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机器学习实战:基于Sophon平台的机器学习理论与实践
￥51.35
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个主题，总共分为10章。 第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及发机器学习工作流的方式。 第2章详细介绍数据预处理和特征工程技术，并辅以实例行验证。 第3~6章介绍回归模型、分类模型、模型融合和聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重。其中不仅介绍各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据行了专门的综述和实践。 第7章介绍机器学习领域较难的图计算话题，并从工业界视角解读如何将图计算落地。 第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。 第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析）技术，使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。 第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及车辆检测的落地案例。 本书既适合作为高等院校计算机、软件工程、人工智能等相关专业的教学用书，同时也可供从事机器学习相关领域的工程技术人员阅读和参考，帮助他们掌握机器学习相关的算法原理，并能通过专业工具平台快速搭建各类模型，构建机器学习的行业应用。
增强型分析:AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践
￥57.85
增强型分析是数据科学的未来，本书讲解了如何通过前沿的大数据技术和AI技术实现智能的数据分析和业务决策，即增强型分析。 本书的三位作者是来自德勤、前华为和前IBM的资深数据科学家，在大数据和AI领域至少都有10年以上的工作经验，他们将各自多年来在“构建数据挖掘模型，解决实际业务问题”方面积累的经验全部总结在了这本书中。 全书的内容由两条主线贯穿： 技术主线：一方面讲解了预测模型、序列分析、预测分析、Prescriptive分析等前沿数据处理技术，一方面讲解了CNN、RNN和GNN等前沿的AI技术如何为数据分析赋能。 业务主线：在数字化转型的大时代背景下，如何通过数据分析实现智慧营销、智慧风险管控，实现由初级的“主动营销”到“被动营销”，再到“全渠道协同营销”等营销手段的升级应用。 本书的重聚焦在本质内容上，即数据处理、算法及模型、“模型洞见到业务决策”的分析等。 全书共8章： 第1章：作者结合自己的从业经验介绍了数据科学家的职业生涯发展、工作模式和工作方法要等内容，为有志成为数据科学家的读者指明了道路和方向； 第2章：从描述性分析的角度讲解了数据探索、数据预处理衍生指标加工方面的技巧； 第3章：介绍了预测类模型构建时的新方法、新思路、新工具； 第4章：讲解了序列分析的相关内容，包括序列模式、序列规则、序列预测等的挖掘与应用，用实例的方式说明了算法的原理、特和使用技巧； 第5章：介绍了人工智能下一个阶段的重领域，即如何应用数据分析做出*决策； 第6~8章：通过与传统模型的对比，介绍了CNN、RNN、GNN等算法的原理，通过大量的实例说明了这些AI技术在数据分析与决策领域的用法和实际效果。
AI安全之对抗样本入门
￥83.85
第1章介绍了深度学习的基础知识，重介绍了与对抗样本相关的梯度、优化器、反向传递等知识。 第2章介绍了如何搭建学习对抗样本的软硬件环境，虽然GPU不是必需的，但是使用GPU可以更加快速地验证你的想法。 第3章概括介绍了常见的深度学习框架，从TensorFlow、Keras、PyTorch到MXNet。 第4章介绍了图像处理领域的基础知识，这部分知识对于理解对抗样本领域的一些常见图像处理技巧非常有帮助。 第5章介绍了常见的白盒攻算法，从*基础的FGSM、DeepFool到经典的JSMA和CW。 第6章介绍了常见的黑盒攻算法。 第7章介绍了对抗样本在目标识别领域的应用。 第8章介绍了对抗样本的常见抵御算法，与对抗样本一样，抵御对抗样本的技术也非常有趣。 第9章介绍了常见的对抗样本工具以及如何搭建NIPS 2017对抗防御环境和轻量级攻防对抗环境robust-ml，通过这章读者可以了解如何站在巨人的肩膀上，快速生成自己的对抗样本，行攻防对抗。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
￥59.40
本书涵盖新的ROS发行版中的项目——ROS Melodic Morenia with Ubuntu Bionic（18.04）。从基本原理开始，本书向你介绍了ROS-2，并帮助你了解它与ROS-1的不同之处。你将能够在ROS中建模并构建工业移动机械手臂，并在Gazebo 9中进行模拟。然后，你将了解如何使用状态机处理复杂的机器人应用程序，以及一次处理多个机器人。本书还向你介绍了新的、流行的硬件，如Nvidia的Jetson Nano、华硕修补板和Beaglebone Black，并允许你探索与ROS的接口。
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
Array
自己动手制作软体机器人
￥77.35
软体机器人是机器人领域的新兴研究方向。软体机器人技术让机器人在非结构化、不稳定的环境下执行精巧、柔顺的操作任务成为可能。实现这一目标的关键在于使用柔性的材料 —— 硅胶、布料、气球、柔性塑料，以及它们的不同组合，并佐以神奇、新颖却又易于实现的创新思路。本书以通俗易懂的语言和快速上手的制作项目，向学生、发明家、创客介绍软体机器人技术及各种概念。 在本书中，你将会： 了解生物模型对软体机器人这一新兴领域带来的变革 探索新颖的材料和制造工艺在机器人领域内外的应用 寻找传统机器人机构设计的柔性替代方案 体验低成本、易实现的机器人制作项目 学习复杂项目的手工制作技巧 本书中介绍的项目涵盖了各种常用的工具使用及相关技术，包括单片机技术、3D印技术、模具加工与注塑技术等，这些工具和技术能让你轻松创造有趣的软体机器人和装备。
机器学习:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
￥59.40
本书通过具体的编程实践案例，*系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用。*后，你将学习用于构建图像处理系统的的Intel OpenVINO。
机器学习:软件工程方法与实现
￥65.40
本书视角独特，将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。本书主要有3个特点。1）机器学习的软件工程方法：用软件工程（Software Engineering）中的工具、方法和理论指导机器学习的实践活动。主要体现在测试驱动开发（TDD）方法、机器学习项目管理方法、工程化软件应用于数据科学标准化环境，以及开源算法包的大量实践应用案例等。2）机器学习全生命周期：书中*呈现了机器学习项目开发的完整链路，以项目需求为起点，历经样本定义、数据处理、建模、模型上线、模型监控、模型重训或重建。流程中的大部分节点独立成章，阐述充分，并且不是单纯地阐述理论，而是重在实践。同时，聚焦机器学习中应用*广泛和*有效的算法，使之成为贯穿机器学习项目生命周期的一条完整的学习路径。3）提出机器学习是一门实验学科：书中有大量的工业实践代码，例如数据分析包、特征离散化包、特征选择包、集成模型框架包、大规模模型上线系统架构和对应代码包等，对机器学习算法特性也有大量的代码解析。书中还多次强调对于机器学习这样一门实验和实践学科，工具、方法和策略的重要性，并介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。本书不拘泥于公式推演、数值分析计算领域优化求解（梯度、牛顿、拉格朗日、凸优化）等主题，而重在展现机器学习的实际应用，以及各知识点的落地。在写作方式和内容编写等方面，本书力求既贴近工程实践又不失理论深度，给读者良好的阅读体验。
成功软件开发方法—由外到内开发实践指南
￥23.40
本书介绍由外到内的软件发方法，定义了利益相关者特定的分类和实用的方式。本书介绍了易用性以及实用的技术，以评估和改产品的快速有效部署、使用和支持的能力。本书还介绍了要与利益相关者的目标保持一致、用利益相关者的术语定义成功，应用由外到内的发技术和成功采用已验证的方法，增加成功的机会。 本书可供从事软件发工作的业界人员参考。
分身:元宇宙艺术的打开方式
￥66.00
元宇宙作为真实世界的延伸与拓展，带来的巨大机遇和革命性作用毋庸置疑，而艺术与元宇宙碰撞所激发的火花，也是我们无法预料又值得期待的。本书以“分身”为线索，从哲学史、艺术史和科技史多个维度，对元宇宙的内涵及其与艺术的关联行了深浅出的分析。“分身”“元宇宙”“艺术”看似独立的三个关键词，在本书中以“主体”“载体”“方式”的角色，构筑了元宇宙艺术的完整世界观。 本书针对元宇宙的数字世界如何融合科学与艺术、元宇宙与每个人的元宇宙是一种怎样的关系、我们如何用艺术的方式元宇宙，以及元宇宙艺术如何形塑未来，展示了元宇宙艺术所构建的具有未来性的艺术生态共同体。
Linux内核分析及应用
￥51.35
本书由架构师亲力造，分享了他十多年后端发经验，特别是围绕Linux系统行的服务发经验。本书共8章,主要内容包括：第1章介绍Linux对程和线程的实现原理，并分析了Memcached和Nginx工作程池模型的实现；第2章介绍并发的概念以及Linux中的并发相关工具，然后分析常见源软件的并发问题；第3章介绍Linux是如何行内存管理的，分析了Memcached和Redis的内存管理机制。第4章介绍Linux系统对中断行的封装和实现；第5章介绍I/O的全过程，以及某些源系统中I/O相关调用的实现等；第6章介绍Linux文件系统的整体架构及核心概念，然后介绍ext4文件系统的特，以及TFS小文件系统的设计思路；第7章介绍Linux程隔离技术，以及Docker容器的部分实现；第8章介绍Linux网络层数据的流转过程,以及lvs如何在netfilter上定制，后分析了Nginx服务器socket监听初始化的过程。
生成对抗网络入门指南
￥44.85
本书是结合基础理论与工程实践的门型书籍，深浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。 本书主要内容： l?人工智能门知识与发工具 l?GAN的理论与实践 l?DCGAN，WGAN，cGAN等主流GAN衍生模型的介绍 l?文本到图像的生成与图像到图像的生成 多媒体与艺术设计领域中的GAN应用
PyTorch机器学习从入门到实战
￥38.35
近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的门图书，从深度学习原理手，由浅深，阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等内容，同时穿插学习PyTorch框架的各个知识和基于知识的实例。*后，综合运用PyTorch和深度学习知识来解决实践中的具体问题，比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说，本书是深度学习和PyTorch的门教程，同时也引领读者机遇和挑战共存的人工智能领域。
区块链网络构建和应用:基于超级账本Fabric的商业实践
￥51.35
本书由8章组成。第1章介绍了区块链基础，包含了区块链领域的基础概念术语、核心技术、热门区块链平台等内容。第2章对分布式系统技术进行了介绍，区块链首先是一个分布式系统，了解区块链离不开分布式系统技术。第3章介绍了密码学安全技术。公私钥密码算法是区块链系统的基石。区块链之所以被称为信任的机器，其中的密码安全技术是重要的一个环节。第4章以Fabric开源项目为基础，引导用户构建一个自己的区块链网络。第5章基于开源项目源码的分析，帮助用户深入了解区块链账本、共识算法、加密等核心技术的实现。第6章通过介绍区块链在政务服务数据共享及服务商的项目实践，让读者对区块链项目落地有深入的了解。第7章对区块链在各个行业的典型应用进行了介绍，让读者对区块链应用实践有更加*的了解。第8章对区块链未来发展进行了展望，针对区块链与其他技术的融合、区块链技术发展中面临的挑战，从性能、安全等多维度进行了研讨。综合本书的内容，全书可分为理论和实践两部分，前3章注重理论，后5章注重实践，图文并茂，内容丰富，由浅入深，讲解*，具有很强的借鉴性。
不测的秘密:精准测试之路
￥44.85
在当今移动发大环境下，敏捷发、持续交付大行其道，传统测试面临前所未有的挑战。有一种方法能使得代码经过评估后少测乃至不测，这是怎样的一种体验？来自腾讯的测试专家们齐聚一堂，通过实战总结告诉读者在移动互联网浪潮中如何生存。本书将从专业的角度，以轻松易懂的方式介绍精准测试思想、精准测试的要和佳工程实践，以达到测试的高境界“不战而屈人之兵”。本书主要内容包括：传统测试与自动化测试的利弊分析，发者与测试者的关系调整，以及精准测试技术：差异化、度量及分析闭环、知识库、消费知识库、用例分析、质量度量等。
R的极客理想——量化投资篇
￥51.35
本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本，是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来，让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。本书中的原创观点和方法，都是基于理论研究和实践的成果。实际上，长久以来我也在找这样一本书，能够把书本上的理论模型与实际业务相结合，但并没有找到，或者并没有符合中国市场的实际案例应用，所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记，我也会经常翻看，让自己的头脑始终保持思路清晰。
5G时代边缘计算:LF Edge生态与EdgeGallery技术详解
￥47.40
本书详细*地介绍了LF Edge社区和其下各项目，包括LF Edge各项目系统架构、重点Blueprints、重点Feature模块实现细节，通过真实的案例指导应用边缘计算开源项目实践，填补了LF Edge书籍国内市场空白。 华为开源技术团队出品，本书作者为华为开源首席联络官，其带领团队常年活跃在网络开源领域，并长期在LF Edge开源社区贡献代码。团队对于LF Edge社区版本架构和技术，以及社区运作均有深刻理解。 本书除对几个主流开源项目进行详细介绍外，还专门介绍华为在边缘计算方面的实践和探索。
智能搜索和推荐系统:原理、算法与应用
￥47.40
本书分为4大部分。*部分（第1~3章）：搜索推荐系统的基础。首先介绍数学与统计学是现代机器学习理论的基础；其次介绍搜索推荐系统的常识；*后，描述知识图谱相关基础理论。第二部分（第4~6章）：搜索系统的基本原理。主要内容包括：搜索系统框架及原理、主要算法以及搜索系统相关评价指标。第三部分（第7~9章）：推荐系统的基本原理。主要内容包括：推荐系统框架及原理、主要算法以及推荐系统相关评价指标。第四部分（第10~12章）：应用。首先介绍三种常见的搜索引擎工具；其次讲述搜索引擎和推荐系统两个方向的应用。
深度学习与目标检测:工具、原理与算法
￥53.40
这是一本从工具、原理、算法3个维度指导读者零基础快速掌握目标检测技术及其应用的门书。 两位作者是资深的AI技术专家和计算机视觉算法专家，在阿里、腾讯、百度、三星等大企业从事计算机视觉相关的工作多年，不仅理论功底扎实、实践经验丰富，而且知道初学者计算机视觉领域的痛和难。据此，两位作者编写了这本针对目标检测初学者的门书，希望从知识体系和工程实践的角度帮助读者少走弯路。 第1~2章是目标检测的准备工作，主要介绍了目标检测的常识、深度学习框架的选型、发环境的搭建以及数据处理工具的使用。 第3~5章是目标检测的技术基础，主要讲解了数据预处理和卷积神经网络等图像分类技术的基础知识。 第6章比较详细地介绍了香港中文大学的源算法库mmdetection。 第7~10章详细地讲解了目标检测的概念、原理、一阶段算法、二阶段算法以及提升算法性能的常用方法。 第11章简单介绍了目标检测的相关案例（以工业为背景），以帮助读者构建一个更完整的知识体系。 【配套源码】获取方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：目标检测
Python深度学习:模型、方法与实现
￥77.40
本书集合了基于应用领域的高级深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。第1部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键概念，学会如何使用TensorFlow和PyTorch实现相应的AI解决方案。
UML和模式应用(原书第3版)
￥42.90
本书英文版面世以来，广受业界专家和读者的好评，历经3个版本的锤炼，吸收了大量OOA/D的精华思想和现代实践方法。全书叙述清晰、用词精炼、构思巧妙，将面向对象分析设计的概念、过程、方法、原则和个人的实践建议娓娓道来，以实例为证，将软件的分析和设计的过程叙述得如逻辑推理一般，于细节处见真知。 本书是一本经典的面向对象分析设计技术的入门书，适用范围广泛，从初学者到有一定对象技术知识但希望进一步提高开发水平的中级读者，甚至是资深的专业人员，都可以从本书获益匪浅，同时，本书也适合作为高等院校相关课程的教材和各类培训班的辅导教材。
