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MATLAB 2020中文版从入门到精通
￥51.50
全书以MATLAB 2020为基础，结合高等学校的教学任务和计算科学的应用，详细讲解了数学计算和仿真分析的各种方法和技巧，力争让学生与零基础读者*终脱离书本，将所学知识应用于工程实践中。 本书主要内容包括MATLAB基础知识，程序设计基础，二维图形、三维图形绘制，图像绘制，数列、级数与极限计算，符号运算，积分计算，微分方程，图形用户界面设计，Simulink仿真基础，MATLAB联合编程，优化设计，供应中心选址设计实例，数字低通信号频谱分析设计实例，函数*化解设计实例等。本书内容覆盖数学计算与仿真分析的各个方面，既有MATLAB基本函数的介绍，又有用MATLAB编写的计算程序，以及利用函数解决不同数学应用问题的方案等。 本书既可作为MATLAB初学者的门用书，又可作为相关工程技术人员、大学生、研究生的工具书。
AutoCAD 2019中文版实战从入门到精通
￥51.50
《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》以服务零基础读者为宗旨，用实例引导读者学习，深浅出地介绍了AutoCAD 2019中文版的相关知识和应用方法。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》分为5篇，共21章。第1篇【新手门】主要介绍AutoCAD 2019的门知识和基本设置；第2篇【二维绘图】主要介绍图层、图块、绘制基本二维图形、编辑二维图形对象、绘制和编辑复杂二维对象、尺寸标注、智能标注、编辑标注、文字、表格及查询与参数化设置等；第3篇【三维绘图】主要介绍三维建模、编辑三维模型及渲染等；第4篇【高手秘笈】主要介绍中望CAD 2017的使用、AutoCAD 2019与Photoshop的配合使用、3D印及其具体案例等；第5篇【综合案例】主要介绍机械及建筑设计案例等内容。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》附赠33小时与图书内容同步的视频教程及所有案例的配套素材和结果文件。此外，还赠送了相关内容的视频教程和电子书，便于读者扩展学习。 《AutoCAD 2019中文版实战从门到精通》不仅适合AutoCAD 2019的初、中级用户学习使用，也可以作为各类院校相关专业学生和辅助设计培训班学员的教材或辅导用书。
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。
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。
智能语音处理
￥51.35
本书从智能化社会对语音处理提出的新要求出发，系统地介绍了智能语音处理涉及的基础理论、基本技术、主要方法以及典型的智能语音处理应用，理论与实际紧密结合，适合作为高等院校人工智能、电子信息工程、物联网工程、数据科学与大数据技术、通信工程等专业高年级本科生以及智能科学与技术、信号与信息处理、网络空间安全、通信与信息系统等学科研究生的参考教材，也可供从事语音处理技术研究与应用的科研及工程技术人员参考。 本书共11章，可分为四个部分。 *部分是导论，对应第1章，概要介绍了经典语音处理与智能语音处理的基本概念以及语音处理的典型应用。 第二部分是基础理论，包括第2～5章。第2章介绍了稀疏和稀疏表示、冗余字典以及压缩感知的基本原理和方法；第3章介绍了隐变量模型，包括高斯混合模型、隐马尔可夫模型和高斯过程隐变量模型等；第4章主要介绍主成分分析和非负矩阵分解两种典型的组合模型；第5章主要介绍人工神经网络和深度学习的基础知识以及深度神经网络的典型结构。 第三部分是应用实践，包括第6～10章。第6章综合利用稀疏表示、字典学习、深度学习等智能处理技术，分别介绍基于K-L展的字典学习的语音压缩感知、基于梅尔倒谱系数重构的抗噪低速率语音编码以及基于深度自编码器的抗噪低速率语音编码这三种方案；第7章重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度学习的智能语音增强方法；第8章在介绍语音转换的基本原理的基础上，重介绍了基于非负矩阵分解和基于深度神经网络的谱转换方法；第9章首先介绍了说话人识别系统的框架和模型，然后分别介绍了基于i-vector和基于深度神经网络的说话人识别方法；第10章在介绍骨导语音特性和骨导语音盲增强的基本原理的基础上，分别介绍了基于长短时记忆网络和基于均衡-生成组合谱映射的骨导语音盲增强方法。 第四部分是结束语，对应第11章，对全书行了总结，并对智能语音处理的未来发展行展望。
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。
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
Linux内核观测技术BPF
￥51.35
本书是一本面向系统工程师的实践指南，皆在帮助他们获得Linux内核中BPF虚拟机的专业知识。 通过本书，你不仅可以深了解BPF程序的生命周期，熟悉日常工作所需的基本概念，增强有关性能优化、网络和安全方面的知识。还可以学习如何编写观测和修改内核行为的应用程序，以及通过代码注的方式对内核事件行监控、跟踪和安全观测等内容。同时，本书展示了相关的C、Go和Python代码示例。 本书将BPD知识系统的汇总在一起，使BPF爱好者能系统地学习这一技术。
大话机器人
￥51.35
《大话机器人》第0章为绪论，对机器人的需求及教育现状行概述；第1童主要介绍机器人定义、机器人分类、机器人组成部件及相关技术参数等基本概念；第2章系统阐述前工业机器人时代国内外机器人的起源和发展历史，以及现代机器人的畅想；第3章主要介绍工业机器人到现代机器人的发展历程，包括*代、第二代和第三代机器人；第4章主要介绍当前机器人在各行业领域中的应用状况；第5章预测了机器人发展的两个趋势，即“向人”和“向机器”的对立属性发展，并围绕道德、法律、责任、义务、权利掌对机器人伦理问题行了讨论。 《大话机器人》对机器人发展历史行全面而系统的梳理，图文并茂，调动学生对机器人的兴致，并为教师配备了电子教案，方便教师展教学。 《大话机器人》可作为高等院校各类专业的机器人普及教材，也可为相关人员了解和认识机器人提供参考。
商用机器学习:数据科学实践
￥51.35
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家行国际投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可受或不可受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用。
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。
基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
￥51.35
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对目前神经网络在缺失值填补领域的研究成果行归纳总结，并从网络模型、填补方案角度阐述神经网络填补方法的设计及应用。 第三部分（第6~7章）：详细介绍面向不完整数据的TS建模过程，随后通过特征选择算法处理TS建模中的特征冗余问题，并从前提参数优化和结论参数优化两个角度改TS模型。 第四部分（第8章）：以缺失值填补方法在我国贫困问题研究中的应用为例，展现缺失值填补方法的现实意义。
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。
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。
构建高可用Linux服务器(第3版)
￥51.35
本书是Linux运维领域公认的经典畅销书，是51CTO、IT168等知名网站和多位资深运维专家共同推荐的运维工程师的工具书！ 酒哥在Linux运维领域潜心实践近10年，一直在运维一线，技术和思维都紧跟时代的发展，非常清楚运维工程师们需要什么，应该学习什么。本书不仅是他近10年工作经验的结晶，同时也是他的数万名读者和数十万粉丝共同需求和集体智慧的呈现。本书自第1版出版以来，就广受关注和好评，曾被《程序员》杂志和51CTO等权威IT媒体评为“10大*技术影响力的图书”和“受读者喜爱的原创图书”。笔者根据运维技术的发展和读者的反馈意见，不断地对书的内容行优化：更新了过时的技术；补充了*的内容；限于篇幅，部分内容作为电子版免费提供给读者在线阅读，从而使得这本书的内容更加完善。
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
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。
电力物联网工程技术原理与应用
￥51.35
电力物联网工程技术原理与应用运用信息化与物联网工程技术理论，全面分析国内外能源电力物联网工程技术研究现状与发展趋势、我国能源电力物联网应用工程技术发展特、智能变电站物联网工程技术与应用、输电线路物联网感知工程技术与应用、供用电物联网通信工程技术与应用、配电系统物联网工程技术与应用、电力GIS物联网工程技术与应用、无线移动通信物联网工程技术与应用、电力人工智能物联网工程技术与应用等，力求反映电力信息化与物联网应用工程技术的*发展理论与工程实践研究成果，通过电力物联网工程技术实际案例，针对电力信息化与物联网工程领域存在的问题，提出了相应的解决方案。 电力物联网工程技术原理与应用可作为高等院校相关专业教材，也可作为能源电子行业的培训教材，还可作为企事业单位电力物联网工程相关人员的参考用书。
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:卷积神经网络从入门到精通
￥51.35
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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。
