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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。
MXNet深度学习实战
￥57.85
这是一本详细讲解计算机视觉算法实现以及MXNet框架的原理和使用的工具书。 作者是网易的资深计算机视觉算法工程师，本书融合了他丰富的工程实践经验，一方面详细讲解了深度学习框架MXNet的技术原理和应用方法，一方面以MXNet为工具讲解了算法实现的具体细节。辅以大量简洁的代码，助你从零基础始实现深度学习算法。 全书共12章，分为4个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 介绍了MXNet的发展、优势、预备知识、各种深度学习框架的对比，以及发环境的搭建，包括Docker的使用。 第二部分 基础篇（第3~7章） 纤细讲解了MXNet主要模块使用和原理，如MXNet的数据读取、数据增强操作、常用网络层的含义及使用、常见网络结构的设计思想、模型训练相关的参数配置等。 第三部分 实战篇（第8~10章） 以图像分类、目标检测、图像分割这三个常用领域为例演示了如何通过MXNet实现算法训练和模型测试，同时还结合MXNet的口详细讲解了算法实现的细节。 第四部分 扩展篇（第11~12章） 主要介绍了基于动态图构建网络结构的Gluon口，以及MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV。
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。
测试反模式:有效规避常见的92种测试陷阱
￥38.35
《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》系统归纳了在日常的发过程中容易出现的92种测试陷阱，从描述、可能出现之处、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因、建议和相关的陷阱等多个方面探讨了这些陷阱，可帮助测试人员、技术经理和其他利益相关者避免陷这些陷阱、在陷的时候识别这些陷阱，以及在逃脱陷阱的同时将负面后果小化。 《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》共分4章：第1章讲解测试、缺陷和测试陷阱等重要概念，并介绍如何对测试陷阱行分类和记录，以便能更容易地找到并理解它们；第2章总结了92种常见的测试陷阱，并对每种陷阱行了简要介绍，以帮助读者轻松寻找并识别出相关的陷阱；第3章是本书的核心内容，详细讲解经常发生的92种测试陷阱，包括名字、描述、适用性、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因和相关的规避陷阱或限制后果的建议；第4章提供了关于测试陷阱的整体总结，然后简单地介绍了未来可能使测试陷阱分类更加有用的研究。此外，附录部分还提供了词汇表、缩略语、注释、参考和计划检查单，帮助读者快速了解大部分陷阱，指导实际工作。
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。
基于机器学习的工作流活动推荐
￥57.54
随着云计算、大数据等的快速发展，越来越多的组织用信息化手段行流程管理。如何提升流程执行的智能化程度、动态性和柔性，以提高对非标准业务的管理效率，是流程管理面临的一个重要问题。 本书基于流程管理系统积累的日志，提出了3种流程管理的工作流活动推荐方法，分别为基于用户类别近邻的活动推荐方法、基于Pearson相关系数的活动推荐方法和基于协同过滤的活动推荐方法，并介绍了一种流程信息的可视化算法，实现了一个可视化原型系统。 本书结构清晰，文字流畅，图文并茂，适合从事流程管理系统研究的读者阅读，也适合作为高校相关专业师生的参考书。
ROS机器人开发实践
￥65.35
本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特和使用方法，剖析ROS的发展方向。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
数字化人机工程设计
￥68.60
数字化人机工程学是一门融合人体学、工程学、环境学、社会学和IT技术(含虚拟现实技术)的相关理论、方法及研究成果，为适应数字化设计制造领域在虚拟人机环境系统下行人机工效量化分析的迫切需要而发展起来的综合性学科。 全书共12章。第1章为数字化人机工程学概论；第2章介绍了人体特性参数(形态几何参数、物理参数、生理参数、电特性参数和振动特性参数等)；第3章介绍了人体的感知特征等；第4章介绍了人机系统作业空间、作业设施和人机界面的设计原理与原则；第5章介绍了人机环境系统的热舒适、振动舒适、光照和噪声等设计原则；第6章介绍了数字化虚拟人体模型及其建模方法；第7章介绍了数字化虚拟人运动模型建模与控制技术；第8章介绍了数字化虚拟人机工效的评价方法；第9章介绍了人机环境设计评估方法与标准规范；第10章介绍了面向数字化产品发的数字化人机工程设计系统的基本要求、系统体系结构与工作流、系统构建策略与技术路线等；第11章介绍了载运工具汽车的概念设计(驾驶室空间设计、热舒适性设计等)，以及拖拉机的驾驶室空间设计和振动舒适性设计；第12章介绍了DELMIA软件的应用案例。 《数字化人机工程设计》可以作为高等学校制造业设计制造类(机械工程、工业设计、载运工具装备设计等)专业的本科高年级、研究生的人机工程设计教材，也可供工业工程专业领域的工作者，以及从事人机环境系统研发、生产运作与管理等工作的技术人员和管理人员学习参考。
ROS机器人编程实践
￥53.40
本书首先介绍GoPiGo3及其配备的传感器和执行器。然后，通过从零始创建3D模型并使用Gazebo在ROS中运行模拟机器人来使用GoPiGo3的数字孪生模型。下来展示如何使用GoPiGo3构建和运行一个了解周围环境的自主移动机器人。还探索了机器人如何学习尚未在代码中编程但通过观察其环境而获得的任务。本书甚至还涵盖深度学习和强化学习等主题。在本书的末尾，读者将熟悉在机器人技术中构建特定用途应用程序的基础知识，并具备从零起步发高度智能自主机器人的能力。本书适合机器人技术人员和业余爱好者阅读。
SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)
￥68.60
这是一本精解SPSS统计分析基础门与应用的教材，通过“精解统计分析原理、精解SPSS窗口选项设置、精解SPSS输出结果”三要素，帮助读者真正掌握常用统计分析软件SPSS的应用。 全书共14章。第1章为SPSS基础与应用操作概述；第2~7章介绍SPSS的基本统计分析方法，包括描述统计分析方法、比较平均值分析方法、非参数检验方法、相关分析方法、一般线性模型、各类常用回归分析方法等；第8~13章介绍SPSS的常用高级统计分析方法，包括时间序列预测方法、聚类分析方法、决策树分析与判别分析方法、生存分析方法、降维分析方法等；第14章介绍如何使用SPSS行高质量的综合性研究，讲解研究方案设计、调查问卷的制作、SPSS数据挖掘、建模注意事项。每章有教学重提示，章后有“知识总结与练习题”，帮助读者增强学习效果，形成了“从基础原理到操作精解，从数据分析到案例应用”的完整教学闭环。与本书配套的还有教学PPT和作者新讲解的全套视频资料以辅助教学，力求实现**教学效果。 本书可作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的在校本、专科大学生及研究生学习、应用SPSS的主要教材，还可作为职场人士掌握SPSS应用、提升数据分析能力，而提升工作效率、改善绩效水平的工具书。
机器学习实战:模型构建与应用
￥77.40
本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于 Android 和 iOS 上的用户手中、使用 JavaScript 的浏览器以及通过云提供服务的场景。
AutoCAD 2021官方标准教程
￥62.30
本书是AutoCAD 2021官方标准教程，主要讲解AutoCAD 2021的基本功能及实际应用。本书内容主要包括AutoCAD门、创建和编辑二维图形对象、对象特性与图层、图纸布局、文字与表格、尺寸标注、图案填充、块的使用、创建复杂对象、印出图、创建三维模型。通过对本书的学习，读者能够理解AutoCAD 2021的精髓，全面精通AutoCAD 2021，并能融合AutoCAD 2021的设计与管理思想，成为真正的AutoCAD 2021设计高手。本书可作为AutoCAD 2021培训的通用标准教材，也可作为高等院校相关专业的教材。
组态软件应用技术
￥42.00
《组态软件应用技术》以北京三维力控科技有限公司的组态软件力控ForceControl 7.0为例，系统地介绍了组态软件技术及其应用。以锅炉水位监控、智能建筑分区供水监控系统的设计和实现、智能建筑分区供水监控系统的双机冗余为例，对画面组态、I/O组态、动画连、脚本系统、分析曲线、报表系统、报警和事件、冗余系统行了翔尽的介绍。同时对涉及的底层控制器西门子S7-200控制器的相关知识行了补充。
从零开始——Flash CS6中文版基础培训教程
￥21.70
Flash是目前受欢迎的矢量动画制作软件，其功能先、强大，在网页制作、多媒体、影视等领域都有着广泛应用。 本书系统地介绍了Flash CS6的功能和用法，以实例为引导，循序渐地讲解了如何在Flash CS6中创建基本动画元素、引素材、建立和使用元件，如何制作补间动画、特殊动画、图层动画等，说明了绘图工具、3D工具、骨骼工具的基本用法，分析了ActionScript 3.0的基本概念和语法规则，通过实例说明了如何设计脚本动画和交互式动画，后还详细介绍了组件、音视频等在动画中的具体应用。每章后面都配有针对性的习题，通过练习，可以加深读者对所学内容的理解和掌握。 本书采用理论与实例紧密结合的特来组织内容，图文并茂，活泼生动，并且配备了多媒体教学光盘，适合作为Flash CS6动画制作的基础培训教程，也可以作为广大个人用户、大中专院校学生的自学教材或参考书。
