机器学习编程:从编码到深度学习
¥59.40
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发,通过一系列生动有趣的具体应用实例,运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法,比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法,引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码,逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点,让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维角度编写的,适合作为智能科学与技术、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术以及相关专业的本科生或研究生的机器学习入门教材,也可供工程技术人员和自学读者学习参考。
从零构建知识图谱:技术、方法与案例
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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:使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理(原书第2版)
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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。
Linux集群之美
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全书共9章,主要是以作者的项目实践为基础,以CentOS 7.5 x86_64为主操作系统、AWS云为平台,介绍Linux传统集群技术、云原生下的负载均衡技术、MySQL的高可用方案及Python自动化运维工具的使用。本书是对实际工作经验的总结,涉及大量的知识点和专业术语,建议经验还不是很丰富的读者先了解第1~2章的内容,如果大家在学习过程中根据这两章的讲解进行操作,定会达到事半功倍的效果。系统工程师和运维工程师可以重点关注第4~7章的内容,这些都是与运维工作息息相关的,建议大家多花些精力和时间,从线上环境去考虑学习。DevOps工程师可以重点关注第2~8章的内容,想在企业运维开发工作中开发*的运维工具并不是一件很容易的事情,建议大家多学习,拓宽自己的知识面。运维架构师可以重点关注第4~5章和第7~8章的内容,这些都跟系统/网站架构技术息息相关,而且基本上都出自真实项目经验,具备一定的参考意义。对于开发人员来说,由于已具备很强的编程开发能力,可以重点关注第2章和第3章之外的章节,以提升自己的技术。
机器意识:人工智能的终极挑战
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自20世纪90年代以来,人们再次高度关注意识问题,众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作(Zelazo,2007)。与此同时,人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“机器意识”(Machine Consciousness)研究,有时也用“人工意识”(Artificial Consciousness)或偶尔用“数字觉知”(Digital Awareness)来称呼这一领域。
AI嵌入式系统:算法优化与实现
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本书介绍在嵌式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌式优化技术,包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化,包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二制结构的快速乘法算法等;在AI推理层面,介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径;另外对基于神经网络AI算法,阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加训练代价函数,从算法训练端减少运算量以提升AI嵌式系统的运行效率;此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌式环境下机器学习算法自动优化和部署工具发的基本知识;本书通过应用例子和大量代码说明AI算法在通用嵌式系统中的实现方法,力求让读者在理解算法的基础上,通过实践掌握高效的AI嵌式系统发的知识与技能。
高能效类脑智能:算法与体系架构
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什么是企业人力资源管理? 企业为什么需要人力资源管理? 谁是企业人力资源管理的*责任人? 自己什么都不会,怎么做? 用什么判断自己的工作过程、结果和方向是否正确? 自己所学的专业不是人力资源管理,对做好人力资源管理工作有没有影响? 自己是应届大学生,想从事人力资源管理工作,该从哪里始? 自己工作几年了,现在想改行做人力资源管理工作,可以吗? 未来想成为人力资源管理高管,现在该怎么做? 作者历时五年,独立首创和首次公发布的“人力资源管理成熟度模型”,已经成为一个管理工具。它可以用来检查和评估企业的人力资源管理成熟度如何,也可以用来检查和评估人力资源管理从业人员的管理能力成熟到了什么水平。《老HR手把手教你搞定HR管理(初级版):从有证书到会干活》是“人力资源管理成熟度模型”基础操作级的全部内容。 《老HR手把手教你搞定HR管理(初级版):从有证书到会干活》有大量的企业实战案例,逐一讲解操作步骤和方法,以及法律依据与解决问题的思路,并提示了操作时的风险防范,适合于各种类型企业的员工管理。本书适合企业管理者和自主创业者阅读,也适合在校大学生作为配套的职业技能辅导书。
ROS机器人项目开发11例(原书第2版)
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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。
风火少年战AI:人工智能从编程到实践
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本书以耳熟能详的人物——哪吒作为主线介绍人工智能中的自然语言处理、计算机视觉、音视频处理、图像处理等基础知识,并通过大量生活中的典型案例,帮助读者了解如何利用人工智能解决生活中的实际问题。
Kubeflow学习指南:生产级机器学习系统实现
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Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包,是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐的方式,从 Kubeflow 的安装、使用和设计篇,随后从模型训练的整个周期展,涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节,既有相关的理论知识也囊括了真实的使用案例,能够让读者在学习 Kubeflow 知识的同时全面了解机器学习的相关知识,是门和深学习Kubeflow以及机器学习的良好指南。
深入浅出Embedding:原理解析与应用实践
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这是一本系统、*、理论与实践相结合的Embedding技术指南,由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写,得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。 在内容方面,本书理论与实操兼顾,一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化,一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践;在写作方式上,秉承复杂问题简单化的原则,尽量避免复杂的数学公式,尽量采用可视化的表达方式,旨在降低本书的学习门槛,让读者能看得完、学得会。 全书一共16章,分为两个部分: 第1部分(第1~9章)Embedding理论知识 主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术,如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等,重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。 第二部分(第10 ~16章)Embedding应用实例 通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用,包括如何使用Embedding提升传统机器学习性,如何把Embedding技术应用到推荐系统中,如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。
Serverless架构下的AI应用开发:入门、实战与性能优化
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内容简介 这是一部指导读者在Serverless 架构下发、部署和运维机器学习项目的实战性著作。 本书由阿里巴巴官方出品,来自阿里云和蚂蚁集团的Serverless产品专家、AI算法专家、Serverless解决方案架构师、Serverless工具技术负责人联合撰写,全方位地梳理和总结了阿里在Serverless架构下的机器学习实战经验,得到了企业界和学术界的10余位专家的高度认可。 具体内容上,本书主要包含如下几个方面: (1)Serverless架构基础 详细介绍了Serverless架构的概念、特和应用场景,Serverless架构下的应用发、部署的流程和方法,以及传统的Web框架如何向Serverless架构迁移和部署,这些都是在Serverless架构下发和部署应用的基础知识。 (2)机器学习算法和机器学习框架在Serverless架构下的应用 详细讲解了支持向量机、神经网络等各种机器学习常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4种主流深度学习框架与Serverless架构的结合,为读者在Serverless架构下发机器学习应用下基础。 (3)Serverless架构下的机器学习项目实战 首先通过几个实战案例讲解了图像识别、模型升级、情感分析等机器学习领域的高频应用的Serverless化,为传统的AI应用迁移和部署到Serverless架构给出指引;然后通过两个综合案例讲解了机器学习应用在Serverless架构上从设计、发、部署到运维的全流程。 (4)Serverless应用性能优化 总结了Serverless架构下应用性能优化的方法和经验,比如冷启动的优化方案、发注意事项等。
大圣陪你学AI:人工智能从入门到实验(第2版)
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本书将读者耳熟能详的《西游记》故事与常见、易懂的人工智能应用案例相结合,用一个个小故事来解读人工智能,在轻松愉快中学到知识,在解决一个个问题的成就感中树立信心,在由浅深的一个个实践操作过程中逐步形成对人工智能的基本认知。
智能机器人养成记:开发人类友好型机器人
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在本书中,作者先描述了人工智能的缺陷(一个关键的缺是:它没有具象化),然后提出了一种制造类人机器人的不同方法:成长型机器人,它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验,以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长,解释了iCub如何从自己的经验中学习。
AI大战略
¥59.25
人工智能时代,AI如何赋能企业,实现企业价值指数级增长?面对人工智能、大数据、云计算、人型机器人和智能设备的飞速发展,企业如何应对剧变?本书以AI为基,详细阐述了企业为什么需要人工智能、如何利用人工智能,以及人工智能如何成功赋能企业所需的框架和重要元素等,描绘了一幅人工智能帮助企业实现商业价值指数级增长的路线图。
AI场景革命
¥59.25
这是一本关于数智时代人工智能技术落地应用场景的前沿趋势类图书。 场景是争夺用户时长与可支配收的产品与服务的组合,to C的场景如此,to B/G的场景亦然。本书对场景的定义是基于将场景作为一种最佳的切割方式,以期完备地锁定未来能诞生的所有爆款。 2021年的元宇宙、2022年的人形机器人、2023年的ChatGPT与MR眼镜、2024年的Sora与Gemini……智能科技的这一轮产业革命,前半场的“C位”均已被重磅官宣,2024年、2025年官宣这些产品的巨头之间将始竞争、合作。在巨头的竞合中,应用始落地,爆款始出现。 爆款是一、二级投资市场的“心之所向”。爆款可以是内容,也可以是应用,本书以“场景”作为切角度,构建出爆款的三个维度——技术(生产力)、模式(要素)、底层逻辑,而这三个维度便构建出了八大场景模型。
智能的启蒙:通用人工智能与意识机器
¥59.25
随着2023年即将落幕,全球已经深深感受到大型语言模型和通用人工智能在各个领域所带来的深远影响。这波科技革命不仅为我们带来了前所未有的创新机遇,同时也揭示了一系列尚待解决的复杂挑战。在追逐人工智能的巨大潜力之际,我们必须清晰地认识到,许多现存的问题,如模型的解释性缺失、计算资源的挑战、稳定性疑问以及安全隐患,实际上反映了我们对“智能”这一概念的传统理解的困境,以及对“智能”本质的思考的缺失。 为了真正突破这些挑战,我们有必要回溯至“智能”的哲学起源,重新评估和揭示其本质。本书旨在探索智能的深层含义,并通过历史的纬度分析人工智能思想的演变,从古典AI到现代神经网络的革命。更为重要的是,本书也从前瞻的视角,探索了量子计算、机器意识以及价值对齐等领域的最新科学命题。 在当今社会,人工智能已经从一个纯粹的技术概念逐步转化为一种社会经济现象,其影响渗透至各个领域。要真正理解和利用这一技术,必须全面审视其带来的机遇与潜在风险。本书为读者提供了一个全新的角度,引导读者深思考智能的起源、发展和未来走向,旨在启发读者对未来科技时代的理性认知与探索。
为什么伟大不能被计划
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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。
深度学习基础与实践
¥59.00
本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容下基础。后五章带领读者行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
数字原生
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数字原生是一个完全数字化的世界,数字技术和数字文化已经深入人类社会的各个领域和层面,成为人们生活、工作和学习的重要组成部分,甚至已经改变了人们的生活方式和思维方式。在数字原生世界中,人们可以更加自如地运用数字技术来获取信息、沟通交流、娱乐消费、工作学习等,数字化程度更高,效率更高,体验更好。 本书基于“数字化转型的终点是数字原生”“数字化转型的主导力量是数字移民,而数字原生的主导力量只能是数字原生代”和“数字原生代现在已经长大”三个逻辑起点来*、系统地介绍数字原生。书中不仅介绍了数字世界的开端、原材料和动力源,即软件、数据、算力,为数字世界赋予智慧的人工智能、链上原生Web3,以及数字原生成果的集成——元宇宙,还对数字原生世界的企业管理模式、信任类型和数字原生世界经济的治理方式、产品等进行逐一阐述,为读者带来一个完整的“原生世界”。
面向设计师的编程设计知识系统PADKS--编程景观
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编程景观是基于计算机技术的,工欲善其事,必先利其器,因此设计师步这个领域的首要要求就是必须会使用编程设计工具,例如节式编程语言Grasshopper 、经常作为脚本语言的Python以及多智能体仿真平台NetLogo等,而不是传统意义上AutoCAD 的操作命令,因此需要首先明确编程设计不是单纯的计算机操作,而是一门新的学科,一个能够辅助设计、拓展设计、变革设计甚至主导设计的设计领域,一个基于传统的设计方法并与之并行的分支,一种研究程序语言、数学几何、逻辑构建和设计统计、数据分析并用于辅助及主导设计的方法。 《编程景观》提出了形式模块逻辑构建的概念,强调设计师利用编程设计的思维建立适于设计师自身辅助设计的程序,例如通过建立改善地形设计、道路、种植和置石等程序,智能化解决设计的相关问题。 “编程地形”部分讲述了使用Grasshopper智能化梳理.dwg格式等高线、自动化标准的程序。阐述如何利用磁场的方式建立自动衍生地形的程序,并结合Python编写高程重分类、土方计算、土地平整、计算坡度、坡向、起伏度,以及水文分析、提取山顶、影响因子的权重评定和可视区域分析等内容; “编程种植”部分探索辅助植物种植的程序,并初步尝试模拟植物生成演替的过程; “编程道路、置石与台阶”部分编写相关园林要素建立的程序,并探索A*寻路算法在求取近路径上的应用; “景观规划协作处理基本流程”部分主要试图探索将基于ArcGIS的地理信息系统平台的信息化与基于Grasshopper平台的参数化设计方法相融合的途径,以及多智能体仿真平台下NetLogo中地理信息数据分析研究的方法; “编程建筑”以一个系统的案例,阐述编程设计方法应用的一个基本流程,从概念的建立、方案深化、标注数据到结构优化和表皮展平; “寻找基本图式”部分初步探索形式衍生的方法,为一步的设计提供形式参考。