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机器学习与深度学习(Python版·微课视频版)
￥48.93
本书以任务为导向，讨论了机器学习和深度学习的主要问题，包括聚类、回归、分类、标注、降维、特征工程、超参数调优、序列决策（强化学习）和对抗攻等。书中对上述每个问题，分别从决策函数类模型、概率类模型和神经网络类模型三个角度来讨论具体的实现算法。 本书在内容上兼顾基础知识和应用实践。总体上，以基本理论知识为主线，逐步展，从概念手，逐步讨论算法思想，着重考虑知识的关联性，最后落实到机器学习扩展库和深度学习框架的具体应用。具体到每个模型，采用以示例手、逐渐深的方式，尽量给出详尽的分析或推导。 本书的特是主要通过示例来讨论相关模型，适合初学者门使用。本书示例代码采用Python 3程序设计语言编写。传统机器学习算法的应用示例主要以ScikitLearn机器学习扩展库来实现，隐马尔可夫模型示例用hmmlearn扩展库来实现，条件随机场模型示例用CRF 工具来实现。深度学习算法的示例采用TensorFlow 2框架和MindSpore框架来实现。 本书适合计算机、人工智能及相关专业的学生使用，对于相关技术研究人员也有参考价值。
深度学习――图像检索原理与应用
￥41.30
本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
区块链原理、架构与应用(第2版)
￥55.30
本书首先梳理了区块和数字货币的历史与现状,详细阐述区块的基础理论和运行原理;然后根据 区块技术的发展路线,分别阐述区块1.0比特币、区块2.0以太坊和区块3.0的基本概念、核心技 术、架构特和运行机制,分析总结当前热门的一些数字货币和商业应用,深分析区块常见问题;后 探讨区块与虚拟化、人工智能、物联网等新技术结合的概念、思路和关键技术,并结合课题组目前正在 行的研究工作,详细介绍深度学习常用框架及其与区块的融合方案。 本书可作为学习区块技术人士的参考书,也可作为高等院校相关课程的教材,还可供从事区块技 术领域工作的工程技术人员阅读。
Python程序设计
￥46.90
本书以Python程序设计为主线，从搭建Python运行环境出发，由浅深、循序渐地讲述Python程序设计的基本概念和基本方法，通过大量精选的例题，讲解程序设计思想和方法，从而培养学生程序设计能力。本书内容包括搭建Python运行环境、Python基础语法、Python流程控制、函数与模块、面向对象编程、组合数据类型、文件操作、数据库操作、GUI编程、网络爬虫基础、数据处理、数据可视化等。 本书具有概念清楚、章节安排合理、例题丰富等特，可以作为高职高专院校的Python课程教材或Python培训班教材，也可作为自学人员的参考书。
数据结构(C语言实现)
￥59.90
《数据结构（C语言实现）》内容编排符合当前高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，知识涵盖全面，案例和课后习题丰富，每章均有综合案例以巩固对知识的掌握程度，突出实用性和实践性。《数据结构（C语言实现）》共9章，内容包括绪论、线性表、栈与队列、串、数组与广义表、树、图、查找及排序。《数据结构（C语言实现）》采用C语言作为数据结构和算法的描述语言。 《数据结构（C语言实现）》可作为高等院校计算机、软件工程等相关专业“数据结构”课程的教材，也可作为从事计算机软件发、准备考取计算机专业研究生和参加软考的人员的参考用书。
Linux命令行与shell脚本编程大全(第4版)
￥129.80
这是一本关于Linux命令行与shell脚本编程的系统性教程，主要包括四大部分 ：Linux命令行、shell脚本编程基础、高级shell脚本编程，以及创建和管理实用的脚本。本书这一版针对Linux系统的新特性行了更新，不仅涵盖了详尽的动手教程和现实世界中的实用信息，还提供了与所学内容相关的参考信息和背景资料。通过本书的学习，你能轻松写出自己的shell脚本。 本书适合Linux系统管理员及相关发人员阅读。
嵌入式实时操作系统 ——基于ARM Mbed OS的应用实践
￥96.60
嵌式实时操作系统是嵌式人工智能与物联网终端的重要工具和运行载体。本书以ARM Mbed OS实时操作系统为背景，阐述实时操作系统的线程、调度、延时函数、事件、消息队列、线程信号、信号量、互斥量等基本要素，给出实时操作系统下的程序设计方法。本书分为基础应用篇（第1～7章）、原理剖析篇（第8～12章）及综合实践篇（第13、14章）三大部分，如果读者只做实时操作系统下的应用发，可只阅读基础应用篇与综合实践篇；如果希望理解实时操作系统原理，那么建议通读全书。
PKPM建筑结构设计及案例实战
￥69.90
本书基于PKPM V5.2.4.1版本，详细展示了该软件在混凝土建筑结构、砌体结构和钢结构设计以及结构分析等方面的实践应用。全书由浅深、循序渐地展示了PKPM建筑结构软件的各相关界面、操作及设计命令的使用技巧和方法，并配合大量的制作实例，帮助读者更好地巩固所学知识。 本书立足于PKPM结构软件基础与建筑结构专业技能的实际应用，不仅可以作为高校、职业技术院校建筑和土木等专业的初、中级培训教程，还可以作为广大从事BIM建筑设计工作的技术人员的参考手册。
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。
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。
有趣的Flutter:从0到1构建跨平台App
￥49.90
本书通过一个实际的Flutter App，为大家介绍Flutter相关的知识。书中首先介绍了Flutter的环境配置、各种IDE的工具配置以及怎样运行一个简单的Flutter 程序。然后介绍了Dart语言的一些基本概念。着利用Flutter基本的容器组件、图片组件以及布局组件，教读者创建一个简单的待办事项应用的原型界面，并介绍Flutter UI的布局思路以及原理。后，介绍如何通过更加复杂的组件的不同组合，让待办事项应用识别复杂的手势以及在精妙的动画和页面之间完成路由跳转。
人工智能入行实战:从校园到职场
￥38.27
本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状，旨在帮助读者掌握人工智能行业工作的知识和方法。 本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响，以及人工智能的三大技术--机器学习、深度学习和大数据的基本原理与应用。其次，本书介绍人工智能从业者所需要的专业技术，并提供相应的学习方法。着，本书介绍人工智能的行业概况，并将人工智能行业的岗位分为算法岗、工程岗、数据岗和产品岗，详细介绍各岗位的工作内容、能力要求、发展方向等。随后，本书讲解在人工智能行业求职的方法，包括求职前的准备工作和求职过程中的注意事项。后，本书通过3位人工智能行业新人的行经历，以及对5位有一定工作经验的人工智能从业者的采访，帮助读者切实了解人工智能行业，并为读者树立求职信心。 本书可作为想要行人工智能领域的高校学生或在职人士的就业指导，亦可作为人工智能行业的人力资源师、猎头、行业分析师等的参考图书。
Stata统计分析从入门到精通
￥82.60
Stata是一种功能全面的统计分析软件包，具有易操作、运行速度快、功能强大的特，主要针对经济、管理、医学、农学、教育、市场研究、社会调查等行业和领域，是大数据时代为流行的计量软件之一。 全书内容共分17章。第1、2章介绍Stata操作门及数据处理基础知识、描述性统计与图形绘制基础。第3~5章介绍假设检验、方差分析、相关分析等基础分析方法。第6~10章通过相关案例介绍经典及放松各种假定条件的回归分析，包括基本线性回归分析、线性回归分析诊断与处理、非线性回归分析、因变量离散回归分析、因变量受限回归分析等应用。第11~16章以典型案例讲解主成分分析与因子分析、聚类分析、时间序列数据分析、面板数据分析、生存分析、多方程模型等高级分析方法。第17章介绍如何使用Stata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、Stata数据挖掘、建模注意事项。 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学生学习和应用Stata的参考书，也可以作为职场人士掌握Stata操作、提升数据分析能力，而提高工作效率和改善绩效水平的工具书。
虚拟偶像AI实现
￥55.30
本书从虚拟偶像的发展历程和制作流程手，通过通俗的语言和多方位的视角，介绍了2D 3D建模工具和深度学习框架TensorFlow与Pytorch在虚拟偶像制作中的应用，原理与实践并重，同时结合大量实际范例讲解如何建模、AI表情动作迁移以及人机交互等制作虚拟偶像的完整流程。从拟真人的人物建模到表情动作的实时捕捉，再到传输到动作引擎中驱动人物动作，向读者展现了人工智能技术的强大与魅力。 本书深浅出，实操性和系统性强，适合有一定IT背景并对虚拟产业关注的广大读者使用。
微信小程序全栈开发技术与实战(微课版)
￥32.80
微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，用户扫一扫或搜一下即可应用，正因为这样的优势，微信小程序在各领域得到广泛的应用。 本书共16章，主要包括快速上手微信小程序，小程序的基础组件，小程序的设计交互，小程序的高级组件，小程序的数据访问与管理，小程序的分层架构，小程序的服务逻辑层实现，小程序的页面逻辑层与渲染层实现，多人协同发的编码规范，代码管理、分支发与Git，多人协同发的架构设计，多人协同发实战，构建稳健的Web服务客户端，检查数据更新，传递导航参数，复杂列表渲染，跨页面数据同步等内容，使读者全面掌握微信小程序全栈发技术，提高项目发的能力。 本书可以作为普通高等院校计算机相关专业和非计算机专业微信小程序发课程的教材，也可作为微信小程序发人员的参考书和广大计算机爱好者的自学用书。
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。
虚拟现实与增强现实技术
￥55.30
虚拟现实和增强现实技术目前在智能制造中得到了越来越多的应用。本书重介绍在应用此类技术涉及的关键技术，包括绘制技术、人机交互技术、发平台特别是几何引擎和动力学引擎等，对于其在智能制造中的典型应用给予了专门介绍。书中大部分案例都取自作者所在课题组实际发的工程实例，是一本理论与实用兼顾的参考工具书。
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。
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。
机器人系统设计与制作:Python语言实现(原书第2版)
￥47.40
本书解释了如何从零始构建一个自主移动机器人，并使用Python对其行编程。本书从机器人的基础概念始，然后介绍机器人的3D建模和仿真。在对机器人成功行仿真之后，讨论了建立机器人原型所需的硬件组成。在本教程结束时，你将清楚地了解如何将所有东西集成到机器人中，以及如何将包软件。
