购物车
个人中心
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。
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。
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。
深度探索嵌入式操作系统:从零开始设计、架构和开发
￥65.35
本书的*终目的是构建一个用于学习的嵌式操作系统内核，并工作在真正的物理机上。为了达到这一目的，本书大体上分为两部分：硬件部分和软件部分。硬件部分首先分析了我们选择的平台，以及这个平台上的组件。软件部分首先分析了操作系统内核是干什么的，其中都有些什么组件，这些个组件分别是干什么的有什么作用。然后是如何设计操作系统架构并将这些重要的组件组合在一起，以及设计时需要注意些什么。*后介绍了构建操作系统的工具。
嵌入式实时操作系统:RT-Thread设计与实现
￥57.85
本书由自研源嵌式实时操作系统RT-Thread核心作者撰写，专业性毋庸置疑，系统剖析嵌式系统核心设计与实现，掌握物联网操作系统精髓。本书分为两大部分，共16章，第1～10章为内核篇；第11～16章为组件篇。 内核篇（第1～10章）详解RT-Thread内核，先对RT-Thread行总体介绍，再分别介绍RT-Thread的核心技术——线程管理、时钟管理、线程间同步、线程间通信、内存管理、中断管理与内核移植。 组件篇（第11～16章）分别介绍Env发环境、FinSH控制台、设备管理、文件系统和网络框架。 各章均有配套示例，方便读者动手实践和参考。
C#神经网络编程
￥57.85
本书遵循循序渐、兼顾理论和实践的原则，从神经网络基本概念手，以图文并茂的形式生动地讲解激活函数和反向传播等概念原理，并以人脸识别和动作检测为例，让读者直观地了解深度学习的应用场景，在知识内容方面，不但包含决策树、随机森林等常规算法，还重讲解了LSTM、CNN神经网络等主流算法，在代码实践方面，比较深地讲解发细节，详细介绍了相关网络结构、参数调优和各种网络的对照比较，对程序员实际动手有比较强的参考意义。此外，本书还包含了常用激活函数，读者可以方便的在附录中查询相关函数特性，是一本集原理、实践与资料查询为一体的书籍。
大话机器人
￥51.35
《大话机器人》第0章为绪论，对机器人的需求及教育现状行概述；第1童主要介绍机器人定义、机器人分类、机器人组成部件及相关技术参数等基本概念；第2章系统阐述前工业机器人时代国内外机器人的起源和发展历史，以及现代机器人的畅想；第3章主要介绍工业机器人到现代机器人的发展历程，包括*代、第二代和第三代机器人；第4章主要介绍当前机器人在各行业领域中的应用状况；第5章预测了机器人发展的两个趋势，即“向人”和“向机器”的对立属性发展，并围绕道德、法律、责任、义务、权利掌对机器人伦理问题行了讨论。 《大话机器人》对机器人发展历史行全面而系统的梳理，图文并茂，调动学生对机器人的兴致，并为教师配备了电子教案，方便教师展教学。 《大话机器人》可作为高等院校各类专业的机器人普及教材，也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。
TensorFlow机器学习实战指南(原书第2版)
￥57.85
本书由数据科学家撰写，从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践。真实的应用场景和数据，丰富的代码实例，详尽的操作步骤，带领读者由浅深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现。 本书第1章和第2章介绍了关于TensorFlow使用的基础知识，后续章节则针对一些典型算法和典型应用场景行了实现，并配有较详细的程序说明，可读性非常强。读者如果能对其中代码行复现，则必定会对TensorFlow的使用了如指掌。
MXNet深度学习实战
￥57.85
这是一本详细讲解计算机视觉算法实现以及MXNet框架的原理和使用的工具书。 作者是网易的资深计算机视觉算法工程师，本书融合了他丰富的工程实践经验，一方面详细讲解了深度学习框架MXNet的技术原理和应用方法，一方面以MXNet为工具讲解了算法实现的具体细节。辅以大量简洁的代码，助你从零基础始实现深度学习算法。 全书共12章，分为4个部分： *部分 准备篇（第1~2章） 介绍了MXNet的发展、优势、预备知识、各种深度学习框架的对比，以及发环境的搭建，包括Docker的使用。 第二部分 基础篇（第3~7章） 纤细讲解了MXNet主要模块使用和原理，如MXNet的数据读取、数据增强操作、常用网络层的含义及使用、常见网络结构的设计思想、模型训练相关的参数配置等。 第三部分 实战篇（第8~10章） 以图像分类、目标检测、图像分割这三个常用领域为例演示了如何通过MXNet实现算法训练和模型测试，同时还结合MXNet的口详细讲解了算法实现的细节。 第四部分 扩展篇（第11~12章） 主要介绍了基于动态图构建网络结构的Gluon口，以及MXNet专门为计算机视觉任务推出的深度学习库GluonCV。
InDesign CC排版设计全攻略:视频教学版
￥44.85
InDesign是主流的专业排版设计软件，被广泛应用于书刊、媒体、平面设计、印刷出版、数字媒体等领域。本书由浅深、图文并茂地讲解了InDesign CC 2018的各项功能、应用技巧和设计手法，并且提供了丰富的设计案例和视频教学，特别适合InDesign新手阅读，对具有一定使用经验的用户其中的案例也有很好的参考价值，还可作为学校、培训机构的教学用书以及广大自学者的学习教材。
Python自然语言处理实战:核心技术与算法
￥44.85
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： *部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术，包括中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取算法等。 第6章讲解了句法分析技术，该部分目前理论研究较多，工程实践中使用门槛相对较高，且效果多是依赖结合业务知识行规则扩展，因此本书未做深探讨。 第7章讲解了常用的向量化方法，这些方法常用于各种NLP任务的输。 第8章讲解了情感分析相关的概念、场景以及一般做情感分析的流程，情感分析在很多行业都有应用。 第9章介绍了机器学习的重要概念，同时重突出NLP常用的分类算法、聚类算法，还介绍了几个案例。 第10章节介绍了NLP中常用的一些深度学习算法，这些方法比较复杂，但是非常实用，需要读者耐心学习。
跟老男孩学Linux运维:Shell编程实战
￥57.85
本书可分为五大部分：*部分为第1章~第4章，此部分着重介绍新手如何学好Shell编程。涉及的内容包括Shell编程的门介绍、基础知识、运行原理、编程语法、编程习惯、变量知识以及变量的深实践。第二部分为第5章~第8章，着重讲解变量的多种数值运算、条件测试与比较、if条件判断语句、Shell函数等相关的知识。第三部分为第9章~第13章，着重讲解case条件语句、while循环和until型循环、for循环和select循环、条件与循环控制及程序返回值、Shell数组等知识。第四部分为第14章~第16章，着重讲解Shell脚本发规范与编码习惯、Shell脚本的调试知识和技巧、Shell脚本发环境的配置调整和优化等。第五部分为第17章~第20章，着重讲解Linux信号及trap命令的企业应用实践、Expect自动化交互式程序的应用实践、贯穿全书技术的面试题和企业实战案例，以及子Shell知识。
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。?
硬件产品经理方法论
￥44.67
本书主要介绍硬件产品经理所需要掌握的工作内容、工作知识和工作方法。全书以一个硬件产品所经历的全生命周期为线索展，具体内容包括产品规划（含市场分析、用户研究和产品定义）、产品实现（含产品设计、研发实现、供应管理、项目管理）、产品上市（含产品营销、产品维护）等，详细地拆解了硬件产品经理在工作中的每个阶段所需要掌握的理论、方法和实用工具。随后，本书总结了硬件产品经理所需要具备的思维，包括微观思维（含用户思维和数据思维）、中观思维（含创意思维和财务思维）、宏观思维（含领导思维和商业思维）。此外，本书还从求职者和招聘者两个视角介绍了应聘硬件产品经理岗位所需要注意的事项。后，本书从行业、企业、产品三个方面深度剖析了一款硬件产品成功的原因，帮助读者深理解前文中的知识。 本书既适合初门的硬件产品经理，也适合希望跨行转岗成为硬件产品经理的人士，以及计划重新回顾、梳理硬件产品方法论的有一定工作经验的硬件产品经理。
PyTorch自然语言处理入门与实战
￥51.14
运用PyTorch 探索自然语言处理与机器学习！ 这是一本兼顾理论基础和工程实践的门级教程，基于 PyTorch，揭示自然语言处理的原理，描绘经典学术研究脉络，通过实践与项目展现技术与应用的细节，并提供可扩展阅读的论文出处。
ROS机器人开发实践
￥65.35
本书在介绍ROS总体框架和理论要的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和阶功能；同时以实践为主，讲解机器视觉、机器听觉、SLAM与导航、机械臂控制、机器学习等多种ROS应用的主要原理和实现方法；并分析基于ROS的机器人系统设计方法和典型实例；后论述ROS2的框架特和使用方法，剖析ROS的发展方向。
