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TensorFlow自然语言处理
￥65.35
第1章是对NLP的简单介绍。该章将首先讨论我们需要NLP的原因。下来，将讨论NLP中一些常见的子任务。之后，将讨论NLP的两个主要阶段，即传统阶段和深度学习阶段。通过研究如何使用传统算法解决语言建模任务，我们将了解传统阶段NLP的特。然后，将讨论深度学习阶段，在这一阶段中深度学习算法被大量用于NLP。我们还将讨论深度学习算法的主要系列。*后，将讨论一种*基本的深度学习算法：全连神经网络。该章结束时会提供一份路线图，简要介绍后面的内容。 第2章介绍Python TensorFlow库，这是我们实现解决方案的主要平台。首先在TensorFlow中编写一段代码，执行一个简单的计算，并讨论从运行代码到得到结果这一过程中到底发生了什么。我们将详细介绍TensorFlow的基础组件。把Tensorflow比作丰富的餐厅，了解如何完成订单，以便一步加强对TensorFlow的理解。稍后，将讨论TensorFlow的更多技术细节，例如数据结构和操作（主要与神经网络相关）。*后，我们将实现一个全连的神经网络来识别手写数字。这将帮助我们了解如何使用TensorFlow来实现端到端解决方案。 第3章首先讨论如何用TensorFlow解决NLP任务。在该章中，我们将讨论如何用神经网络学习单词向量或单词表示。单词向量也称为词嵌。单词向量是单词的数字表示，相似单词有相似值，不同单词有不同值。首先，将讨论实现这一目标的几种传统方法，包括使用称为WordNet的大型人工构建知识库。然后，将讨论基于现代神经网络的方法，称为Word2vec，它在没有任何人为干预的情况下学习单词向量。我们将通过一个实例来了解Word2vec的机制。着，将讨论用于实现此目的的两种算法变体：skip-gram和连续词袋（CBOW）模型。我们将讨论算法的细节，以及如何在TensorFlow中实现它们。 第4章介绍与单词向量相关的更高级方法。首先，会比较skip-gram和CBOW，讨论其中哪一种有明显优势。下来，将讨论可用于提高Word2vec算法性能的几项改。然后，将讨论一种更新、更强大的词嵌学习算法：GloVe（全局向量）算法。*后，将在文档分类任务中实际观察单词向量。在该练习中，我们将看到单词向量十分强大，足以表示文档所属的主题（例如，娱乐和运动）。 第5章讨论卷积神经网络（CNN），它是擅长处理诸如图像或句子这样的空间数据的神经网络家族。首先，讨论如何处理数据以及处理数据时涉及哪种操作，以便对CNN有较深的理解。下来，深研究CNN计算中涉及的每个操作，以了解CNN背后的数学原理。*后，介绍两个练习。*个练习使用CNN对手写数字图像行分类，我们将看到CNN能够在此任务上很快达到较高的准确率。下来，我们将探讨如何使用CNN对句子行分类。特别地，我们要求CNN预测一个句子是否与对象、人物、位置等相关。 第6章介绍递归神经网络。递归神经网络（RNN）是一个可以模拟数据序列的强大的神经网络家族。首先讨论RNN背后的数学原理以及在学习期间随时间更新RNN的更新规则。然后，讨论RNN的不同变体及其应用（例如，一对一RNN和一对多RNN）。*后，用RNN执行文本生成任务的练习。我们用童话故事训练RNN，然后要求RNN生成一个新故事。我们将看到在持久的长期记忆方面RNN表现不佳。*后，讨论更高级的RNN变体，即RNN-CF，它能够保持更长时间的记忆。 第7章介绍长短期记忆网络。RNN在保持长期记忆方面效果较差，这使我们需要探索能在更长时间内记住信息的更强大技术。我们将在该章讨论一种这样的技术：长短期记忆网络（LSTM）。LSTM功能更强大，并且在许多时间序列任务中表现得优于其他序列模型。首先通过一个例子，研究潜在的数学原理和LSTM的更新规则，以说明每个计算的重要性。然后，将了解为什么LSTM能够更长时间地保持记忆。下来，将讨论如何一步提高LSTM预测能力。*后，将讨论具有更复杂结构的几种LSTM变体（具有窥孔连的LSTM），以及简化LSTM门控循环单元（GRU）的方法。 第8章介绍LSTM的应用：文本生成。该章广泛评估LSTM在文本生成任务中的表现。我们将定性和定量地衡量LSTM产生的文本的好坏程度，还将比较LSTM、窥孔连LSTM和GRU。*后，将介绍如何将词嵌应用到模型中来改LSTM生成的文本。 第9章转到对多模态数据（即图像和文本）的处理。在该章中，我们将研究如何自动生成给定图像的描述。这涉及将前馈模型（即CNN）与词嵌层及顺序模型（即LSTM）组合，形成一个端到端的机器学习流程。 第10章介绍有关神经机器翻译（NMT）模型的应用。机器翻译指的是将句子或短语从源语言翻译成目标语言。首先讨论机器翻译是什么并简单介绍机器翻译历史。然后，将详细讨论现代神经机器翻译模型的体系结构，包括训练和预测的流程。下来，将了解如何从头始实现NMT系统。*后，会探索改标准NMT系统的方法。 第11章重介绍NLP的现状和未来趋势。我们将讨论前面提到的系统的相关*发现。该章将涵盖大部分令人兴奋的创新，并让你直观地感受其中的一些技术。 附录向读者介绍各种数学数据结构（例如，矩阵）和操作（例如，矩阵的逆），还将讨论概率中的几个重要概念。然后将介绍Keras，它是在底层使用TensorFlow的高级库。Keras通过隐藏TensorFlow中的一些有难度的细节使得神经网络的实现更简单。具体而言，通过使用Keras实现CNN来介绍如何使用Keras。下来，将讨论如何使用TensorFlow中的seq2seq库来实现一个神经机器翻译系统，所使用的代码比在第11章中使用的代码少得多。*后，将向你介绍如何使用TensorBoard可视化词嵌的指南。TensorBoard是TensorFlow附带的便捷可视化工具，可用于可视化和监视TensorFlow客户端中的各种变量。
深入理解XGBoost:*机器学习算法与进阶
￥65.35
本书以机器学习基础知识做铺垫，深剖析XGBoost的原理、分布式实现、模型优化、深度应用等。 ?第1～3章使读者对机器学习算法形成整体认知，了解如何优化模型以及评估预测结果，并熟悉常用机器学习算法的实现原理和应用，如线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 ?第4章借助实际案例，讲解如何通过XGBoost解决分类、回归、排序等问题，并介绍了XGBoost常用功能的使用方法。 ?第5～7章是本书的重，从理论推导与源码层面深剖析XGBoost，涵盖XGBoost原理与理论证明、分布式XGBoost的实现、XGBoost各组件的源码解析。 ?第8～9章为阶内容，着重解析算法实践与工程应用中的难，而帮助读者更好地解决实际问题。 ?第10章介绍了一些较为前沿的将树模型与其他模型融合的研究方法，以拓眼界，拓展思路。
TensorFlow深度学习实战
￥65.35
本书将介绍如何有效地使用Google的源框架TensorFlow行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的高级封装Keras工具。
企业级数据与AI项目成功之道
￥53.40
只有在可以一致地提供预测性的业务见解并在整个组织范围内扩展时，数据分析和AI才能产生价值。这也是众多企业所面临的巨大挑战。本书概述了有效且实用的组织、管理和评估数据的方法，因此有助于建立信息体系结构以更好地推动AI和数据科学的发展。本书主要包括以下内容：简化数据管理，使数据随时随地可用；缩短实现AI用例的价值实现时间；使整个企业都可以访问AI和数据洞察力；动态、实时地扩展复杂的AI场景；发可带来可预测的、可重复的价值的信息体系结构。本书可以使包括架构师、发人员、产品所有者和业务主管在内的各种角色受益。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
C#神经网络编程
￥57.85
本书遵循循序渐、兼顾理论和实践的原则，从神经网络基本概念手，以图文并茂的形式生动地讲解激活函数和反向传播等概念原理，并以人脸识别和动作检测为例，让读者直观地了解深度学习的应用场景，在知识内容方面，不但包含决策树、随机森林等常规算法，还重讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法，在代码实践方面，比较深地讲解发细节，详细介绍了相关网络结构、参数调优和各种网络的对照比较，对程序员实际动手有比较强的参考意义。此外，本书还包含了常用激活函数，读者可以方便的在附录中查询相关函数特性，是一本集原理、实践与资料查询为一体的书籍。
大话机器人
￥51.35
《大话机器人》第0章为绪论，对机器人的需求及教育现状行概述；第1童主要介绍机器人定义、机器人分类、机器人组成部件及相关技术参数等基本概念；第2章系统阐述前工业机器人时代国内外机器人的起源和发展历史，以及现代机器人的畅想；第3章主要介绍工业机器人到现代机器人的发展历程，包括*代、第二代和第三代机器人；第4章主要介绍当前机器人在各行业领域中的应用状况；第5章预测了机器人发展的两个趋势，即“向人”和“向机器”的对立属性发展，并围绕道德、法律、责任、义务、权利掌对机器人伦理问题行了讨论。 《大话机器人》对机器人发展历史行全面而系统的梳理，图文并茂，调动学生对机器人的兴致，并为教师配备了电子教案，方便教师展教学。 《大话机器人》可作为高等院校各类专业的机器人普及教材，也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。
InDesign CC排版设计全攻略:视频教学版
￥44.85
InDesign是主流的专业排版设计软件，被广泛应用于书刊、媒体、平面设计、印刷出版、数字媒体等领域。本书由浅深、图文并茂地讲解了InDesign CC 2018的各项功能、应用技巧和设计手法，并且提供了丰富的设计案例和视频教学，特别适合InDesign新手阅读，对具有一定使用经验的用户其中的案例也有很好的参考价值，还可作为学校、培训机构的教学用书以及广大自学者的学习教材。
TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)
￥57.85
本书由数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带领读者由浅深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。 本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识，后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景行了实现，并配有较详细的程序说明，可读性非常强。读者如果能对其中代码行复现，则必定会对TensorFlow的使用了如指掌。
Keras深度学习实战
￥44.85
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。
CentOS 8 Linux系统管理与一线运维实战
￥65.40
本书结合编者十余年一线运维工作实战精心编撰，从Linux系统门到企业级服务器搭建和维护行了全面讲解，内容包括基础和实战两部分：基础部分主要介绍CentOS Stream 8 Linux的安装和系统初始化、Linux运维常用命令、用户和磁盘管理、日志与安全管理等内容；实战部分主要介绍各类服务平台的搭建和运维，包括日志管理工具禅道系统的安装和使用，HTTP服务器的搭建与配置，Samba、VSFTP、NFS共享平台的搭建与使用，Lighttpd、Nginx和Tomcat源轻型Web服务器的搭建与维护，数据库平台MySQL和高速内存数据库Redis的安装与运维，代码管理工具Git的使用，企业虚拟化工具Docker的安装与使用，Hadoop大数据平台的安装及集群搭建，以及集中式运维工具Ansible、SecureCRT和系统监控工具Zabbix的安装和使用等。
AutoCAD 2015中文版从入门到精通
￥38.35
本书以AutoCAD2015中文版为操作平台，结合典型实例循序渐地介绍了软件的每一个知识。全书共16章，第1～2章介绍AutoCAD2015的基础知识和绘图基础；第3～9章介绍二维图形的绘制和编辑方法，包括尺寸标注、文字和表格的添加、块操作以及图层管理等内容；第10～12章介绍了三维图形的绘制、编辑和渲染，并介绍了工程图的输与输出；第13～16章通过4个典型案例讲解了AutoCAD在机械设计、建筑设计、室内装潢设计和电气设计方面的应用。本书图文并茂、语言简洁、思路清晰、内容翔实，可作为初学者的门用书和相关工程技术人员的参考资料，也可作为各类计算机培训中心、中职中专、高职高专和AutoCAD认证考试的辅导与自学用书。
新手易学——AutoCAD 2011绘图基础(光盘内容另行下载,地址见书封底)
￥21.45
周静编著的《AutoCAD 2011绘图基础》介绍了以AutoCAD 2011为基础绘制图形的基本操作方法。全书包括12章，第1～2章介绍了AutoCAD门基础和绘图基础的相关知识，包括认识AutoCAD的工作界面、新建与图形文件、图形和视图的基本控制等内容；第3～4章介绍了常见二维图形的绘制和编辑方法；第5章介绍了对象特征的修改以及图层的基本操作等内容；第6章介绍了标注样式和创建表格等内容；第7～8章介绍了图案填充、光栅图像、块以及外部参照等内容；第9章介绍了三维实体的创建方法；第10章介绍了实体的编辑与渲染；第11章介绍了图形的印与发布；第12章以三个实例介绍了如何使用AutoCAD快速行作品设计。 《AutoCAD 2011绘图基础》具有很强大的实用性和可操作性，适合于大中专院校相关专业的学生、对设计行业有浓厚兴趣并愿意从事设计工作的初学者学习。
Linux内核API完全参考手册(第2版)
￥65.35
本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本，对常用的内核API作了系统归纳，并编写了典型验证程序，使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括：模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
元宇宙工程
￥51.00
当前，元宇宙概念掀起巨大的浪潮。元宇宙概念如何脱虚向实，落地应用？如何策划符合项目需求的元宇宙？如何在保证质量的前提下，构建和实施元宇宙工程？这些都是比单纯地理解一个元宇宙概念要更加有现实意义和实际价值的话题。 本书恰好以此为主题，讲解和探讨了元宇宙的应用落地，有基础、有理论、有方法、有手段、有案例、有图表、有复盘，对如何实现产业的“元宇宙化”提供了创新思维，并且也对元宇宙世界中可能存在的问题行了分析。针对这些问题，本书同时还提出了一些理性的倡议，是一本从产业、工程角度介绍元宇宙，并使元宇宙概念得到落地实践的实用之书。
图神经网络:基础、前沿与应用
￥114.43
本书致力于介绍图神经网络的基本概念和算法、研究前沿以及广泛和新兴的应用，涵盖图神经网络的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。全书分为四部分：部分介绍图神经网络的基本概念；第二部分讨论图神经网络成熟的方法；第三部分介绍图神经网络典型的前沿领域；第四部分描述可能对图神经网络未来研究比较重要和有前途的方法与应用的展情况。 本书适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员、讲师以及行业从业者阅读与参考。
智能语音处理
￥51.35
本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
数字赋能:机械企业与工业互联网
￥75.60
本书以机械企业全业务导工业互联网应用和数字化转型为主线，分基础篇、应用篇、平台篇三个部分，共19章。其中，基础篇共6章，简要介绍了我国机械工业、产业革命、"两化融合”和工业互联发展；应用篇共11章，重分析了工业互联网的核心功能，架构和关键技术；从业务要素、平台要素及平台作用手，层层递，辅以案例，详细介绍了应用落地；平台篇共2章，介绍了部分典型的行业和公共工业互联网服务平台。为便于读者深理解，尽量避免"前沿科技介绍”，重在应用方法。
AutoCAD 2022中文版完全自学一本通
￥69.30
AutoCAD是Autodesk公司发的通用计算机辅助绘图和设计软件，被广泛应用于机械、建筑、电子、航天、造船、石油化工、土木工程、冶金、气象、纺织、轻工等领域。在中国，AutoCAD已成为工程设计领域应用为广泛的计算机辅助设计软件之一。AutoCAD 2022是为适应当今科学技术的快速发展和用户需要而发的面向21世纪的CAD软件包。它贯彻了Autodesk公司一贯为广大用户考虑的理念，为多用户合作提供了便捷的工具、规范和标准，以及方便的管理功能。因此，用户可以与设计组密切而高效地共享信息。
从零开始——AutoCAD 2014中文版机械制图基础培训教程(第2版)
￥38.34
本书实用性强，结合实例讲解AutoCAD应用知识，重培养读者的AutoCAD绘图技能，有助于读者提高解决实际问题的能力。 全书共13章，主要内容包括AutoCAD绘图环境及基本操作，绘制线段、平行线及圆，绘制多边形、椭圆及填充剖面图案，编辑图形，参数化绘图，书写文字，标注尺寸，绘制零件图，绘制装配图，查询信息、图块及外部参照，印图形，三维建模，编辑三维模型等。 本书颇具特色之处是将典型习题的绘制过程录制成了视频，读者可以下载观看。本书可供各类机械制图培训班作为教材使用，也可供相关工程技术人员及高等院校相关专业学生自学参考。
