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自然语言处理Python进阶
￥38.35
第1章教你使用内置的NLTK语料库和频率分布。我们还将学习什么是WordNet，并探索其特和用法。 第2章演示如何从各种格式的数据源中提取文本。我们还将学习如何从网络源提取原始文本。*后，我们将从这些异构数据源中对原始文本行规范并构建语料库。 第3章介绍一些关键的预处理步骤，如分词、词干提取、词形还原和编辑距离。 第4章介绍正则表达式，它是*基本、*简单、*重要和*强大的工具之一。在本章中，你将学习模式匹配的概念，它是文本分析的一种方式，基于此概念，没有比正则表达式更方便的工具了。 第5章将学习如何使用和编写自己的词性标注器和文法规则。词性标注是一步句法分析的基础，而通过使用词性标记和组块标记可以产生或改文法规则。 第6章帮助你了解如何使用内置分块器以及训练或编写自己的分块器，即依存句法分析器。在本章中，你将学习评估自己训练的模型。 第7章介绍信息抽取和文本分类，告诉你关于命名实体识别的更多信息。我们将使用内置的命名实体识别工具，并使用字典创建自己的命名实体。我们将学会使用内置的文本分类算法和一些简单的应用实例。 第8章介绍高阶自然语言处理方法，该方法将目前为止你所学的所有课程结合到一起，并创建应对你现实生活中各种问题的适用方法。我们将介绍诸如文本相似度、摘要、情感分析、回指消解等任务。 第9章介绍深度学习应用于自然语言处理所必需的各种基本原理，例如利用卷积神经网络（CNN）和长短型记忆网络（LSTM）行邮件分类、情感分类等，*后在低维空间中可视化高维词汇。 第10章描述如何利用深度学习解决*前沿的问题，包括文本自动生成、情景数据问答，预测下一个*词的语言模型以及生成式聊天机器人的发。
持续测试
￥51.07
本书旨在讲述如何通过持续测试交付一个功能完善、质量完美的系统，满足测试人员快速交付、快速迭代的需求。本书首先概述了什么是持续测试，以及持续测试和自动化测试的异同，介绍了如何提升持续测试的效率和效果，然后讨论了如何通过持续测试中的非功能性测试保障软件的可靠性、可用性、可移植性、性能效率等质量特性，如何通过建立质量门禁保障所交付系统的质量，并通过自动化提升质量效能，后介绍了持续测试技术的发展，讨论了如何通过有效的度量促质量的成熟，以及持续测试下测试工程师的自我修养。 本书适合测试人员阅读。
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。
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。
AI嵌入式系统:算法优化与实现
￥59.40
本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识；本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法，力求让读者在理解算法的基础上，通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
Linux集群之美
￥59.40
全书共9章，主要是以作者的项目实践为基础，以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台，介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结，涉及大量的知识点和专业术语，建议经验还不是很丰富的读者先了解第1～2章的内容，如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作，定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4～7章的内容，这些都是与运维工作息息相关的，建议大家多花些精力和时间，从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2～8章的内容，想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情，建议大家多学习，拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4～5章和第7～8章的内容，这些都跟系统/网站架构技术息息相关，而且基本上都出自真实项目经验，具备一定的参考意义。对于开发人员来说，由于已具备很强的编程开发能力，可以重点关注第2章和第3章之外的章节，以提升自己的技术。
机器意识:人工智能的终极挑战
￥59.40
自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。
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。
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。
测试反模式:有效规避常见的92种测试陷阱
￥38.35
《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》系统归纳了在日常的发过程中容易出现的92种测试陷阱，从描述、可能出现之处、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因、建议和相关的陷阱等多个方面探讨了这些陷阱，可帮助测试人员、技术经理和其他利益相关者避免陷这些陷阱、在陷的时候识别这些陷阱，以及在逃脱陷阱的同时将负面后果小化。 《测试反模式：有效规避常见的92种测试陷阱》共分4章：第1章讲解测试、缺陷和测试陷阱等重要概念，并介绍如何对测试陷阱行分类和记录，以便能更容易地找到并理解它们；第2章总结了92种常见的测试陷阱，并对每种陷阱行了简要介绍，以帮助读者轻松寻找并识别出相关的陷阱；第3章是本书的核心内容，详细讲解经常发生的92种测试陷阱，包括名字、描述、适用性、典型症状、潜在的负面后果、潜在原因和相关的规避陷阱或限制后果的建议；第4章提供了关于测试陷阱的整体总结，然后简单地介绍了未来可能使测试陷阱分类更加有用的研究。此外，附录部分还提供了词汇表、缩略语、注释、参考和计划检查单，帮助读者快速了解大部分陷阱，指导实际工作。
深度探索Linux系统虚拟化:原理与实现
￥57.85
这是一部深度讲解如何在Linux操作系统环境下用软件虚拟出一台“物理”计算机的著作。 两位作者都是百度的资深技术专家，一位是百度的主任架构师，一位是百度智能云的副总经理，都在操作系统和虚拟化等领域有多年的实践经验。 本书从计算机体系结构、操作系统、硬件等多个方面深度探索了如何从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度去虚拟化Linux系统，不仅剖析了其中的关键技术原理，而且深阐述了具体的实现。 全书共6章： 第1章：CPU虚拟化 介绍了X86架构下的VMX扩展，讨论了在VMX下虚拟CPU的完整生命周期，着重阐述了Host和Guest的切换、指令的模拟以及KVM是如何虚拟多处理器的。 第2章：内存虚拟化 讨论了操作系统如何为虚拟机呈现物理内存，结合影子页表以及EPT探讨了KVM如何完成从GVA到HPA的2层地址映射。 第3章：中断虚拟化 首先，讨论了从单核系统的8259A始，到多核系统的APIC，再到绕I/O APIC直从设备向LAPIC发送基于消息的MSI的虚拟化原理和实现。然后，讨论了Intel为了提高效率，是如何从硬件层面对虚拟化中断行支持的，以及KVM是如何使用它们的。 第4~5章 外设虚拟化 从完全虚拟化始，依次讲解了半虚拟化（Virtio）和Intel的VT-d支持下的硬件辅助虚拟化。通过实现一个模拟串口带领读者直观体会了设备虚拟化的基本原理，然后深阐述了Virito标准和实现，以及支持SR-IOV的DMA重映射和中断重映射。 第6章 网络虚拟化 讨论了在通用硬件网络的基础上，操作系统如何虚拟出专用的网络设备，为租户组建虚拟网络。
智能语音处理
￥51.35
本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(上册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(下册)
￥65.35
本书以孙悟空师徒学习AI为题材，通过主人公孙大圣学习AI知识和方法，并教授其他师兄弟了解AI知识，帮助他们通过百度AI技术掌握特殊技能，实现梦想。全书分8章，分别通过卡通故事给少儿读者讲解几项简单的AI技术，然后通过百度AI平台让读者参与实验了解AI技术是什么。本书以少儿读者为对象，以卡通动漫的形式科普AI知识和技术，为少儿AI梦想的大门。
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？
Linux内核API完全参考手册(第2版)
￥65.35
本书基于zui新的Linux内核源代码3.19.3版本，对常用的内核API作了系统归纳，并编写了典型验证程序，使理论分析与实际编程做到了统一。分析的内核API模块包括：模块机制内核API、程管理内核API、程调度内核API、中断与异常机制内核API、时间与定时机制内核API、内存管理内核API、内核同步机制API、文件系统内核API和设备驱动与设备管理模块内核API。
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。
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。
强化学习入门:从原理到实践
￥51.35
本书以理论和实践相结合的形式深浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术，共分为三大部分：第壹部分（1～5章）介绍强化学习的发展历史、强化学习的基本概念以及一些经典的强化学习算法；第二部分（6～9章）在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法；第三部分（*后一章）以五子棋为例详细讲解战胜了人类*围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想。
