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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。
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 2.0神经网络实践
￥57.85
本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
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。
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。
AI游戏开发和深度学习进阶
￥47.40
本书以各种各样的实例剖析游戏AI手法，并以此为目标，帮助读者学习构筑游戏AI的技术。另外，也阐述了游戏AI中的深层学习、机械学习、强化学习技术。
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。?
商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
会话式AI:自然语言处理与人机交互
￥51.35
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章，分为三大部分： 第壹部分 基础篇（第1-2章） 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇（第3-8章） 这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇（第9-12章） 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。
深度强化学习:学术前沿与实战应用
￥65.35
本书共分为四篇，即深度强化学习、多智能体深度强化学习、多任务深度强化学习和深度强化学习的应用。由浅深、通俗易懂，涵盖经典算法和近几年的前沿技术展。特别是书中详细介绍了每一种代表性算法的代码原型实现，旨在理论与实践相结合，让读者学有所得、学有所用。 *篇（包含第1～3章）主要讲解深度强化学习基础，侧重于单智能体强化学习算法，相对简单，有助于初级读者理解，同时涵盖了近几年的经典算法和一些前沿的研究成果。 第二篇（包含第4～5章）主要侧重于对多智能体深度强化学习的讲解，从多智能体强化学习基本概念到相关算法的讲解和分析，以多个极具代表性的算法为例带领读者逐步学习多智能体训练及控制的理论与方法。同时，还介绍了多智能体强化学习领域一些前沿学术成果。 第三篇（包含第6～7章）扩展到多任务场景，称为多任务深度强化学习。首先介绍了多任务强化学习的基本概念和相关基础知识，随后讲解了部分经典的多任务深度强化学习算法。 第四篇（包含第8～11章）主要讲解深度强化学习的实际应用，涉及游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域。通过领域应用中思想和方法的讲解，培养读者跨领域解决实际问题的能力，以帮助读者熟练掌握和使用深度强化学习这一强大的方法来解决和优化实际工程领域中的问题。
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。
机器学习入门:数学原理解析及算法实践
￥47.40
本书面向初学者，比较全面的介绍了机器学习的基本方法，循序渐的阐述了其中的数学原理，让读者能够知其然，然后知其所以然。书中结合应用场景，列举了大量编程实例帮助读者展动手实践，理论与实践相辅相成，对算法原理产生更加直观和感性的认识。作者希望能够通过本书帮助读者揭人工智能领域的神秘面纱，走人工智能和机器学习的大门，了解其中的奥秘，甚至成为该领域的学习者、研究者和实践者。
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。
Linux内核观测技术BPF
￥51.35
本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
机器学习编程:从编码到深度学习
￥59.40
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的，适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材，也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
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。
基于Linux的企业自动化实践:服务器的构建、部署与管理
￥77.40
本书提供了一系列有价值的过程、方法和工具，用于企业级Linux部署的精简和高效管理。全书分为三部分。第1部分介绍系统管理基础知识和技术，包括在本书中用于自动化以及包管理和高级系统管理等的工具Ansible。第二部分介绍如何确保一致性和可重复性仍然是Linux服务器环境的核心方面，从而促Linux服务器环境的可伸缩性、再现性和高效性。第三部分介绍企业中Linux服务器的日常管理，将探讨如何使用Ansible和其他工具来实现这些管理目标。第四部分将带你亲身体验安全基准并介绍如何在企业中应用、实施和审计安全基准的实例。
大话机器智能:一书看透AI的底层运行逻辑
￥53.40
本书以有趣的案例和深浅出的语言，直AI的底层运行逻辑与核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便读者掌握AI技术要，通AI的各种技术壁垒，厘清不易察觉的“认知错误”，从而更好地认识正在运转的神秘AI世界。 本书共9章，逻辑上分为三部分。 第1～3章是人工智能的基础理论，通过生动、有趣的讲解，让读者知道支撑AI的基础学科如何起作用：如何基于统计学和概率论找到应对不确定性的有效方法与解题思路；如何基于数据统计的基础知识与原理避数据“陷阱”，给出谨慎的主观结论；如何从数学视角理解信息的处理模型。 第4～7章讨论人工智能的核心技术——数据、算法、算力，详细介绍大数据是如何处理的，如何通过机器学习算法和深度学习算法让机器正确认识数据间的关联与规律，以及如何通过算力整合与软件协作实现更高效的智能。 第8～9章探讨一些人工智能安全话题——大数据“杀熟”、隐私计算、深度伪造技术、对抗样本攻、数据投毒攻、攻防博弈等，并展望人工智能的未来，包括：人工智能会抢走人类的工作吗？机器人会统治人类吗？通用人工智能会出现吗？未来到底会变成什么样子？
我是微商3:开口就成交微演说修炼笔记
￥38.35
本书是微商界超级畅销书“我是微商”系列的第3本，它系统总结了作者们3年来的演说实战经验，首次披露了他们通过演说累计创造千万元收背后的不传之秘。本书依然以“造微商教育界的实战手册”为目标，让你快速掌握一口就成交的演说技法！ 本书从以下5个方面系统总结了如何才能做到口就能成交。 微演说技巧篇：揭秘演说的4个必要过程，从敢讲，到会讲，到讲好，到收到，囊括20大秘诀，帮助微演说初学者克服恐惧，尽快蜕变；呈现微演说4大板块、16种技巧，让每个初学者都能快速掌握演说的精髓。 演说稿设计篇：归纳*演说稿3大框架，以模板形式呈现，让每位伙伴都可以在20分钟内快速搭建文稿框架，快速记忆演讲稿内容；分享10种演讲稿内容设计方法，让每个人都做自己的导演，造走心、留人、自我销售的神奇演说稿。 演说团队造篇：揭秘作者（徐东遥）从0始，造300人万人迷导师团的全过程，告诉你如何一步步将团队所有小伙伴都激励成为超级演说家；揭秘团队激励的6大步骤，告诉你当团队造陷瓶颈期时，说什么样的话可以让伙伴们心潮澎湃，再创佳绩。 活动成交篇：在活动闭幕之前，教你如何通过微演说让加团队的伙伴倍受鼓舞，让未加团队的伙伴积极加，让一场活动的终结成为二次成交的始！ 大咖分享篇：中国电子商会微商教育委员会秘书长凌教头，次、一次、后一次的品牌招商战略及流程分享文字原稿；万人迷导师徐东遥，微信群1小时产生40万零售业绩的成交文字原稿及流程剖析。 参照本书介绍的方法，一步步落地执行，就能马上提升业绩、扩大团队。用微演说突破瓶颈，再造辉煌，你准备好了吗？
