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新一代人工智能:无代码人工智能开发平台实践
￥57.47
本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深浅出地讲解了无代码人工智能发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不断拓展人工智能的应用领域，探索新的人工智能落地应用场景。本书首先介绍了人工智能和无代码人工智能平台EasyDL的基本用法，涉及图像智能分析、文本智能分析、语音智能分析、EasyDL OCR等；然后，重阐释了人工智能模型调用、人工智能模型部署方面的内容；后，分析人工智能在各个领域的应用案例并介绍相关的学科竞赛。 本书不仅可以作为高等院校各专业的人工智能通识教育教辅，而且可以作为计算机类、人工智能类专业低年级本科学生的门教辅。此外，本书也可以作为人工智能比赛参赛人员及对人工智能感兴趣人员的参考书。
大话统计学(溢彩实训版)——基于R语言+中文统计工具
￥97.30
“统计学”是兼具数学计算与图形可视化的课程，也是大数据、运筹学、数据挖掘、数据科学、统计计算、统计学习、机器学习、深度学习和人工智能等技术的基础学科。 目前学习统计学的难在于先学理论还是先学统计工具。统计学的理论体系庞杂而精密，学习起来枯燥艰辛；而如果从统计工具应用上手，则会有其他问题出现，所有的统计软件(如SPSS)，并非计算机辅助教学(CAI)，它们并非“教你学会统计”，而是应该在“学会了统计”以后，再来用它。针对这个矛盾，《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》将从零始触统计学，利用自行发的统计小工具配合理论学习，将其真正应用到工作中，稳步跟大数据时代。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》内容前后连贯—从概率到抽样，从描述到推断，从检验到因果。全书思路清晰，用大量图表将内容贯穿到一起。形式上有引言、观念图、流程图、思维导图、阶层图、分类图、关联图、步骤图、流程图，以及因果表、比较表、决策法则表等。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》因图表和数据可视化的需要，采用彩色印刷，不仅可以更好地展示统计图表细节，更让《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》的各类流程图、思维导图等学习图谱更精准易读。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》专门的配套软件《中文统计》是在Excel(2003—2016版本适用)环境下，安装一个“加载项”，输统计资料，就可以得到统计结果。另外，《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》提供PPT课件和代码。 《大话统计学溢彩实训版:基于R语言 中文统计工具》适合所有想掌握统计学的读者，也可以作为高校教材，由于内容较多，教师可自行选择教学内容。
机器学习系统:设计和实现
￥55.30
本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特，在各个章节突出讨论MindSpore的优势，从而将MindSpore并列为与TensorFlow，PyTorch的三大框架。
车联网项目质量管理实战
￥57.47
本书首先讲述了车联网项目质量思维和质量能力基础架构；然后以一个车联网智能产品案例为切，详细介绍了如何分析需求、制订质量计划，以及硬件、固件、平台、Web端和APP端的交付过程；最后讨论了如何对产品行质量评估。 本书适合测试人员、发人员、软件质量保证人员阅读。
大前端三剑客——Vue+React+Flutter
￥146.30
随着移动互联时代到万物互联超级终端时代的变化，发者也从移动互联发转型到万物互联时代的超级终端发，本书全面讲解大前端时代的核心技术栈和核心发语言，并通过一本书融汇贯通，本书是普通前端发者通向大前端架构师的桥梁，本书中涉及大量案例和企业一线实践操作经验，是前端发者转型为大前端架构师的书籍。 本书共4篇15个章。篇为基础篇（第1~6章），主要介绍大前端的发展趋势，大前端的基础发语言(ES6、TypeScript、Dart)，大前端构建工具和前端工程化体系，以及大前端的包管理和如何搭建一个企业级的脚手架工具。从第二篇至第四篇（第7~15章），分别介绍Vue 3、React和Flutter 2三大主流框架，帮助发者学习和掌握的框架用法和生态体系。 学习本书内容，需要具备一定的HTML、CSS、JS基础知识，本书可以作为前端发者提升技能的工具书也可以作为普通发者从网页发过渡到万物互联发的书籍。
AIGC未来已来
￥44.67
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）中文译为“人工智能生成内容”。狭义上的AIGC 指利用 AI 自动生成内容的生产方式。广义的 AIGC 可以基于训练数据和生成算法模型，自主生成新的文本、图像、音乐、视频、3D 交互内容等各种形式的内容和数据，甚至可能启科学新发现，创造新的价值和意义。 本书旨在通过深浅出的讲解，帮助读者认识并了解 AIGC，一步探究 AIGC 未来的发展方向及其可能面临的挑战，并通过一系列丰富的 AIGC 应用案例展示其在各个领域应用的无限可能。此外，本书还联合投资界、学术界和创业圈的三位专业人士畅谈了关于 AIGC 的深洞察。 本书无须读者具备专业知识基础，适合对 AIGC 感兴趣的读者阅读。
计算机视觉实战:基于TensorFlow 2
￥53.40
本书探讨了谷歌机器学习源框架的全新版本TensorFlow 2，从计算机视觉和深度学习基础知识始，介绍了如何从头始构建神经网络，并将其用于计算机视觉任务，如图像分类、目标分割、视频分析等。展示了如何使用如Inception和ResNet等现代神经网络分类图像，使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容，并辅以具体的代码示例。还介绍了迁移学习、数据增强、域适应等技术，以及如何在移动设备和网络浏览器中行部署。
鸿蒙HarmonyOS手机应用开发实战
￥104.30
华为自主研发的HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。借助HarmonyOS全场景分布式系统和设备生态定义全新的硬件、交互和服务体验。本书采用新的HarmonyOS 2版本作为基石，详细介绍如何基于HarmonyOS行手机应用的发，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、任务调度、公共事件、通知、剪切板、Java UI、JS UI、多模输、线程管理、视频、图像、相机、音频、媒体会话管理、媒体数据管理、安全管理、二维码、通用文字识别、蓝牙、WLAN、网络管理、电话服务、设备管理、数据管理、原子化服务、流转等多个主题。本书列举了大量解决实际问题的案例，具有很强的前瞻性、应用性、趣味性。 本书主要面向的是对移动应用或HarmonyOS应用感兴趣的学生、发人员、架构师。
AutoCAD 2022中文版从入门到精通(标准版)
￥62.86
《AutoCAD 2022 中文版从门到精通（标准版）》综合介绍了AutoCAD 2022 中文版的基础知识和应用技 巧。全书共11 章，其中第1～8 章主要介绍了AutoCAD 2022 中文版中二维绘图的基础知识和使用技巧，第9～ 11 章主要介绍了在软件中三维对象的创建方法及编辑技巧。另附3 章线上扩展学习内容，分别对集成化绘图工 具、数据交换、视图转换内容行了讲解。每章的知识都配有案例讲解，使读者对知识有更一步的了 解，部分章后配有巩固练习题，使读者能综合运用所学的知识。 另外，本书还配备了极为丰富的学习资源，具体内容如下。 （1）110 集高清同步微课视频，可像看电影一样轻松学习，然后对照书中实例行练习。 （2）87 个经典中小型实例，用实例学习上手更快、更专业。 （3）44 个实践练习，学以致用，动手会做才是硬道理。 （4）附赠6 套大型设计图集及其配套的长达10 小时的视频讲解，可以增强实战能力，拓宽视野。 （5）AutoCAD 应用技巧大全、疑难问题汇总、经典练习题、常用图块集、快捷命令速查手册、快捷键速 查手册、常用工具按钮速查手册等，能极大地方便学习，提高学习和工作效率。 （6）全书实例的源文件和素材，方便按照书中实例操作时直调用。 本书适合门级读者学习使用，也适合有一定基础的读者作参考，还可用作职业培训、职业教育的教材。
树莓派4与人工智能实战项目
￥55.30
本书主要介绍树莓派不同类型的特性，以及树莓派门所需要的基础知识；涵盖了树莓派GPIO 的不同操作方法，以及树莓派的I2C总线、SPI总线、UART串口、PWM脉宽调制等偏硬件操作的内容； 同时也为读者准备了一些树莓派上常见的服务类型的搭建和配置，包括树莓派推流服务器搭建的方法， 常见数据库MariaDB、PostgreSQL的安装配置操作，MQTT服务器的搭建配置，DHCP服务器的搭建 配置等。此外，还加了一些比较有趣的实验，例如利用TensorFlow实现对象检测，使用OpenCV制 作一个树莓派扫描仪，或利用OpenCV实现换鼻子的实验，带领读者了解树莓派通过摄像头能够实现 的一些应用。 本书为初学者全面门了解树莓派提供了很好的切，使读者可以了解更多树莓派的使用方法 以及操作小技巧。同时，在整体的编程过程中使用了C语言、Python语言及Shell脚本语言等常见语言， 对于拥有此类语言编程经验的用户更友好。 希望读者能够在这里找到自己喜欢的实验，并顺利门树莓派！
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
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TensorFlow机器学习(原书第2版)
￥77.40
本书是升级版，不仅包含机器学习的基本概念，以及如何利用TensorFlow库快速构建强大的机器学习模型，还涵盖了前沿的神经网络技术，如深度语音分类器、面部识别和CIFAR-10自动编码。另外，本书新增了如何将代码更新到TensorFlow 2.0，以及在Docker容器中运行代码所需要的技术。
纳米忆阻器与神经形态计算
￥53.40
本书旨在深了解纳米级器件的工作原理，重介绍非易失性存储器、神经网络训练/学习的各种应用的神经形态电路的设计，以及图像处理。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
￥59.40
这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。 全书一共16章，分为两个部分： 第1部分（第1~9章）Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
￥57.85
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
μCOS-III内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
￥83.85
本书基于野火STM32全系列发板介绍uC/OS-III内核实现与应用发，全书分为两部分，第壹部分先教你如何从0到1把uC/OS-III内核写出来，从底层的汇编始讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现、如何支持多优先级、如何实现任务延时列表以及时间片等uC/OS的核心知识；第二部分讲解uC/OS-III内核组件的应用以及使用uC/OS-III行多任务编程。 本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域科技工作者的参考书，也适合相关专业的学生学习参考。
实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型
￥44.85
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。
机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
￥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题，总共分为10章。 第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术，并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题，并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术，使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书，同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考，帮助他们掌握机器学习相关的算法原理，并能通过专业工具平台快速搭建各类模型，构建机器学习的行业应用。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
￥57.85
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
AI安全之对抗样本入门
￥83.85
第1章介绍了深度学习的基础知识，重介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识。 第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境，虽然GPU不是必需的，但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。 第3章概括介绍了常见的深度学习框架，从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。 第4章介绍了图像处理领域的基础知识，这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。 第5章介绍了常见的白盒攻算法，从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。 第6章介绍了常见的黑盒攻算法。 第7章介绍了对抗样本在目标识别领域的应用。 第8章介绍了对抗样本的常见抵御算法，与对抗样本一样，抵御对抗样本的技术也非常有趣。 第9章介绍了常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS 2017对抗防御环境和轻量级攻防对抗环境robust-ml，通过这章读者可以了解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。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
￥59.40
本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
