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飞桨PaddlePaddle深度学习实战
￥65.35
本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐、由浅深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者展实践练习、深掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424
会话式AI:自然语言处理与人机交互
￥51.35
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，而是具有真实性。 对比性强，结合应用场景，对比不同技术的优劣，既能指导读者行技术选型，又能加深读者对不同技术的理解。 本书一共12章，分为三大部分： 第壹部分 基础篇（第1-2章） 首先系统介绍了人机交互技术和聊天机器人技术的基础，然后讲解了深度学习工具的使用以及NLP发环境的搭建 第二部分 算法篇（第3-8章） 这部分是核心内容，主要讲解中文自然语言处理的各种算法，包括分词技术、数据预处理、词向量技术、序列标注与中文 NER、文本深度学习、循环神经网络等。 第三部分 实战篇（第9-12章） 主要讲解了语言模型与对话生成、知识图谱问答、自然语言推理、实体语义理解这4种人机交互方面的高阶技术，涵盖信息抽取、槽位填充、语义理解、聊天机器人、问答系统、多轮对话技术等知识。
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。
SPSS数据挖掘与案例分析应用实践
￥77.35
SPSS是一款经典流行的统计分析软件，完全适合作为各行业行数据挖掘和数据分析的工具。全书内容共12章，书中第1~2章介绍SPSS的基本界面和窗口操作、调查研究、SPSS数据整理与数据挖掘的基本知识；第3~12章采用10个典型应用的综合案例分别介绍以SPSS 25.0版本在数据挖掘和数据分析中的具体应用。 本书内容由浅深、循序渐、结构安排合理，企业中的经营预测者与决策者、财会人员、市场营销人员、生产管理等部门的工作者、经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类各专业的高年级本科生、研究生、MBA学员学习和参考。
工业大数据融合体系结构与关键技术
￥51.35
本书针对工业大数据的融合架构与关键技术行了研究，在对工业4.0、物联网和云计算行分析的基础上，从定义、技术以及管理三个方面对大数据行了阐述，给出了工业大数据融合研究与应用的体系结构。针对工业制造领域的特定应用场景，充分研究了数据的感知、采集和异常检测技术，阐述了现有方法的利弊，分析了存在的问题，并提出了一系列创新的解决方案。
TensorFlow 2.0神经网络实践
￥57.85
本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
Java自然语言处理(原书第2版)
￥51.35
本书将教会读者如何在Java库的帮助下执行语言分析，同时不断地从结果中获得见解。首先介绍NLP及其各种概念是如何工作的，然后探索Java中用于NLP的重要工具和库，如CoreNLP、OpenNLP、Neuroph、Mallet等。之后，读者将始对不同的输和任务执行NLP，例如标记、模型训练、部分语音、解析树等。读者会学习到统计机器翻译、摘要、对话系统、复杂搜索、有监督和无监督的NLP，以及其他内容。在本书的*后，读者也会学习到更多关于NLP、神经网络和其他各种Java中用于增强NLP应用程序性能的训练模型。
深度学习:卷积神经网络技术与实践
￥51.35
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解一步加深对理论基础的理解。
机器学习:基于OpenCV和Python的智能图像处理
￥51.35
本书以Python语言为蓝本，以OpenCV为框架，使用Anaconda搭建环境，通过丰富的实例，从实验、实践、实用的角度，详细叙述了运用Python和OpenCV实现智能图像处理的过程。全书共12章，主要内容包括智能图像处理门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，全面阐述了智能图像处理的理论基础和实现过程。 本书侧重基础、易学易懂，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特就是破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解，帮助读者一步加深对理论基础的理解。本书每章配有习题，以指导读者深学习智能图像处理技术。
PyTorch深度学习实战
￥51.35
PyTorch是一个崭新的、轻量级的、以Python为优先发语言的深度学习框架。PyTorch由Facebook发，以其灵活性和高效性迅速成为深度学习专家的*。 PyTorch可以帮助你快速完成深度学习模型的发。 本书介绍了如何基于PyTorch框架实现主要的深度学习模型。本书从简单的神经网络始，内容涵盖了CNN、RNN、GAN和强化学习。你也可以基于PyTorch框架构建深度学习工作流，把基于Python构建的模型迁移到更高效的TorchScript，并使用复杂的工具将其部署到生产环境中。 如果你想成为深度学习专家，那么本书很适合你。 通过本书，你将学习使用PyTorch来构建： 简单神经网络——基于PyTorch高阶函数、优化器及更多方法来构建神经网络。 卷积神经网络——构建高级计算机视觉系统。 循环神经网络——处理自然语言和音频等序列数据。 生成对抗网络——创建包含简单GAN和CycleGAN模型的新内容。 强化学习——发能解决诸如自动驾驶和游戏博弈等复杂问题的系统。 深度学习工作流——基于PyTorch及其实用程序包，通过深度学习工作流将想法有效地用于生产。 生产就绪模型——将模型包以用于高性能生产环境。
OpenCV深度学习应用与性能优化实践
￥57.85
Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的核心。 第6章介绍了CPU的硬件知识，以及深度学习模块的CPU加速方法，重讲解了指令集SIMD加速，讨论了Halide后端加速、OpenVINO（Intel推理引擎）加速。 第7章介绍了常用的深度神经网络可视化工具——TensorBoard（适用于TensorFlow网络格式），Netscope（适用于Caffe网络格式），针对Intel硬件平台的性能调优工具VTune，以及高阶程序优化的思路和方法。 第8～9章重讲解实践细节，包括用深度学习方法处理计算机视觉的基本问题，以及一个完整的人脸活体检测项目与主流识别项目解析。
写给架构师的Linux实践:设计并实现基于Linux的IT解决方案
￥57.85
本书是一本帮你全面掌握各种Linux组件与功能，以及相关技术的实用指南。书中分别从存储、可用性、数据监控和系统管理四方面详细介绍如何设计并实现基于Linux的解决方案。 在面对具体的问题时，作者首先指出有助于解决该问题的几项指标，然后介绍可供选择的各种工具与做法并分析优劣，*后通过详细的配置文件、程序代码及控制台命令帮助给出较为恰当的解决方案。 全书共15章，分为四部分。 第①部分（第1~5章）介绍使用GlusterFS部署高性能的存储解决方案时，应该如何做出必要的决策； 第二部分（第6~9章）讲解Kubernetes的优势，说明怎样用它来编排容器化应用程序的部署与管理工作，并演示解决方案的部署过程； 第三部分（第10~12章）讲解如何实现ELK stack（ELK栈），通过其中的Elasticsearch、Logstash与Kibana可以把环境日志管理好； 第四部分（第13~15章）介绍IaC（Infrastructure as Code）的工作原理，以及用Saltstack来管理系统有哪些好处，并且讨论一些设计经验。 本书适合Linux 系统管理员、Linux支持工程师、DevOps工程师、Linux顾问，以及使用各种源技术的专业工作者阅读参考，以帮助其学习基于Linux及源软件的解决方案，并提高架构、设计与实现水平。
机器学习算法(原书第2版)
￥65.35
与机器学习领域很多偏重于理论的书相比，本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上，侧重于介绍如何在Python环境下使用机器学习方法库，并通过大量实例清晰形象地展示了不同场景下机器学习方法的应用。从这个角度来说，本书是一本使机器学习算法通过Python实现真正“落地”的书，而这无疑将给想要或致力于机器学习应用的读者带来方法理解和实现上的巨大裨益。 书中所有实例都是用Python编写，使用了scikit-learn机器学习框架、自然语言工具包（NLTK）、Crab、langdetect、Spark（PySpark）、Gensim、Keras和TensorFlow（深度学习框架）。这些程序适用于基于Linux、和Windows系统的Python 2.7和3.3 版本。 本书主要面向希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家。
基于GPU加速的计算机视觉编程:使用OpenCV和CUDA实时处理复杂图像数据
￥51.35
本书提供了OpenCV与CUDA集成以实现实际应用的详细概述。首先介绍使用CUDA行GPU编程的基础知识。然后，通过一些实际的例子讲解如何利用GPU和CUDA实现OpenCV加速。一旦掌握了核心概念，读者将熟悉如何在NVIDIA Jetson TX1上部署OpenCV应用程序，该应用程序在计算机视觉和深度学习应用程序中非常流行。本书的*后几章解释了PyCUDA，这是一个Python库，它利用CUDA和GPU的强大功能来加速。在本书的*后，读者将通过本书的实践方法增强计算机视觉应用程序。
机器阅读理解:算法与实践
￥51.35
微软高级研究员撰写，剖析机器阅读理解支撑技术、模型架构、前沿算法、模型SDNet源码与落地应用。 全书分为三篇，共8章内容。基础篇（第1～3章），介绍机器阅读理解的基础知识和关键支撑技术，涵盖机器阅读理解任务的定义，阅读理解模型中常用的自然语言处理技术和深度学习网络模块，例如如何让计算机表示文章和问题、做多项选择题及生成回答等。架构篇（第4～6章），介绍解决各类机器阅读理解任务的基本模型架构和前沿算法，并剖析对机器阅读理解研究有着重要影响的预训练模型（如BERT和GPT）。实战篇（第7～8章），包括笔者在2018年获得CoQA对话阅读理解竞赛*名时所用的模型SDNet的代码解读，机器阅读理解在各种工业界应用中的具体落地过程和挑战，以及笔者对于机器阅读理解未来发展方向的思考。 作者亲授“机器阅读理解”直播课，搭配图书学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：机器阅读理解
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。
深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(原书第3版)
￥51.35
本书秉承“帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步”的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。 无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。 通过阅读本书，你将学会： 使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题行建模 发现OpenCV项目及维护的*实践 探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法 使用OpenCV新的API（v4.0.0） 从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM） 使用ArUco模块行相机标定并叠加AR物体
深入浅出图神经网络:GNN原理解析
￥57.85
这是一本从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络的著作，在图神经网络领域具有重大的意义。 本书作者是图神经网络领域的资深技术专家，作者所在的公司极验也是该领域的领先者。本书是作者和极验多年研究与实践经验的总结，内容系统、扎实、深浅出，得到了白翔、俞栋等多位学术界和企业界领军人物的高度评价及强烈推荐。 全书共10章： 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识； 第5～6章从理论的角度出发，讲解了图信号处理和图卷积神经网络，深剖析了图卷积神经网络的性质，并提供了GCN实现节分类的实例； 第7～9章全面讲解了图神经网络的各种变体及范式、图分类机制及其实践，以及基于GNN的图表示学习； 第10章介绍了图神经网络的*研究和应用。 作者亲授“图神经网络”直播课，与图书搭配学习效果更佳！ 回放&PPT获取方式： 1.微信关注“华章计算机”（微信号：hzbook_jsj） 2.在后台回复关键词:GNN
抖音剪映:热门短视频创作就这么简单
￥41.30
本书是一本系统介绍使用抖音剪映软件制作热门短视频的图书。全书共分4个部分：第1部分为剪映的基本操作，包括文字、贴纸、转场、特效、滤镜、抠像与蒙版等功能讲解；第2部分为剪映技能提升的讲解，包括调色、文字动画特效、各类风格特效、动感特效等；第3部分通过25个热门短视频案例，系统讲解热门短视频的制作方法，帮助读者掌握制作热门短视频的技巧；第4部分通过15个脑洞创意类热门短视频的制作，帮助读者一步无限的创意空间。随书配套教学视频、视频成品及素材。读者可跟随书中内容并结合教学视频学习，在操作的同时可熟悉软件操作及视频剪辑思路，切实提升视频剪辑技能。本书适合广大短视频剪辑、视频后期处理的相关人员阅读，包括视频剪辑师、Vlogger、剪辑爱好者、博主、视频自媒体运营者、旅游爱好者、摄影师、摄像师等，还可以作为高等院校影视剪辑相关专业的辅助教材。
从零构建知识图谱:技术、方法与案例
￥59.40
全书内容分为三篇。 1.门篇，针对完全没有任何Unity发经验的发者。 学完本部分内容后，发者应该对Unity的基本知识有所了解，包括常见3D引擎的对比分析以及Unity的基本使用。 2.阶篇，涵盖AR/VR发所必须掌握的Unity3d技能以及一个综合实战案例。 3.高级篇，主要通过实战案例的发学习来掌握各种主流AR/VR设备平台的知识和技能。 学完本部分内容后，发者应对主流的AR/VR设备平台及其发工具有充分的了解和认识。 与此同时，发者还应通过实战项目熟练掌握几个主流AR/VR设备平台的发知识，如HTC Vive，Oculus Quest，Valve Index、Google Glass、Magic Leap、Noitom动作捕捉系统和微软HoloLens平台等。 此外，发者还需要掌握主流的AR发SDK，特别是使用Vuforia SDK和AR Foundation（支持ARKit/ARCore）发AR应用。
机器学习中的加速一阶优化算法
￥65.40
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