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写给 青少年的人工智能 实践
￥37.76
这是一本写给青少年看的人工智能科普图书，目的是帮助青少年启蒙科学素养，阔科学视野，培养科学思维，锻炼动手能力，让小读者了解人工智能的过去、现在和未来，从而更好地融人工智能时代。通过阅读本书，小读者不仅能学习 Python 语言的基本使用，还可以从数据、算法等多个角度来一探人工智能的奥秘。所有这些都旨在激发孩子们的好奇心，帮助他们体会科学研究应具备的精神。 本书用了大量形象的比喻，用贴近青少年生活的案例作类比，把书中的抽象概念和难以诙谐幽默的手绘插画形式诠释出来，力求让小读者读得懂、喜欢读。 本书从“如何实现人工智能”出发，讲述了流行的人工智能编程语言之一—Python 语言的基本使用，帮助小读者初步学习一种获取数据的重要手段—网络爬虫，以及如何行简单的数据处理，了解什么是算法，体验简单的人工智能算法，领略算法的魅力。当然，终还会指导小读者一行行地亲手写出代码，在自己的计算机上运行自己写出的人工智能程序。全书从多个角度了人工智能的大门，让读者得以窥见门内的风景。
软件需求与可视化模型(微软技术丛书)
￥48.30
需求文档的模糊性和歧义性是导致很多软件项目*终无法满足用户需求的主要原因。针对这一现状，本书主要侧重于以视觉化方式来表达软件需求，介绍了4大类22个可视化需求模型，旨在指导读者通过软件需求的视觉化模型来一步明确需求，促发人员对需求的理解，从而一步推动软件项目的成功。 本书取自需求领域两位专家十多年的实践经验，具有重要的指导和参考意义，可以帮助读者准确理解需求，发出满足用户需求和可以帮助用户达成任务目标的软件产品。
机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)
￥96.85
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。首先介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。 代码获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：新版蜥蜴书
电路板设计与开发——Altium Designer应用教程
￥41.86
《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》详细介绍了基于Altium Designer软件的电路原理图设计和PCB图设计。全书由7章内容组成：第1章介绍了电路板设计的基础知识，包括电路板设计的基本概念、电路板的发展过程、电路板设计软件Altium Designer和国际著名半导体公司等。第2章介绍了电路原理图的设计，包括原理图参数的设置方法、原理图设计的基本方法、原理图的处理方法和元件库文件的编辑方法等。第3章介绍了PCB图的设计，包括PCB图的基础知识、PCB图环境参数的设置和PCB图设计的详细步骤。第4章介绍了PCB图的高级操作和检查。第5章介绍了PCB图封装的设计。第6章介绍了电路的仿真技术，包括电路仿真的基础知识、仿真原理图的设计和仿真电路的应用实例等。第7章介绍了电路板设计的实验内容，包括原理图设计的实验、PCB图设计的实验和电路仿真的实验。 《电路板设计与发——Altium Designer应用教程》既可以作为高等院校电子类相关专业的教材，也可以作为硬件工程师等电子工程技术人员行自学或参考的书籍。
嵌入式实时操作系统:RT-Thread设计与实现
￥57.85
本书由自研源嵌式实时操作系统RT-Thread核心作者撰写，专业性毋庸置疑，系统剖析嵌式系统核心设计与实现，掌握物联网操作系统精髓。本书分为两大部分，共16章，第1～10章为内核篇；第11～16章为组件篇。 内核篇（第1～10章）详解RT-Thread内核，先对RT-Thread行总体介绍，再分别介绍RT-Thread的核心技术——线程管理、时钟管理、线程间同步、线程间通信、内存管理、中断管理与内核移植。 组件篇（第11～16章）分别介绍Env发环境、FinSH控制台、设备管理、文件系统和网络框架。 各章均有配套示例，方便读者动手实践和参考。
Windows Server 2012 Hyper-V虚拟化部署与管理指南
￥51.35
windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理领域为详尽和权威的指南之一，由来自于微软的资深虚拟化与云计算专家亲自执笔。《windows server 2012 hyper-v虚拟化部署与管理指南》不仅对windows server 2012 hyper-v虚拟化的强大功能做了详尽的阐述，而且对windows server 2012在虚拟化、网络、存储、用户体验、云计算、自动化等多种领域的数百项新的改行了详尽的讲解。 全书共10章：第1～2章首先对windows server 2012和hyper-v 2012的新功能行了全面的介绍，然后对hyper-v 2012的部署行了详细的讲解；第3～9章分别讲解了hyper-v 虚拟机的管理、网络功能及其设置、存储设置、动态实时迁移、故障转移集群的管理、复制、备份；第10章介绍了system center virtual machine manager 2012的功能和配置。?
人人可懂的深度学习
￥41.40
采用通俗易懂的语言，简明而*地介绍对人工智能革命起到核心作用的深度学习技术。
量子大趋势
￥58.00
量子力学的发展历史波澜壮阔。当前，量子科技处于加速度的关键时刻，量子技术在国家和全球范围内取得的展超出了预期。可以预见，基于量子技术的量子竞争，将会改变人类现有的生产和生活方式，甚至影响世界格局。 本书概述了“第二次量子科技革命”的重要性，简单介绍了量子计算机、量子通信与量子传感器的出现，而形成量子物联网的未来产业，以及现代公民应该具备哪些基本量子素养以面对时代的崭新变局。并且，作者敏锐地注意到，量子科技时代的应用研究与教育的新特色。在这本书中，作者就如何将量子科技教育纳现代教育，如何将其从中学延续到大学，提出了方案，并以实验作为支持。通过本书，读者将对未来量子科技产业及其对人类社会的影响有所了解，并能够将晦涩、深奥的量子知识转化成生活常识。
人工智能实战进阶导引
￥55.30
本书选择以遮挡人脸识别这一当今世界难题为例，探索人工智能技术实战进阶之路。本书重现了笔者对人脸有无口罩识别、口罩分割提取、遮挡人脸识别等方面的技术探索与实现过程。从视频图像的智能分割、图像区域生长算法设计与实现、智能采集、智能分割、智能变换、智能融合、图像边缘智能检测、图像非局部均值滤波等角度入手，尝试了遮挡人脸图像处理的探索，并*终分别基于MATLAB和Python实现了遮挡人脸识别。本书内容通俗易懂，适用于对人工智能实战应用感兴趣但缺少专业指导的读者。无论是对遮挡人脸识别技术感兴趣的大学生，还是希望向人工智能领域转型的技术人员，都可以通过本书的指引，轻松完成人工智能实战进阶。
图深度学习从理论到实践
￥62.30
图神经网络是人工智能的一个热方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。 《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。
PowerShell实战
￥44.90
本书通过大量实例带领系统管理员将众多的日常任务自动化，构建自定义工具，充分利用神通广大的PowerShell。全书分为三大部分。部分概述PowerShell的基本功能和用法，以及一些基本的编程概念，如变量、对象、函数、模块等。第二部分详述日常任务的自动化，内容包括如何解析结构化数据，以及如何构建服务器管理工具。第三部分介绍如何构建模块，内容涉及优秀模块的设计策略，以及将测试服务器环境自动化，预置Hyper-V虚拟机，安装操作系统，部署和配置SQL服务器等。
SAP Fiori开发实战——从入门到大师
￥90.00
本书详细讲解了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 发。 全书共 １６ 章， 主要内容包括 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 环境、 实施和发四部分， 分别从业务顾问、 实施专家、管理员和发者的角度， 详细地介绍了 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的架构、 运行环境、 安全、 启动面板、 发环境、 数据访问、 前端技术、 工作流、 应用实施、 应用增强、 应用发、 应用扩展、 集成等内容。 全书以 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 的三种应用类型为主线， 以 ＳＡＰＵＩ５ 前端技术为基础， 将架构原理和应用实践相结合，重把 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用实施的方法和步骤、 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 应用发的环境和技术， 通过要概述、 示例操作、 代码解析、 图表展示的形式， 立体地呈现给读者，满足从门到大师不同层次的用户对 ＳＡＰ Ｆｉｏｒｉ 知识的获取和使用需求。
Python机器学习(原书第3版)
￥90.40
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。第3版结合TensorFlow 2和scikit-learn的*新版本进行了更新，其范围进行了扩展，以涵盖强化学习和生成对抗网络（GAN）这两种*先进的机器学习技术。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还讨论了机器学习概念的必要细节，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供了直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。书中涵盖了众多*Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，可帮助读者快速解决自己和团队面临的一些重要问题。本书适用于机器学习的初学者和专业技术人员。
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。
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。
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。
智能机器人
￥38.80
本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。全书共分9章，深浅出地介绍了智能机器人的概念、架构，以及当今世界范围内典型的智能机器人；讲述了机器人运动过程的数学表示方法、机器人的传感器种类、机器人的通信方式和操作系统；对移动机器人的定位与建图技术行了比较详细的讨论；在机器人的路径规划方面，给出了几种常见的分析方法，对目前应用日益增多的机器人导航方法也作了较为详尽的介绍；同时，全面阐述了机器人视觉技术与机器人语音技术的常用算法及实际应用；后两章内容包含智能机器人的设计案例，以及基于应用平台的实践发。本书提供了丰富的教学资源，并配套编程实验，以提升学生的实际应用能力。
知行:技术人的管理之路(第2版)
￥57.47
这是一本来自技术管理者又回馈给技术管理者的书，针对“技术人如何做管理”这一主题提供了立体的视角和系统的方法论。本书基于作者十年互联网管理经验，针对技术管理者最常遇到的困惑和挑战，结合技术人的思维特和实际工作场景，系统回答了技术人做管理时所面临的三个大问题—管理的认知、管理的意愿和管理的能力，兼具理论性和实践性。 本书结构清晰、案例丰富、逻辑严谨、实操性强，其理念和方法适用于所有管理者，尤其适用于具有技术背景的新经理、带团队的工程师或架构师，以及希望提炼管理方法论的中层管理者。
细说机器学习:从理论到实践
￥58.31
《细说机器学习：从理论到实践》从数学知识手，详尽细致地阐述机器学习各方面的理论知识、常用算法与流行框架，并以大量代码示例行实践。本书内容分为三篇：篇为基础知识，包括机器学习概述、发环境和常用模块、特征工程、模型评估、降维方法等内容。本篇详细而友好地介绍机器学习的核心概念与原理，并结合大量示例帮助读者轻松门。第二篇为算法应用，涵盖机器学习重要与高频使用的模型，包括K-Means聚类、K近邻、回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等内容。本篇不仅详细讲解各个算法的原理，还提供大量注释详尽的代码示例，使这些算法变得直观易懂。第三篇为拓展应用，包括集成学习、深度学习框架TensorFlow与PyTorch门、卷积网络、激活函数以及模型微调与项目实战。本篇内容更加前沿与高级，带领读者跨过机器学习的门槛，行真实项目的实践与部署。 《细说机器学习：从理论到实践》内容丰富、系统且实用，大量相关代码示例贴近实战，能够为读者学习机器学习下扎实的基础，并真正掌握运用这些知识与算法解决实际问题的技能。适合机器学习门者、大学生、人工智能从业者，以及各行业技术人员和科研人员使用，也可作为培训机构和大专院校人工智能课程的教学用书。
游戏UI设计项目实战
￥69.30
当下正是游戏产业蓬勃发展的时期，相较于端游、页游只能在PC上操作的固定模式，手机游戏已经无处不在。随着人们审美的不断提升，对游戏的可玩性，以及对游戏画面的要求更加严苛，这在很大程度上就要求游戏UI不断升级。《游戏UI设计项目实战》应广大游戏界面设计者的需求，向读者们介绍如何设计美观又符合要求的游戏界面。另外，《游戏UI设计项目实战》赠送所有PPT课件、讲义、项目案例的制作素材、源文件和演示视频，方便读者制作与学习。同时为教师提供了课程标准、讲义、授课PPT和测试习题，便于展教学工作。 《游戏UI设计项目实战》采用项目导、任务驱动的编写方式，按照由简繁、由易到难、由小到大的规律，确定教材各部分内容和任务的设计，构建起一个以相关职业能力为主线、结构清晰的教材体系。《游戏UI设计项目实战》的知识结构清晰、内容有针对性、实例精美实用，适合大部分游戏界面设计爱好者及设计专业的中、高职学生阅读。
机器学习入门:Python语言实现
￥53.40
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
