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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。
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
边缘计算:原理、技术与实践
￥65.35
随着通信和计算技术的快速发展、计算成本的不断降低，物理世界与信息世界正在发生加速融合。不仅仅是物理世界的信息被映射到网络当中，通信和计算的能力也随着嵌式技术的发展融到了世间万物。随着物联网和5G通信产业的快速兴起，越来越多的人和物始持续产生大量、多样的计算任务，“无处不在的计算”成为了各类应用共性而迫切的需求，边缘计算应运而生。 相比于云计算，边缘计算将计算资源下沉到网络边缘设备、甚至嵌到各类网络系统当中，为大至自动驾驶车联网、小到可穿戴设备提供快速、稳定、无处不在的计算服务。如果说物联网让物理世界具备了“感知”和“沟通”的能力，那么边缘计算的使命则是让世间万物具备“思考”的能力。网络边缘在形态上可以千变万化，既可以是部署在移动蜂窝网络的数据中心、亦可以是随车而载的小型服务器，甚至可以是随身携带的迷你节，以完成各类场景的计算服务，这些场景包括移动计算、自动驾驶车联网、智慧工业、智能家居、可穿戴计算等。
机器学习算法(原书第2版)
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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。
智能物联网的存储器设计与实现
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本书涵盖了一系列先的物联网嵌式存储器实现，阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器，讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路；探讨了具有嵌式存储器的微控制器，用于多种互联网设备的智能控制；详述了用铁电RAM（FeRAM）、电阻式RAM（RRAM）和磁阻式RAM（MRAM）技术制作神经形态存储器，用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体（CMOS）兼容的存储器技术，包括嵌式浮栅和电荷捕获EEPROM/闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
AutoCAD入门教程全掌握
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《AutoCAD门教程全掌握》分为两册，*册（共11章）包括AutoCAD概述、AutoCAD绘图基础、绘制二维图形、规划与管理图层、修改二维图形、创建文字、符号与表格、尺寸标注、图块与外部参照、高效绘图工具、布局与印出图和图纸集等。第二册（包括7章）包括平面图形绘制、轴测图、绘制三维图形、编辑与渲染三维图形、三维零件设计、零件装配和工业造型实例；本书内容翔实，图文并茂，条理清晰，重突出，可以作为大中专院校、高职院校和社会相关培训机构的教材，也可作为AutoCAD初学者及工程技术人员的自学用书。
精通ROS机器人编程(原书第2版)
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本书主要面向机器人发人员和想充分利用ROS功能的研究人员，是一本侧重ROS框架高级概念的阶学习指南。书中既介绍了ROS的基本概念，又系统讲解了使用ROS行复杂机器人设计、建模、仿真和交互的实用技术、工具和编程技巧，包含大量示例，可以为你快速提升ROS实战技能提供翔实参考。 全书共15章，第1章简要介绍ROS基本概念；第2章解释如何使用ROS软件包；第３章讨论７-DOF机械臂和差速驱动机器人的设计；第４章和第5章通过示例详细讲解如何使用Gazebo和V-REP这两个的机器人仿真软件；第6章介绍如何使用ROS MoveIt！和导航软件包集的现有功能；第7章讨论ROS pluginlib、小节和控制器等一些高级概念；第8章一步讨论RViz插件和ROS控制器；第9章讨论一些硬件组件与ROS的口；第１０章讨论如何使用ROS连各种视觉传感器，并利用源计算机视觉库（ＯｐｅｎＣＶ）和云库（PCL）行编程；第１１章介绍如何构建差速驱动的自主移动机器人，并将其与ROS连；第１２章介绍ＭｏｖｅＩｔ！的高级功能；第１３章讨论如何将Ｍａｔｌａｂ和Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件与ROS连；第１４章介绍ＲＯＳ－Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ软件包；第１５章讨论如何在ROS中安装集成发环境，并介绍ROS实战技巧与调试方法。
TensorFlow自然语言处理
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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。
TensorFlow深度学习实战
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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。
FreeRTOS内核实现与应用开发实战指南:基于STM32
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本书基于野火STM32全系列发板介绍FreeRTOS内核实现与应用发，全书分为两部分：*部分教你如何从0到1把FreeRTOS内核写出来，从底层的汇编始，讲解任务如何定义、如何切换，还讲解了阻塞延时如何实现，如何支持多优先级，如何实现定时器以及时间片等FreeRTOS的核心知识；第二部分则始讲解FreeRTOS内核组件的应用以及如何使用FreeRTOS行多任务编程。本书内容翔实，案例丰富，配有大量示例代码，适合作为嵌式领域工程师和爱好者的技术参考书，也适合相关专业的学生学习参考。
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。
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。
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。
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。
工业机器人实操进阶手册
￥65.00
本书从实用的角度,根据实际操作的要求,介绍了工业机器人的结构、安装连、选型、操作、参数设置、编程指令等内容。按照循序渐、由浅深的原则编排了学习内容,读者可根据本书的内容顺序,一步一个台阶地学习前,快速掌握工业机器人的实际知识和应用方法。本书根据实际的应用成果,介绍了工业机器人在抛光、测量分拣、码垛等方面的应用,提供了详细的编程方法,这些应用是实际工作的总结,可以给机器人的设计、集成、编程、调试人员以实用的参考,也可以使高校的学生在学习一定的基础知识后,了解如何在实际的项目中配置和设计机器人集成项目,架起了从学校到企业实际应用的一条快速走廊。 本书特别适合从事工业机器人技术的设计、应用的工程师、操作维护人员阅读,也适合高校教师和学生作为教材和参考书。
万物皆计算:科学奇才的探索之旅
￥64.90
本书为斯蒂芬·沃尔弗拉姆的随笔集，汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等，以计算思维范式为中心，讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的思想探索与实践。从为电影《降临》提供科学咨询、解决人工智能道德规范问题、寻找一个不寻常的多面体的来源、与外星人交流，到建立Mathematica 和WolframAlpha，再到寻找物理学的基本理论和探索π，本书捕捉到了计算世界伟大先驱之一的感染力和好奇心，向读者展示了计算思维在当代科技发展中的无限可能。 本书适合所有对科技史、科学哲学感兴趣，对阔视野、提升认知与思考能力有需求的读者阅读。
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。
探索式测试实践之路(试读本)
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探索式测试是一种重要的软件测试思想。随着测试行业的发展，其高效性、机动性和实用性受到了广泛的关注、讨论和实证，但是仍有许多测试人员对探索式测试充满疑问，甚至误解。《探索式测试实践之路》的目标就是回答疑问，澄清误解，分享作者们在探索式测试领域的实战经验和反思总结，并介绍业界专家的相关见解。 《探索式测试实践之路》内容可分成4个部分。第1章介绍了探索式测试的定义和理论基础，并回答了测试人员感兴趣的常见问题。第2～7章介绍了探索式测试的具体技术，包括思维方法、测试设计、测试工具和测试自动化。第8～12章讨论了测试团队如何实施与管理探索式测试。第13章回顾全书内容，并分析了探索式测试获得成功的关键因素。 本书适合软件测试工程师和测试管理人员阅读，也适合大专院校计算机相关专业师生作为参考书使用。
人人都玩开心网：ExtJS+Android+SSH整合开发Web与移动SNS(含CD光盘1张)(试读本)
免费
本书的主旨为，以心网为例实现Web版和Android版的SNS应用。本书分为四篇，前三篇主要实现了Web版的心网系统。其中重介绍了Ext JS技术，包括Ext JS的核心组件、对话框、表单组件、布局、数据校验、表格、菜单、树组件等技术。本书的后一篇实现了Android版的心网，并介绍了与Android版心网相关的技术，包括Button、TextView、EditText、ImageView、GridView等Android组件。 本书适于以下几类人群：了解传统的Web应用程序的发，希望使用Ext JS发Web程序的发人员；了解基本的Ext JS程序的发方法，想增加实践经验的发人员；对Ext JS感兴趣，想一步提高Ext JS发技能的读者；对Android感兴趣，想从事Android发的读者；想发基于Android客户端的C/S程序，但对发流程不了解的读者。
独辟蹊径品内核：Linux内核源代码导读(试读本)
免费
本书根据*的2.6.24内核为基础。在讲述方式上，本书注重实例分析，尽量在讨论“如何做”的基础上，深讨论为什么要这么做，从而实现本书的写作宗旨：“授人以渔”。在内容安排上，本书包含以下章节x86硬件基础；基础知识；Linux内核Makefile分析；Linux内核启动；内存管理；中断和异常处理；系统调用；信号机制在类UNIX系统中；时钟机制；程管理；调度器；文件系统；常用内核分析方法。 本书适合初、中级Linux用户、从事内核相关发的从业人员，也可以作为各类院校相关专业的教材及Linux培训班的教材，也可作为Linux内核学习的专业参考书。
