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深度学习与信号处理: 原理与实践
￥83.85
本书分析研究了深度学习相关的网络模型，以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案例，为读者提供应用深度学习网络解决具体问题的思路和方法。本书适合人工智能、计算机、自动化、电子与通信、大数据科学等相关学科专业的科学研究人员和工程技术人员阅读，也可作为相关专业博士、硕士研究生的参考书。
元宇宙与数字资产
￥58.50
本书阐述了元宇宙与数字资产如何结合的智能经济方面的通俗读物。数字经济未来将在我国经济发展过程中发挥越来越重要的作用，如何做强做大数字经济是当前各行业都在研究的一个重大课题。本书共八章，分别从数字经济样态、数字资产的概念、特征、平台、对未来我国数字经济的趋势等方面行了较为理论和详实的阐述。同时，本书抓住元宇宙与数字资产两个热，就如何在元宇宙中保持数字资产的正向发展提供了可参考的建议。本书对发展我国数字经济发展，特别是在政策层面如何加强元宇宙与数字资产的发展具有重要的参考价值和理论价值。
多面体编译理论与深度学习实践
￥96.60
本书分十大章节和三章附录章节，以现代体系结构特征为目标，从理论、方法及应用等不同角度，详细描述了各种提升程序并行性、数据局部性及适配目标架构特征的高级编译优化技术。本书还结合深度学习应用场景展讨论，介绍了如何在深度学习框架中使用高级编译优化技术。
智能简史——从大爆炸到元宇宙
￥48.30
本书系统讲述智能现象的简要历史。全书共分为1 0章。第1章介绍本书的写作背景、对智能的不同定义、围绕智能现象的问题、本书对智能现象的新假说;第2章介绍宇宙从无到有的过程、不安分的宇宙、改变以稳定宇宙;第3章介绍物理学中的智能现象、重力智能、重力和暗能量、小作用量原则、量子隐形传态;第4章介绍化学的简要发展历程、耗散结构、熵增、z大熵产生;第5章介绍生物学中的智能现象、生命的定义、生命为什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、动物中的智能;第6章介绍大脑中的新皮质结构、人类特殊的思维方式、关于大脑的理论、信息过载与信息茧房;第7章介绍1950年以前的智能机器、人工智能的诞生、符号主义、联结主义、行为主义、学派之争与统一、通用人工智能、智能的本质和智能科学；第8章回顾人类科技历史中涉及的几个重要因素,介绍促宇宙稳定的技术发明、物质网联、能源网联、信息网联、获取智能、基于智能网联的自动驾驶、基于智能网联的集体强化学习、对智能的数学建模；第9章介绍元宇宙的背景、元宇宙的概念与特征、元宇宙涉及的主要技术、元宇宙的演；第10章给出了本书的总结与未来展望。 本书是科普读物,也可以作为人工智能学习、研究、发的参考用书。
程序员*大脑
￥44.90
为什么你在写代码时总会遇到这样或那样的问题？为什么你总是记错某些语法？为什么有些人能够快速学会新的编程语言，而有些人则不能？在试图解决困难或复杂的问题时，我们的大脑其实有一套特定的工作方式。本书从认知科学角度剖析优秀程序设计背后的脑科学原理，为你揭大脑思考编程的奥秘。本书分为四大部分，共有13章。你将了解如下内容：如何高效地学习新的编程语言，如何快速地理解复杂的代码，如何牢固地记住各种语法，如何在繁杂的程序设计工作中优化认知资源。 本书是程序员的普适书，初学编程的初高中生也可以阅读。
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。
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。
人工智能教学实验书
￥29.00
《人工智能教学实验书》是一本针对人工智能教学实训平台设计的配套教材。本书旨在帮助学生深入了解和掌握人工智能领域的关键技术，并通过实践操作提升他们的实际应用能力。本书的教学内容涵盖了多个重要的人工智能技术模块，包括惯性测量单元、激光雷达、深度相机、麦克风阵列、手势识别、人脸识别、图像分类、目标检测和云台跟踪等。每个模块都以清晰的实验步骤和详细的说明进行呈现，使学生能够逐步理解和掌握相关技术原理，并通过实际操作进行实验验证。
扩散模型从原理到实战
￥51.07
AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。本书以扩散模型理论知识为切，由浅深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。
细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
￥69.30
《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。
微信小程序开发实战(第2版)
￥38.80
本书是针对Web前端发人员编写的一本快速掌握微信小程序发的教程。本书通过通俗易懂的语言、丰富实用的案例，讲解微信小程序的发技术。 本书共8章，第1章讲解微信小程序的门知识，介绍微信小程序的特和发展前景；第2章和第3章分别讲解微信小程序的页面制作和页面交互；第4章和第5章讲解微信小程序的常用API；第6章讲解综合项目“餐”微信小程序；第7章讲解微信小程序发阶；第8章讲解基于uni-app发的“短视频”微信小程序。 本书适合作为高等教育本、专科院校计算机相关专业的教材，也可作为广大计算机编程爱好者的参考书。
为什么伟大不能被计划
￥59.00
两位作者持续多年扎根人工智能前沿领域，这本书是他们在科学研究的过程中蹦出的意外火花。因为这一全新发现并不是直回馈于他们本身所处的人工智能领域，而是“无心插柳”收获了对人类约定俗成的思维方式的全新颠覆。这一研究破了人类世界延续多年、难以撼动的、依靠目标和计划成事的文化基因，真正启了人类伟大创新的惊喜之旅。 他们在学校、TED、科研论坛等场合公演讲，让这一新思维方式影响并激励了许多人。他们自身也凭借写本书的“寻宝者思维”“踏脚石模型”“新奇式探索”等具体思维方法，在人工智能研发领域取得了飞跃式的突破和展，产生了一系列惠于人类的伟大创造。
轻松学Linux:从Manjaro到Arch Linux
￥51.07
本书主要讲解 Linux 操作系统的相关知识，从 Manjaro 操作系统门，然后逐步深，重围绕 Arch Linux 操作系统展，旨在为读者造简单易学、内容丰富且具有较强实用性的 Linux 操作系统门书。本书的主要内容包括 Manjaro 操作系统的安装和使用、常用的Linux 命令与命令行、系统管理与系统工具的操作、Arch Linux操作系统的安装和使用、窗口管理器与桌面环境的配置和使用、Linux操作系统的维护和高级应用，以及 Wine 与虚拟机的使用等。本书将理论与实践相结合，带领读者快速搭建并使用 Arch Linux 操作系统，帮助读者提升工作效率。此外，本书穿插了 Linux 操作系统的相关人物、简史、技术背景等丰富知识，能够让读者更加全面地了解 Linux 操作系统。本书适合想要门 Linux 操作系统、搭建个性化的 Linux 操作系统的读者阅读，也可作为高校相关专业的参考教材。
Moldflow模流分析与工程应用
￥48.86
本书结合塑料注射成型工艺过程、模具设计要和模拟基础理论，以实际应用为主线介绍Moldflow软件的基本功能、操作技巧、分析流程及工程应用。全书共10章：第1章介绍常见注射成型工艺过程和CAE基础理论；第2～7章融合模具设计要，按照Moldflow操作流程展，依次包括软件界面、模型处理与导、网格处理、几何工具、浇注系统和冷却系统的创建及操作技巧；第8章按照Moldflow优化流程，依次介绍各分析序列的基本功能、分析结果的判定和产品缺陷的评估；第9章针对工程实际问题，介绍应用Moldflow综合分析优化的策略和具体流程；第10章列举Moldflow分析过程中的常见问题及解决对策。
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。
现代决策树模型及其编程实践:从传统决策树到深度决策树
￥83.85
决策树是数据分析中广泛使用的机器学习模型，其模型简单、算法快速且具有可解释性。但随着大数据的涌现，将决策树真正应用到实践中还面临诸多困难。本书正是为解决这一痛而作，旨在帮助读者系统且全面地了解决策树，并成功地将其用于工程实践。
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。
嵌入式Linux开发技术
￥61.60
本书以案例的形式，详细介绍嵌式Linux发技术，由浅深地分析嵌式系统、嵌式Linux发环境、嵌式Linux应用发技术和嵌式Linux驱动发技术，边学习理论知识边发，将理论学习和工程实践结合起来，每个案例均附上完整的发代码和配套PPT，可以在源代码的基础可以行快速二次发。
奔跑吧Linux内核(第2版)卷1:基础架构
￥88.96
本书基于Linux 5.0内核的源代码讲述Linux内核中核心模块的实现。本书共9章，主要内容包括处理器架构、ARM64在Linux内核中的实现、内存管理之预备知识、物理内存与虚拟内存、内存管理之高级主题、内存管理之实战案例、程管理之基本概念、程管理之调度和负载均衡、程管理之调试与案例分析。 本书适合Linux系统发人员、嵌式系统发人员及Android发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生阅读。
Easy RL:强化学习教程
￥63.94
强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。 本书结合了李宏毅老师的“深度强化学习”、周博磊老师的“强化学习纲要”、李科浇老师的“世界冠军带你从零实践强化学习”公课的精华内容，在理论严谨的基础上深浅出地介绍马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、Sarsa、Q 学习等传统强化学习算法，以及策略梯度、近端策略优化、深度Q 网络、深度确定性策略梯度等常见深度强化学习算法的基本概念和方法，并以大量生动有趣的例子帮助读者理解强化学习问题的建模过程以及核心算法的细节。 此外，本书还提供习题解答以及Python 代码实现，可以让读者行端到端、从理论到轻松实践的全生态学习，充分掌握强化学习算法的原理并能行实战。 本书适合对强化学习感兴趣的读者阅读，也可以作为相关课程的配套教材。
