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基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
￥51.35
本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后，通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念，读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序，该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA，这是一个Python库，它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后，读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
￥51.35
本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书，你将学会： 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API（v4.0.0） 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM） 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
深度强化学习实践(原书第2版)
￥90.40
本书理论与实践相结合，系统阐述强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。通过阅读本书，读者将获得深层Q网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行洞见，还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过一步步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境。此外，本书还专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的TextWorld环境、高级探索技术等。
对抗机器学习:机器学习系统中的攻击和防御
￥44.85
以对抗样本生成和防御为核心的对抗深度学习，无疑是对抗机器学习领域目前*受关注的研究热。但是，本书涉及更宽广的主题，从攻时机、攻者可以利用的信息、攻目标三个维度，全面论述了监督学习、无监督学习以及强化学习系统中的攻和防御技术。这对于读者全面系统地掌握对抗机器学习的理论、方法及应用，以及深展深度学习的攻和防御问题研究，都是至关重要的。
零基础学电脑从入门到精通:视频自学版
￥35.75
本书是专为新手编写的电脑操作与应用门教程，精选了满足日常生活和工作需求的各种实用操作行详细讲解，力求达到“一书在手不求人”的学习效果。本书内容分15章。第1章讲解电脑的门知识，包括电脑选和日常使用的注意事项、关机操作、鼠标和U盘的使用等。第2～5章讲解Windows10操作系统的基本操作，包括系统常用设置、系统自带程序和文字输法的使用、文件和文件夹管理等。第6章讲解常用的工具软件，包括下载软件、压缩软件、照片美化软件、在线音乐软件等。第7～9章讲解上网操作，包括浏览器的使用、上网获取资讯、网上物、网上聊天互动等。第10章讲解电脑的日常维护与安全使用。第11～15章讲解Word、Excel、PowerPoint三大Office组件在日常办公中的应用。本书内容丰富实用，讲解通俗易懂，能够帮助读者快速提升电脑操作水平与应用能力，既适合新手自学，也可作为老年大学和社会培训机构的教材。
Linux设备驱动开发详解:基于*新的Linux 4.0内核
￥57.85
通告： 本书第11页，第六行已经失效，替换为：http://pan.baidu.com/s/1cFrl2e 密码：ezs2 本书介绍了Linux设备驱动发理论、框架与实例，详细说明了自旋锁、信号量、完成量、中断顶/底半部、定时器、内存和I/O映射以及异步通知、阻塞I/O、非阻塞I/O等Linux设备驱动理论,以及字符设备、块设备、tty设备、I2c设备、LCD设备、音频设备、USB设备、网络设备、PCI设备等Linux设备驱动架构中各个复杂数据结构和函数的关系，并讲解了Linux驱动发的大量实例，使读者能够独立发各类Linux设备驱动。
飞桨PaddlePaddle深度学习实战
￥65.35
本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐、由浅深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者展实践练习、深掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424
深度学习:卷积神经网络技术与实践
￥51.35
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
￥51.35
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
OpenCV深度学习应用与性能优化实践
￥57.85
Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具——TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。 第8～9章重讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
从零构建知识图谱:技术、方法与案例
￥59.40
全书内容分为三篇。 1.门篇，针对完全没有任何Unity发经验的发者。 学完本部分内容后，发者应该对Unity的基本知识有所了解，包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。 2.阶篇，涵盖AR/VR发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。 3.高级篇，主要通过实战案例的发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。 学完本部分内容后，发者应对主流的AR/VR设备平台及其发工具有充分的了解和认识。 与此同时，发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的发知识，如HTC Vive，Oculus Quest，Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。 此外，发者还需要掌握主流的AR发SDK，特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation（支持ARKit/ARCore）发AR应用。
机器阅读理解:算法与实践
￥51.35
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
神经网络设计与实现
￥53.40
- 后产品时代，服务为王。 产品作为解决单问题的方案，已经不足以满足用户全方位的需求，而服务则成为企业差异化甚至驱动新一轮增长的核心要素。 服务设计不只是设计服务，更是设计与服务相关的整个商业系统。服务设计包括表层的客户体验和里层的员工体验。对外，它通过共情洞察客户需求，通过团队内共创以及与客户共创，造立体的客户体验；对内，它通过绘制服务蓝图重塑业务流程和组织形式、通过迭代释放商业想象力，造充满同理心和创造力的团队。 本书为企业提供了一套服务升级的路线图，帮助企业造触动人心的好服务，将与用户一次性的触变成长期的关系。
生成对抗网络入门指南(第2版)
￥53.40
本书作者王钺曾在国际管理咨询公司担任高管，拥有20年实际管理工作经验。作者基于其工作实践和思考，总结出一套战略管理方法论： 战略管理=（战略规划×战略解码×战略执行）领导力 本书详细阐述了战略三环的具体应用过程，提供了各种管理工具、表格与流程，并精心编写了30个实战案例，可作为战略管理的实操指南。 本书提出的战略三环方法论，融合了战略咨询与企业内部战略管理的实战经验，并提供大量真实案例和工具指引，易懂易学。 本书用真实的成功与失败案例来具体说明方法论的应用，避免了像许多战略管理类书籍那样，走过于理论化的误区。其次，这套方法论所集成的内容，大部分基于国际管理咨询公司与中外知名企业的实践，既有强大的理论基础，又有逻辑和数据支撑，避免了完全独立创新的试错风险，可以让读者放心地学习与应用。在本书中，首先梳理了关于企业战略管理的整体思路，同时也能让读者形成或优化自己的方法论；其次帮助企业高管团队形成共同语言，便于他们在企业战略管理过程中高效沟通与达成共识。对于还不具备战略管理责任的经理人员来说，阅读本书，主要是理解企业战略的由来，能够把握自己在战略分解与执行过程中应该起到的作用。对于众多管理咨询公司与培训公司的专业人士而言，本书除了让他们强化方法论与工具应用，更重要的是理解企业内部“战略解码与执行”过程中的诸多细节与困难，让他们以后能更好地与企业沟通，从战略管理全过程提供专业价值，而不再局限于战略的前端。对于商学院的教职人员来说，鉴于书中分享了不少近期的真实案例，不妨把本书作为那些企业战略管理的经典大作在中国市场落地的补充参考。
人机物融合群智计算
￥83.40
近年来，智能物联网、群体智能、工业互联网等新兴技术逐步兴起，人（智能手机、可穿戴设备等）、机（云设备、边缘设备）、物（具感知计算能力的物理实体）这三种基础要素正在走向协作和融合，迈向人机物融合群智计算时代，即通过人、机、物异构群智能体的有机融合，利用其感知能力的差异性、计算资源的互补性、节间的协作性和竞争性，构建具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的智能感知计算空间，实现智能体个体技能和群体认知能力的提升。 2020年，根据微软学术（Microsoft Academic）统计分析的关于群智感知（Crowd sensing）研究的作者排名（Top Authors）中，本书作者团队位列全球。本书作者带着十余年从事群智感知计算研究的思考，将传统的“以人为中心”的群智感知计算拓展深化为“人-机-物异构群智能体融合计算”（简称“人机物融合群智计算”），从单纯的群智感知数据收集提升为人机物群智融合的协作计算与增强学习，探索异构群智协同的基础理论创新和关键技术突破。 本书系统化地阐明新一代“群智感知计算”内涵，并匠造出一把启“人机物融合群智计算”新世界大门的钥匙。本书既可以作为专著，为物联网、人工智能、工业互联网、智慧城市、智能制造等领域的科研人员和IT从业者提供创新的发展视角及相关理论、方法与技术支撑，也可以作为高年级本科生或研究生的参考教材。
智能物联网的存储器设计与实现
￥65.35
本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现，阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器，讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路；探讨了具有嵌式存储器的微控制器，用于多种互联网设备的智能控制；详述了用铁电RAM（FeRAM）、电阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技术制作神经形态存储器，用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容的存储器技术，包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
Web测试囧事
￥38.35
着重讲解Web测试中可能遇到的各种问题以及思考和解决思路。第1～4章，重介绍了Web测试中为关键的功能测试，并从发和测试技术、测试覆盖率、测试实践和业务需求4个方面分析了功能测试中Bug产生的原因及其解决思路。第5、6章详细介绍在Web测试中安全和性能测试实践，从思维和实践两个维度讲解。第7章详细介绍在行Web自动化测试过程中你可能遇到的各种问题，以及应对策略。第8章详细介绍移动Web测试需要行的实践与测试思路调整。第9章介绍了非功能性的其他测试。第10章通过介绍在需求澄清、测试环境管理和运维中的测试实践，阐述如何通过这几方面的测试活动提升产品质量。
移动机器人原理与设计(原书第2版)
￥53.40
介绍相关基础知识和分析工具，主要内容包括三维建模、反馈线性化、无模型控制、导引、实时定位、辨识和卡尔曼滤波等，涵盖执行器、传感器、导航和控制理论等方面。
自然语言理解与行业知识图谱:概念、方法与工程落地
￥71.40
首先阐述自然语言理解的发展脉络和分析逻辑，主要围绕语言符号、处理体系、语义理解等行探讨，引出自然语言理解的自动分析原理和方法，包括对自然语言特征、统计语言学习、常规机器学习、深度学习、知识图谱方面的介绍。在上述基本自然语言处理方法讲解基础上，继续阐述行业知识图谱搭建和行业应用的方法。通过作者团队几年来在自然语言处理和行业知识图谱的实践经验，探讨垂直行业认知的逻辑和解决方案。本书为互联网企业的文本智能平台构建的提供了很好的案例参考，也为行业信息化从业者提供了从门到阶的一整套技术指导，同时也适合作为自然语言处理、知识图谱、计算机、人工智能等领域从业者的学习指导书，若是对自然语言处理、知识图谱、人工智能感兴趣的学生、创业团队，本书也非常适宜阅读。
代数大脑:揭秘智能背后的逻辑
￥51.35
本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展讨论。书中的观在今天依然频繁成为学术讨论的焦，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。
Python网络爬虫技术与实战
￥53.40
本书是一本系统、*地介绍Python网络爬虫的实战宝典。作者融合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，内容覆盖了几乎所有网络爬虫涉及的核心技术。在内容编排上，一步步地剖析算法背后的概念与原理，提供大量简洁的代码实现，助你从零基础开始编程实现深度学习算法。全书按照学习爬虫所涉及的核心技术从易到难，再到应用的顺序分为14章。第1章介绍Python的安装配置和基础语法。 第2章介绍爬虫类型、抓取策略以及网络基础知识。第3章介绍Python常用库。第4章介绍正则表达式的语法、匹配规则。第5章讲解PIL库、Tesseract库和TensorFlow库的语法、类型和识别方法。第6章介绍抓包利器Fiddler。第7章介绍数据存储。第8章介绍Scrapy爬虫框架。第9章介绍多线程爬虫。第10章介绍动态网页爬虫。第11章介绍分布式爬虫。第12章介绍电商网站商品信息爬虫项目。第13章介绍生活娱乐点评类信息爬虫。第14章介绍图片信息类爬虫项目。
