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实战机器学习
￥69.30
随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展，许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据，可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式，而用于预测并采取相应动作。在上述背景下，本书从理论、技术和应用三个层面手，全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。 本书共分26章，内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度学习中的优化、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、基于深度学习的语音分离方法、基于深度学习的图像去水印方法、基于LSTM的云环境工作负载预测方法、基于QoS的服务组合问题、基于强化学习的投资组合方法、基于GAN模型的大数据系统参数优化方法。 本书内容全面、示例丰富，适合机器学习初学者以及想要全面掌握机器学习技术的算法发人员，也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考。
大道至简：软件工程实践者的思想(典藏版)
￥12.25
《大道至简——软件工程实践者的思想(典藏版)》由周爱民著，提出了审视软件工程的全新视角和软件工程的体系模型(EHM，软件工程层状模型)。本书用非工程的方式重新解析软件工程现象，全面、细致而深刻地分析了工程中各个环节的由来、价值及其内在关系。综合论述发、工程二者的现状，例如对程序员“工匠思想”的起源行广征博引的分析，也对工程中“敏捷过程”的经验主义本质行深至髓质的论证。全书语言轻快，可读性强，薄且有味。 本书是在“思想方法学”这一软件工程尚未涉足过的领域中的实习之作。作者亲历国内软件工程的英雄时代、泡沫时代，从失败中醒觉而创建独特的思考方法，对软件发、工程中的现状深刻反思，从而完成这本专著。在缺乏独立思维、对国外工程理论亦步亦趋的国内工程界、发业界，该书无疑是一份激荡新思的佳作。本书是本讨论软件工程思想本源的书籍，也是本从工程实践出发溯源而论的佳作。 《大道至简——软件工程实践者的思想(典藏版)》在内容上以该书第二版为底本并行了大量的文字修订，补充追加了第三版中的“具体工程”一章。并且，考虑到典藏的价值，本书收录了公文档“幕后故事”的精华摘选。
神经网络与深度学习——基于MATLAB的仿真与实现
￥62.30
本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。
电动汽车驱动与控制技术
￥59.90
《电动汽车驱动与控制技术》结合作者在该领域的研究成果，比较全面地介绍了电动汽车驱动与控制技术。全书共分为8章，阐述了电动汽车驱动系统的基本结构与工作原理、驱动电机技术、功率变换技术、动力电池技术、车载传感器技术及相关的驱动系统建模、控制与仿真技术。书中内容紧密围绕近年来电动汽车领域的*新发展动态及关键技术，对于电动汽车驱动控制系统的设计具有重要的指导意义。 《电动汽车驱动与控制技术》理论联系实际，深浅出，图文并茂，可作为普通高等院校车辆工程、自动化及其相关专业本科生，控制科学与工程、车辆工程等学科研究生的教材，也可供电动汽车及其相关领域的工程技术人员和科研人员参考使用。
深度强化学习实战:用OpenAI Gym构建智能体
￥44.67
这是一本介绍用 OpenAI Gym 构建智能体的实战指南。全书先简要介绍智能体和学习环境的一些门知识，概述强化学习和深度强化学习的基本概念和知识，然后重介绍 OpenAI Gym 的相关内容，随后在具体的 Gym 环境中运用强化学习算法构建智能体。本书还探讨了这些算法在游戏、自动驾驶领域的应用。 本书适合想用 OpenAI Gym 构建智能体的读者阅读，也适合对强化学习和深度强化学习感兴趣的读者参考。读者应具备一定的 Python 编程基础。
华为云计算技术与应用
￥38.80
本书以华为云计算技术与应用为主线，深讲解云计算关键领域的技术应用。全书包括9章内容，分别为云计算概念与核心技术、云计算平台与服务、云计算新技术及其发展趋势、华为云网络服务与应用、华为云计算服务与应用、华为云存储服务与应用、华为云容器服务与应用、华为云数据库服务，以及华为云计算综合实践。 本书内容简洁、技术实用，旨在帮助读者了解并熟悉华为云计算的相关技术及应用。本书适合云计算行业的专业技术人员、云计算行业的爱好者，以及对云计算相关知识感兴趣的读者阅读，也适合作为高校云计算技术应用专业的教材。
玩转ChatGPT:秒变AI论文写作高手
￥39.80
人工智能技术已经渗透到人类生活和工作的方方面面， ChatGPT作为一种人工智能文字处理工具，现在已经被广泛地应用于广告文案创作、视频脚本生成、小说剧本创作、公文写作等众多领域。受和拥抱人工智能是每一个人都要面对的必然选择。 本书作者非常全面地介绍了用户如何用AI工具ChatGPT写出高质量的论文，重介绍了ChatGPT在学士论文、硕士论文、博士论文、科研论文、职称评定论文、项目申报论文六大类论文写作中的具体应用。本书最大的特是使用了大量的案例演示来展示ChatGPT的实际运用，包括具体的使用方法和技巧。书中的案例不仅数量庞大，而且逻辑严谨、结构完整，更重要的是说明简洁、精准。本书可以帮助读者快速掌握用ChatGPT写作论文的方法和技巧。
鸿蒙之光HarmonyOS 6应用开发入门
￥69.30
"《鸿蒙之光HarmonyOS 6应用开发入门》以HarmonyOS 6版本为核心，从基础知识到实战案例，引领读者逐步探索“纯血鸿蒙”原生开发的奥秘。本书共分18章，内容涵盖HarmonyOS架构、DevEco Studio使用、应用结构解析、ArkTS编程语言、Ability组件、ArkUI开发、公共事件处理、窗口管理、网络编程、安全管理、数据管理、多媒体开发、多端部署、应用测试及AI能力等关键主题。书中不仅详细阐述了相关理论知识，还结合了多个实战项目，如计算器开发、WeLink打卡系统、图片轮播播放器、购物车功能实现、录音机与音乐播放器创建、视频AI字幕与语音识别功能实现、购物应用设计与微信应用模拟、图片查看器构建、AI扫描应用开发等，旨在通过实际操作提升读者的动手能力和解决实际问题的能力。 此外，《鸿蒙之光HarmonyOS 6应用开发入门》还附赠完整的源码和PPT课件，所有源码均经过严格测试验证，确保能够顺利运行并达到预期效果。 《鸿蒙之光HarmonyOS 6应用开发入门》技术新颖，案例丰富，突出实战，特别适合作为HarmonyOS应用开发初学者、爱好者和进阶者的自学用书，也适合作为培训机构和大中专院校的教学用书。"
神经网络与深度学习
￥14.75
随着大数据和人工智能的发展，深度学习成为时下关注的技术热。本选题旨在以浅显易懂的方式介绍深度学习的基本理念和技术架构，帮助从事相关工作的人们对深度学习有一个基本全面的认识。包括对神经网络基本原理的介绍、如何构建一个*基础的神经网络模型、深度学习是什么、怎么用？如何用深度学习来解决问题。
智能运维之道——基于AI技术的应用实践
￥69.90
本书是一本介绍智能运维的实战指南，聚焦实际应用场景，通过十余个实战案例，详细讲解每个场景中的痛、适用的算法、试验和*终方案,系统介绍了AI技术在运维工作中的应用。本书内容分为3部分，第1部分是智能运维、人工智能的概念和发展趋势，包括第1、2章；第2部分是智能运维中需要用到的人工智能技术和算法，包括第3、4、5章；第3部分是智能运维实战案例，包括第6~11章。 本书适合从事企业数字化转型建设工作的一线从业者、管理者，尤其适合在ICT领域从事运维工作的人员学习。
Linux系统管理
￥13.85
《Linux系统管理（适用于Linux认证）》（何明编著）是一本Linux的入门教材，也可作为Oracle Linux认证入门教材。该书使用生动而简单的生活实例来解释复杂的计算机和Linux操作系统概念，尽量 少使用计算机的例子，读者可以在没有任何计算机专业知识的情况下阅读此书。《Linux系统管理（适用于Linux认证）》覆盖了Oracle公司官方教程1Z0-402和1Z0-403（Red Hat公司官方教程RH033和RH133）的几乎全部内容，每一章都附有大量完整的例子，而且这些例子都经不同Linux操作系统测试，并且都可在RHEL 4或RHEL 5上运行。读者可以通过在Linux系统上运行这些例子来加深对Linux操作系统的理解。为了适应教学需求，该书在每一章的结尾都附有一些多项选择练习题。这些习题可以帮助读者从不同的视角来理解书中所介绍的内容。为了帮助授课老师和那些想要深入了解Linux操作系统的读者，与该书 配套出版了一本补充教材，其中不但包括本书的全部习题，还增加了更多的补充习题，而且每一道习题和补充习题都附有答案和详细的解题过程。
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。
ANSYS Workbench中文版超级学习手册
￥63.87
本书详细介绍了 ANSYS 公司的有限元分析平台 Workbench 2022 R2 的功能及应用。通过学习本书，读者不仅能掌握软件的操作方法，还能掌握解决相关工程领域实际问题的思路与方法，并能自如地解决本领域所出现的问题。 全书共 14 章，第 1～4 章以各个分析模块为基础，介绍 ANSYS Workbench 2022 及其与其他软件的集成、几何建模、网格划分、结果后处理等内容。第 5～14 章以项目实例为指导，主要讲解 Workbench在结构静力学分析、结构动力学分析、热力学分析、触分析、电磁场分析、线性屈曲分析、结构优化分析、流体动力学分析、多物理场耦合分析及疲劳分析中的应用等内容，其中电磁分析模块（Maxwell）及疲劳分析模块（nCode）需要读者单独安装。 本书工程实例丰富、讲解详尽，内容安排循序渐、深浅出，适合理工院校土木工程、机械工程、 力学、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生及教师使用，同时也可以作为相关工程技术人员从 事工程研究的参考书。
UG NX 12.0钣金设计教程
￥34.95
本书全面、系统地介绍了使用UG NX 12.0行钣金设计的过程、方法和技巧，主要内容包括钣金设计门、钣金模块导、基础钣金特征、钣金的折弯与展、钣金拐角的处理方法、高级钣金特征、创建钣金工程图，以及典型钣金设计综合范例。 本书在内容安排上，为了使读者更快地掌握UG NX的钣金功能，书中结合大量的钣金设计范例，对软件中一些抽象的钣金概念、命令和功能行讲解，同时结合范例讲述了一些生产一线钣金产品的设计过程，使读者能较快地钣金设计实战状态。在写作方式上，本书紧贴软件的实际操作界面，使初学者能够尽快地上手，提高学习效率。 本书内容全面、条理清晰、实例丰富、讲解详细，可作为工程技术人员的UG钣金自学教程和参考书籍，也可作为大中专院校学生和各类培训学校学员的UG 课程上课或上机练习教材。书中讲解所选用的范例、实例或应用案例覆盖了不同行业，具有很强的实用性和广泛的适用性。本书附有1张多媒体DVD学习光盘，盘中包含大量UG钣金设计技巧和具有针对性实例的教学视频，并行了详细的语音讲解，盘中还包含本书所有的模型文件、范例文件和练习素材文件。 本书可作为UG专业技能认证考试的培训用书。读者在阅读本书后，可根据自己工作和专业的需要，抑或为了一步提高UG技能、增加职场竞争力，再丛书中其他书籍。
Arduino项目开发：物联网应用
￥62.30
本书系统论述了Arduino源硬件的架构、原理、发方法及13个完整的项目设计案例。全书共14章，内容包括Arduino设计基础、绘图仪项目设计、智能行李箱项目设计、导游自拍照无人机实验项目设计、Arduino Phone项目设计、智能快递箱项目设计、智能机房环境监控项目设计、手势控制机械爪项目设计、联网型烟雾报警器项目设计、智能手写数字识别项目设计、智能垃圾桶项目设计、空中鼠项目设计、解魔方项目设计和智能计步器项目设计。 在编排方式上，全书侧重对创新产品的项目设计过程行介绍，分别从需求分析、设计与实现等角度论述硬件电路、软件设计、传感器和功能模块等，并剖析产品的功能、使用、电路连和程序代码等。 本书可作为高校电子信息类专业“源硬件设计”“电子系统设计”“创新创业”等课程的教材，也可作为创客及智能硬件爱好者的参考用书，还可作为从事物联网、创新发和设计专业人员的技术参考书。
秒懂AI辅助论文写作
￥38.27
本书是一本深探讨AI在论文写作中应用的指南。本书通过九章内容，全面介绍如何在论文选题、前言写作、大纲写作、正文写作、数据分析、摘要写作、结语撰写、文稿翻译与润色、答辩PPT制作、查重投稿等环节借助AI提高效率和质量。本书不仅讨论了AI的使用伦理，还针对论文写作的具体问题，提供了提示词示例（已全部收录到秋叶AI智能鼠标平台），为论文写作提供了广阔的视角和新的方法。本书可作为缺少学术论文写作经验的大学生或科研人员的参考书。
深度学习入门5:生成模型
￥54.90
本书是畅销书“深度学习门&阶”系列第五本书，主要围绕生成模型行讲解。生成模型是一种非常重要的技术，对于人工智能的发展有着重要的作用。本书延续了作者通俗易懂的行文风格，以深浅出的方式介绍正态分布到扩散模型所涉及的技术，并最终完成一个类似于Stable Diffusion的图像生成人工智能。读者可在创建这个图像生成人工智能的过程中学习各类技术，边做边思考，体会到技术的有趣之处蕴藏在各个细节中这一，从而加深对生成模型的理解。
利用AI进行数据分析——基于DeepSeek+豆包+智谱清言,让效率提高N倍
￥55.86
"本书旨在通过一系列精心设计理论和实战案例，深入浅出地介绍人工智能编程的基础与进阶知识，使读者能够在实践中快速掌握AI编程技能。从AI编程的基础概念出发，到高级技巧的应用，再到AI助手工具的介绍，本书涵盖了广泛的内容，确保读者能够*理解并有效应用AI编程技术。书中不仅提供了丰富的实战案例，如通过ChatGPT进行网络数据包解析、API文档调用、MySQL数据库操作等，还探讨了如何利用AI技术进行创新项目开发，如自制小游戏和办公自动化工具。这些案例涵盖了多种编程语言和工具，展示了AI编程在不同场景下的实际应用，旨在激发读者的创新思维和解决问题的能力。本书还关注于**的AI编程工具和平台，如GitHub Copilot、CodeWhisperer等，帮助读者了解和掌握这些工具的使用方法，以提高编程效率和质量。 本书目标读者群体： 1.小白用户：对编程感兴趣，但没有基础知识，希望通过学习AI编程来进入编程世界。 2.专业人士：已有编程基础，希望通过学习AI编程来提升自己的技能，或者转向AI编程领域。 3.企业决策者和团队领导：想要了解AI编程和相关工具如何被用来提升团队效率和产品创新。"
人工智能数学基础
￥102.34
本书系统、*地介绍人工智能涉及的数学基础知识，旨在帮助读者构建坚实的数学根基。 本书共16章：第1章主要介绍人工智能的概念和发展，以及Python对人工智能算法设计的支持等；第2～7章主要介绍与人工智能相关的数学基础知识，包括向量、矩阵、特征值、矩阵分解、极限和导数，以及微积分、概率论等；第8～11章主要介绍*优化方法、假设检验、相关分析、随机过程等；第12～15章主要介绍回归分析、SVM模型、决策树模型、聚类算法等；第16章主要介绍神经网络。 本书不仅适合人工智能的初、中级用户使用，还可以作为各类院校人工智能相关专业的教材或参考书。
深度学习与大模型工程化
￥57.47
本书聚焦深度学习与大模型技术的工程化落地，以讲透原理、动手实现代码、提供可复用案例为核心，构建从基础入门到前沿应用的完整学习体系。 本书共分为4个部分。*部分为基础入门篇，主要讲解深度学习核心概念、线性回归、神经网络基础及PyTorch框架应用，包含从零实现线性回归模型训练、Logistic回归实战、多项式回归与模型选择等案例。第二部分为计算机视觉模型篇，先介绍CNN的原理，再结合边缘检测、猫狗分类研究（基于VGG16）、验证码识别（基于ResNet）、人脸相似度判断（基于孪生神经网络）、火焰和烟雾目标检测（基于YOLOv12）等实战项目讲解计算机视觉任务。第三部分为自然语言处理模型篇，从循环神经网络到注意力机制与机器翻译，通过微博话题识别、气温预测（基于CNN-LSTM混合模型）、从中文到英文的翻译（基于Seq2Seq与注意力机制）等实战项目，破解序列数据建模难题。第四部分为大模型架构与应用篇，解析Transformer架构，通过小型中文聊天系统与医疗问答大模型定制两大实战项目，介绍开源大模型微调与推理。 本书适合深度学习初学者（含计算机相关专业学生）、AI开发/测试工程师、企业AI技术管理者/运维工程师、科研人员/技术爱好者阅读，既为入门者搭建系统知识框架，也为资深从业者提供项目落地参考，助力快速掌握深度学习工程化核心技能。
如何创造可信的AI
￥39.99
当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？ 理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？ 如何构建人类和AI之间的信任？ 关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的*路线图，对当前人工智能的现状行了清晰且客观的评估。 作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心理学和神经科学教授，在计算机科学、认知科学、语言学、人工智能等领域都练就了相当深厚的学术功底，并敢于挑战学术界的主流观。当整个人工智能学术界都在过分乐观地高歌猛时，他不断撰文和发表演讲来指出以深度学习为代表的当下AI的弊端和局限性，《如何创造可信的AI》这本书正是马库斯对他关于人工智能观的*总结。 盖瑞·马库斯和欧内斯特·戴维斯从深度学习算法固有的缺陷出发，阐述了当下 AI 技术发展的桎梏，对当前 AI 的场景应用和研究范式中的问题行了分析，他指出AI真正的问题在于信任，常识才是深度理解的关键。*终从认知科学中提炼出了11条对人工智能发展方面的启示，以通用人工智能为发展目标，给出了未来 AI 技术的一种发展方向。
