智能实验案例，包括数据智能分析、视频图像智能理解、自然语言处理等各个方面，从简到难，可以作本书配套的实验教学内容。 本书可作为人工智能、计算机、电子信息、智能科学与技术、数据科学与大数据、机器人工程等专业的高年级本科生以及研究生的学习用书，也可作为从事人工智能研究与发的科研人员、工程技术人员及智能应用爱好者的参考书籍。
突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析
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《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》将Premiere Pro 2020的软件功能与短视频制作紧密结合，全面讲解了视频编辑的基础知识，以及Premiere Pro 2020软件的使用方法和技巧。书中通过典型实例，由浅深地剖析了视频制作的流程，并详细讲解了Premiere Pro 2020的视频编辑基础、工作环境、基本操作、素材剪辑、视频效果、转场效果、字幕制作、运动效果、音频效果、素材采集与叠加、抠像等核心技术。 《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》技法全面、案例经典，具有很强的针对性和实用性，在动手实践的过程中可以轻松掌握软件的使用技巧，了解视频的制作过程，充分体验Premiere Pro 2020的学习和使用乐趣。 《突破平面Premiere Pro 2020视频编辑与制作剖析》可作为门级读者快速、全面掌握Premiere Pro 2020的参考书，也可作为大专院校及培训学校相关专业的教材，还可作为广大视频编辑爱好者、影视动画制作者、影视编辑从业人员等的自学教程。
数据分析与挖掘算法:Python实战
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《数据分析与挖掘算法：Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南，主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例，内容丰富、容易理解。 本书共9章，第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系；第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维，包括数据思维认知、数据挖掘“定律”；第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例，其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。 《数据分析与挖掘算法：Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学，也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。
Hadoop+Spark大数据分析实战
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本书是Hadoop Spark大数据分析技术门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和发体验，使读者熟悉Hadoop大数据发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大数据分析初学者的门指导书，也可以作为大数据发人员的参考手册，同时也适合作为高等院校大数据相关专业的教材或教学参考书。
智能简史——从大爆炸到元宇宙
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本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促宇宙稳定的技术发明、物质网联、能源网联、信息网联、获取智能、基于智能网联的自动驾驶、基于智能网联的集体强化学习、对智能的数学建模；第9章介绍元宇宙的背景、元宇宙的概念与特征、元宇宙涉及的主要技术、元宇宙的演；第10章给出了本书的总结与未来展望。 本书是科普读物,也可以作为人工智能学习、研究、发的参考用书。
云计算——在智能交通系统中的应用
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本书首先在分析国内外智能交通系统建设现状的基础上，提出了智慧交通云的概念，并对智慧交通云做了简要介绍，深讲解了云计算的关键技术、智慧交通云的总体框架、智慧交通云的建设内容；然后就智慧交通云的关键技术，如基于云计算的交通信息采集与处理、基于云计算的交通控制、基于云计算的交通诱导、基于云计算的交通控制与诱导协同等行了详细的论述，后探讨了智慧交通云系统设计的相关问题。 本书可供道路交通管理部门、建设部门、科研机构和生产厂家等参考，也可作为交通类、计算机类相关专业本科生、研究生的参考资料。
Python机器学习实践
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本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
因果推断:原理解析与应用实践
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本书全面介绍了最新的因果推断方法，并以实践应用为辅，方便读者理解。本书化繁为简，层层深地引导读者了解因果推断方法发展的历程和现状。通过本书，读者可以获得关于因果推断方法的全局视角。本书共5章，以递的方式展对因果推断方法的介绍。第1章从广泛熟悉的相关关系出发，通过介绍相关关系与因果关系的联系与区别过渡到对因果关系的探索。在明确因果关系概念的基础上，第2章主要介绍洞察因果关系的金标准：随机对照试验。基于随机对照试验的原理和不同的应用场景，本书将因果推断方法分为3类：基于设计思想的因果推断方法、基于潜在结果框架的因果推断方法和基于结构因果模型的因果推断方法。第3章～第5章分别对这3类方法一步详细分类，并行解析。同时，这3类方法的应用场景也呈现递的关系。本书适合有一定统计知识背景的读者，特别是希望深研究因果推断方法并将其应用于各领域实践的相关研究者。同时，本书也适合对因果推断方法感兴趣的在校学生和业界工作人员。
JavaScript前端开发与实例教程
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JavaScript是发Web前端必须掌握的编程语言，《JavaScript前端发案例教程：微课视频版》以真实的项目需求为导向，循序渐、深浅出地讲解JavaScript发技术。每章均由知识讲解、案例实践、面试题和学科竞赛题四部分组成，并配套提供案例源代码、PPT课件、课后习题答案、微课视频、教案、教学大纲、课程实训、期末考试试卷、章节测试、实验报告、学习通共享课程、学科竞赛真题等丰富的教学资源。 《JavaScript前端发案例教程：微课视频版》共分13章，主要内容包括JavaScript概述、语法基础、数组、函数、对象、DOM、事件处理、BOM、JavaScript特效综合实例、Ajax、基于Ajax ECharts的天气预报系统、ES6、基于ES6的文创商城等，并提供了重污染天气预警、“2048”游戏、“渔夫鱼晒网”程序设计、“扫雷”游戏、高亮显示关键词、留言板、折叠面板、浮现社会主义核心价值观内容、事件监听器、限时秒杀、电影票、在线网盘、轮播图、网络物车、放大镜等大量实例。 《JavaScript前端发案例教程：微课视频版》适合JavaScript初学者、Web前端发人员阅读，也可作为高等院校Web前端发、JavaScript程序设计、跨平台脚本发、动态网页脚本技术等相关课程的教材。
深度强化学习--算法原理与金融实践入门
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深度强化学习是人工智能和机器学习的重要分支领域，有着广泛应用，如AlphaGo和ChatGPT。本书作为该领域的门教材，在内容上尽可能覆盖深度强化学习的基础知识和经典算法。全书共10章，大致分为4部分：第1部分（第1～2章）介绍深度强化学习背景（智能决策、人工智能和机器学习）；第2部分（第3～4章）介绍深度强化学习基础知识（深度学习和强化学习）；第3部分（第5～9章）介绍深度强化学习经典算法（DQN、AC、DDPG等）；第4部分（第10章）为总结和展望。每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者一步深探索。 本书可作为高等院校计算机、智能金融及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对深度强化学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
教师成长:生成式人工智能成就*教师
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本书是一本专为一线教师量身打造的生成式人工智能（GAI）实战指南。聚焦智能时代的教学痛点，精选数字人、AI 绘图、智能图表等核心工具，提供"功能—场景—操作” 全流程指引。独创"生存—适应—引领”三级赋能体系，助力教师从基础操作迈向创新设计；打造"3×3 工具迁移框架”，确保教师能力永续升级。书中结合大量真实案例，采用"问题导向、工具应用、案例解析”的*结合模式，直击教学、研究、管理核心需求。本书适合渴望提升数智化教学能力的新手，尤其适合中小学教师，以及资深教师、学校管理者、教育研究者。
数字经济下的云计算技术与应用
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内容简介 1、 介绍云计算的基础知识，包括云计算的定义、特性、服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）和部署模型（公有云、私有云、混合云、社区云）。同时，还深入讲解了云计算的关键技术，如虚拟化技术、分布式计算、大数据处理等。 2、 重点讲解云计算如何为大数据和人工智能赋能。在大数据方面，我们探讨了云计算如何提供弹性、可扩展的存储和计算资源，以支持大数据的收集、存储、处理和分析。在人工智能方面，我们探讨了云计算如何提供强大的计算能力，以支持复杂的机器学习和深度学习算法。 3、 深入探讨云计算在财经、金融领域的应用和实践。我们介绍了云计算如何帮助企业实现数字化转型，提高运营效率，降低成本，以及如何利用云计算进行风险管理、量化交易等金融应用。 总的来说，本书将为读者提供一份*、深入、实用的云计算学习指南，帮助读者云计算的基本概念，掌握云计算的关键技术，并了解云计算在实际应用中的*新发展和趋势，以及其在数字经济中的应用和价值。这本书的目标读者群体包括数字经济、大数据、计算机科学和信息技术相关专业的学生、教师，以及对云计算技术感兴趣的专业人士。
AI电商:技术赋能与商业新生态
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随着电商行业的蓬勃发展，AI正逐步渗透并重塑电商领域的各个环节。本书深探讨AI电商的崛起背景及其背后的驱动力，从预测、选品、产品设计、创意生成、营销、数字人、导、供应、客服、用户管理等角度全方位剖析了AI如何多维度赋能电商行业。借助丰富的理论与翔实的案例，本书揭示了AI在提升流量价值、优化消费体验以及挑战“不可能三角”（成本 效率 质量）等方面的巨大潜力，同时展现了AI在辅助与取代人工、形成新质生产力等方面的重要作用。无论是电商从业者还是关注AI商业落地应用的人，都能从中获得有益的启示与参考。
第五维度:AI时代如何生存,成为不可替代的人
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我们正处在一个规则不断被改写的时代。当 AI 把许多人的能力同时抬到 80 分时，80 分就成了新的零分。这本书想用尽量朴素的大白话，从AI技术的底层原理的角度，和你一起搞清楚三件事：AI 背后究竟是怎么运作的？大语言模型的底层技术原理是怎样的？当很多工作，AI 都能比我们做得更好的时候，从技术的角度分析还有什么是它做不了的？我们又该怎样借助 AI技术，让自己在这个时代更好地生存，成为不可替代的人？全书从"连接”和"延迟”讲起，解释信息是怎样进入我们的生活的。接着讨论数据的核心矛盾：数据看起来像油田一样丰富，但不能被使用的数据，往往不是资产，而是负债。我们追求数据的完备和深度，而非一味的"大”，特别是要抓住稍纵即逝的异常。书里会带你识别数据的种种骗术，理解数据如何被使用而不被泄漏，保护我们的隐私。大语言模型（LLM）看起来像魔法，底层原理却并不神秘：它只是不断根据前面的"词”预测下一个"词”。AI *擅长回答的是标准答案，*不擅长处理的是那些罕见的数据；对模型是这样，对人也是一样。
自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用
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本书全面系统地介绍了聊天机器人的背景、典型应用场景，以及核心技术模块。并围绕问答系统、任务对话系统和闲聊系统三种聊天机器人的具体展现，从技术原理和实践两个方面行阐述，适合对自然语言处理有一定基础又想聊天机器人应用研发的一线研发人员学习。
Premiere Pro经典课堂
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《Premiere Pro经典课堂》从 Premiere Pro CC 2019 中的实用知识出发，结合视听语言和影视技术的基本知识，再配以大量电影实例，采用知识讲解与动手练习相结合的方式，详细介绍了 Premiere Pro CC 2019中的基础应用知识及高级使用技巧。每一章都配有丰富的实例说明，生动具体，浅显易懂，使读者能够迅速上手，轻松掌握功能强大的 Premiere Pro CC 2019 在影视后期制作中的应用，读完本书后可以直短片或者微电影创作阶段。
