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机器学习的算法分析和实践
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本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书，适合初学者和有一定基础的读者。 机器学习可以分成三大类别，监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。 机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多，但是最快捷的办法还是带着机器学习的具体问题来掌握背后的数学原理。因为线性代数和概率理论使用较多，本书在最后两章集中把重要的一些概率论和线性代数的内容加以介绍，如果有需要的同学可以参考。另外，学习任何知识，动手练习加深理解的**方法，所以本书的每一章都配备了习题供大家实践和练习。
树莓派Linux操作系统移植
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本书介绍Linux 内核的编译和移植、根文件系统的制作、基础系统、桌面系统, 以及这些软件在系统中的 作用、软件之间的依赖关系、各种软件的移植方法。由于很多树莓派应用是由Python 语言发的, 本书也 专门介绍树莓派上硬件口的Python 控制模块和其他一些基础应用。全书共分6 章，第1 章介绍Linux 内核的 移植及根文件系统的制作；在第1 章的基础上, 第2 章移植了一些基础软件, 增强了树莓派的联网功能；第3 章 介绍Linux 的基础图形库、文本布局软件、X Window 系统, 直至构成一个完整的XFCE4 桌面环境；第4 章介 绍一些应用软件的移植, 包括远程桌面、音视频编码与解码及媒体播放、文档阅读, 以及网络监控软件；第 5 章 介绍典型的Linux 发工具的移植, 移植了编译器的树莓派系统初步具备板载发能力；鉴于树莓派被广泛用于 电子设计制作, 第6 章专门讨论树莓派GPIO 口的功能, 介绍一款典型的GPIO Python 模块的使用, 并介绍 各种应用模块的工作原理和程序控制方法。 本书能对树莓派爱好者深学习提供一定的帮助, 对于其他嵌式发人员, 书中介绍的大多数内容也有 同样的参考意义。此外, 本书也可作为高等学校电子信息专业在学习嵌式Linux 操作系统时的教学参考书。
深度学习――图像检索原理与应用
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本书系统论述深度 学 习 图 像 检 索 的 原 理 与 应 用。全 书 共 分 为 两 篇:第 一 篇 图 像 检 索 基 础( 第 1~3 章) , 介绍图像检索技术、 深度 学 习 基 础、 基 于 深 度 学 习 的 图 像 检 索 方 法;第 二 篇 图 像 检 索 应 用 ( 第 4~8 章) , 以车辆图像为研究对象, 深详细地讲述基于深度神经网络的快速车辆图像检测方法、 基于迁移学习 场景自适应的车辆图像检索方法、 基于多视角图像生成的车辆图像检索方法、 基于车牌图像超分辨率重建 的车辆图像检索方法、 多模型融合的渐式车辆图像检索方法。附录 A 和附录 B分别提供本书实验所使 用的数据集和源代码。 本书适合作为从事深度学习图像检索技术研究的科技工作者、 专业 技术人员、 高校教师、 研究生及高 年级本科生的参考用书。
智能优化算法——基于生物行为模型的案例分析与设计
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本书是一部系统论述基于生物行为模型的智能优化算法案例与实现的著作。全书共分为6章:第1 章介绍生物启发式计算的研究背景, 对传统生物启发式计算方法行了概述;第2章介绍将层次型信息 交流拓扑结构引人工蜂群觅食模型中的内容, 提出基于层次型信息交流机制的多蜂群协同化优化算 法, 使用该算法在搜索过程中能够维持整个种群多样性的群落级化, 从而克服传统单层生物启发式优化 模型的“ 早熟收敛” 问题, 并一步提升算法的收敛速度与收敛精度; 第3章借鉴微生物学**研究成果, 从能量变化角度对细菌构建基于生命周期的优化模型, 一步介绍基于生命周期的菌群觅食自适应优 化算法;第4章研究如何将改的蜂群觅食优化算法用于求解聚类问题, 将基于层次型信息交流机制 的多蜂群协同化优化的聚类优化算法用于教学评价体系;第5章研究如何将基于 L C B F A 的多阈值 图像分割算法用于图像分割的问题;第6章对植物根系自适应生长与**觅食这种典型生物个体行 为行深研究, 建立了基于根系生长的智能计算模型— — —混合人工植物根系生长优化模型。 本书从生物建模机理、 算法设计和工程应用层面针对典型的生物觅食行为启发式计算方法行 研究, 取得了具有创新性和应用价值的成果, 所提出的改策略和优化方法对于拓展相关领域的研 究、 指导实际应用都将具有一定的借鉴意义, 可为从事相关智能优化方法研究的科研工作者提供可 借鉴的理论指导。
机器学习教程(微课视频版)
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本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习行了全面的叙 述,比较深地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于强化学习,不仅介绍了经典表格方法,还讨论了深度强化学习。 本书是面向大学理工科和管理类各专业的宽口径、综合性机器学习的教材,可供本科生和一年级研究 生课程使用,也可供科技人员、工程师和程序员自学机器学习的原理和算法使用。本书对基础和前沿、经 典方法和热门技术行了尽可能的平衡,使得读者不仅能在机器学习领域下一个良好的基础,同时也可 以利用所学知识解决遇到的实际问题并为学科前沿好基础。
人工智能产品经理：人机对话系统设计逻辑探究
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回看历史，技术革新周期通常可被分为三个阶段：技术先于产品、产品先于技术、运营先于产品。目前，人工智能周期正在由*阶段向第二阶段过渡，这个时期不仅是技术为社会生活带来巨大改变的时期，更是产品经理们尽情发挥创造力来影响这个世界的时期。实际上，成熟人工智能产品经理的缺乏，正是当下人工智能技术真正落地、改变人们生活的主要瓶颈。本书以帮助读者构建人机对话/人工智能产品经理的完整知识体系结构为主脉络，阐述了人工智能对未来社会的影响；举例说明了产品经理应该如何培养抽象、归纳及系统的思维能力；通俗讲解了人工智能方向下蓬勃发展的机器学习、深度学习及自然语言处理技术的知识；详细介绍了人工智能技术在人机对话领域的具体应用实践；细致剖析了市面上主流的人机对话放平台的经典设计，并深探究了其在设计之初意欲求解的问题。不论是转行从事人机对话/人工智能领域的产品经理，还是希望在人机对话领域深耕的非技术从业者，阅读本书都能获得更全面的认知和更独到的见解。
人人都能懂的人工智能
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本书从人工智能手，以流行的深度学习算法作为科普的重，用生活中常见的逻辑与方法例子类比人工智能貌似深奥的数学原理以提供普通读者深了解人工智能及机器学习的可能，例如用零食的例子科普遗传算法，用看医生的例子类比专家系统，用给狗分类的实例类比深度学习和神经网络，让读者在轻松的氛围中学会人工智能。
产品经理的AI实战——人工智能产品和商业落地
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以前，技术只是工程师操心的事；如今，技术是工程师、产品经理、企业家共同操心的事，他们只有通力合作才能驾驭强大的技术，而取得商业上的成功。如今讲人工智能的书大多属于两种类型：*种面向广大公众行人工智能科普；第二种针对专业技术人员详细讲解人工智能的技术。这两种书，产品经理虽然都可以阅读，但他们更迫切需要第三种——从商业的角度讲人工智能，以产品的方式让人工智能落地的书，而本书正是这种少数类型。本书具有针对性强、系统性强、实操性强、原创度高的特。本书共分为三篇。*篇是基础篇，讲解技术商业的基本规律、AI技术的实质和边界、AI的商业格局和应用现状。第二篇是合格AI产品经理篇、包含合格AI产品经理的能力体系、AI技术-场景适配和AI产品规划、AI产品经理的职业发展等内容。第三篇是高级AI产品经理篇，包含高级AI产品经理的能力体系、AI技术-场景的洞察、AI商业模式设计等内容。本书适合两类人群阅读。一是未来的人工智能产品经理，他们可能是互联网产品经理，也可能是对人工智能产品工作感兴趣的大学生、职场新人，也可能是希望转行做人工智能产品经理的技术人员。 二是对人工智能的应用、产品、商业模式感兴趣，想系统了解的人士，包括企业家、创业者等。
分布式机器学习——交替方向乘子法在机器学习中的应用
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本书探究交替方向乘子法在图像处理中的应用,选取了运动模糊图像复原和遥感图像融合两个领域来作细致研究。通过 MATLAB行仿真实验,利用交替方向乘子法高效求解复杂的凸优化问题,研究遮挡人脸识别的鲁棒性算法,以及人脸图像的类内变化和类间变化与鲁棒性算法的关系。同时,本书还探索高效的分布式优化求解方法。将分布式计算框 CoCoA 应用于机器学习和信号处理的各种问题。 本书适合作用从事机器学习研究的科技工作者、专业技术人员、研究生及高年级本科生的参考书。
黑镜与秩序——数智化风险社会下的人工智能伦理与治理
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本书从现代科技伦理的隐喻“黑镜”出发，系统而深地剖析全球人工智能伦理与治 理发展的理论根源、人工智能落地应用场景中的伦理问题以及全球视野下的人工智能治理 问题。书中既包括对传统西方伦理学的形而上学的研究，也包括人工智能有关实践案例和 国际政策的解读。本书的目的不仅仅是对人工智能伦理和治理问题行学术性梳理，而更 在于寻求解决真实世界中人工智能伦理与治理问题的路径，是一部在理论和实践层面都非 常有意义的专著。本书不仅讨论技术伦理涉及的伦理学、政治经济学、哲学和社会学等人 文科学思想，还涉及计算机科学、生物学以及医学等自然科学框架，利用跨学科思维深 探讨如何在人工智能时代形成伦理共识和建立智能社会治理规则，以期帮助智能经济参与 者、人工智能研究和应用发领域的专业人员以及公共管理决策者获得全面和独特的科技 洞察。同时，本书也是关注人工智能伦理与治理问题的读者适宜的科技人文读物。
自然语言处理——原理、方法与应用
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本书系统阐述自然语言处理基础知识，以及自然语言处理高级模型应用等高级知识。 全书共11章：第1~5章为自然语言处理的基础知识，第6~11章则将自然语言处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于Linux与PyTorch环境发，读者在学习自然语言处理知识的同时还可学会PyTorch框架技术，内容完整、步骤清晰，提供了工程化的解决方案。 本书可作为有一定深度学习基础的读者的门书，也可作为从事自然语言处理算法工作的技术人员及培训机构的参考书。
jQuery 前端开发实战(视频教学版)
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使用jQuery能使网页发更高效，网页更绚丽多彩，用户体验更具现代感和易用性。本书用于jQuery门，书中每一个知识都给出实际应用示例，帮助读者快速掌握jQuery。 本书内容包括jQuery基础语法，jQuery发与调试工具，选择器的使用，DOM操作，事件，AJAX技术，动画效果，jQuery 插件，jQuery UI，jQuery Mobile，以及jQuery在实际发中的4个具体实例。 本书既适合jQuery初学者、jQuery前端发人员、jQuery Mobile发人员使用，也适合作为高等院校和培训学校相关专业的师生教学参考。
Kubernetes零基础快速入门
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Kubernetes为容器化的应用提供了资源调度、部署、运行、服务发现、扩容和缩容等功能，充分发挥了容器技术的潜力，给发人员和运维人员带来了极大的便利。本书由浅深地讲解Kubernetes的功能，涵盖Kubernetes的核心组件，注重实战，能够帮助读者快速掌握在各种云平台上设计和部署大型集群的技能。 本书共12章，主要内容包括Kubernetes的安装方法、Kubernetes命令行工具、应用系统的部署、通过服务访问应用、存储管理、软件包管理、网络管理、Dashboard（仪表盘）以及集群管理等，*后通过两个实战案例（部署Spring Boot应用、安装KubeSphere）让读者上手实践Kubernetes。 本书结构清晰、易教易学、实例丰富、可操作性强，对易混淆和实用性强的内容作了重提示和讲解。本书适合使用Kubernetes的运维人员，也可以作为高等院校和培训机构计算机相关专业师生的教学参考书。
计算机视觉中的颜色感知
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本书主要围绕颜色认知计算，主要包含颜色恒常性计算和高动态范围场景的可视化技术(色调映射和多曝光融合)两部分。如果将颜色分解为色度(Chromaticity）和亮度(Lightness)两个因素，则颜色恒常性计算主要是从颜色的色度信息的角度来研究人对颜色的感知；而HDR场景可视化技术主要是从颜色的亮度度量表示研究人对颜色的感知。
网络化多智能体系统的分布式优化算法
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本书主要内容包括：(1) 提出了分布式的随机次梯度投影算法；(2) 提出了异步广播的分布式次梯度随机投影算法；(3) 提出了分布式随机坐标块次梯度投影算法；(4) 提出了分布式随机坐标块条件梯度算法；(5) 提出了量化信息与随机网络拓扑的扩散小均方算法；(6) 提出了分布式随机次梯度在线算法；(7) 提出了差分隐私的分布式随机次梯度在线优化算法；(8) 提出了分布式条件梯度在线学习算法。本书选材广泛、内容新颖，适合数学、控制、计算机等专业的本科生及研究生，适合从事应用数学、计算数学、机器学习等研究领域的科技人员。
Arduino Uno轻松入门48例
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本书以实验案例形式系统讲述了Arduino Uno门基础知识与编程实现方法。*部分讲述了初学者应了解的门基础知识，包括Arduino是什么、如何始Arduino编程、Arduino语言等；第二部分依次讲解了48例经典的Arduino Uno编程实例，内容包括实验描述、知识要、编程要、程序设计、拓展和挑战等。本书可作为Arduino初学者的参考用书，尤其可作为课外或校外中小学生学习和行Arduino编程的辅导教材。
打造流畅的Android App
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本书以Android App性能优化为切，深浅出地介绍性能优化的重要性和提升Android产品性能的方法与技巧。全书共分8章，主要内容包括：第1章介绍性能优化的重要性及发环境的优化；第2章介绍3种静态代码检查工具的使用及技巧；第3章介绍Android Profiler的使用，通过对App运行时状态的跟踪揪出性能问题的“元凶”；第4~8章将性能优化融整个发流程中，做到“未雨绸缪”，这部分内容同样适用于对已有产品行性能优化的参考。此外，本书针对各个优化主题都列举了行性能优化的一般步骤及典型案例，以帮助读者快速提升实战技能。 本书适合所有Android发人员使用，通过阅读本书读者能够建立敏锐的“嗅觉”，发出高性能的Android产品，同时，可以通过合理的重构和代码优化改现有的App产品。
TensorFlow人脸识别实战
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使用深度学习行人脸识别是近年来AI研究的热之一。本书使用TensorFlow 2.1作为深度学习的框架和工具，引导读者从搭建环境始，逐步深代码应用实践中，而达到独立使用深度学习模型完成人脸识别的目的。 本书分为10章，第1、2章介绍人脸识别的基础知识和发展路径；第3章从搭建环境始，详细介绍Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU版本和GPU版本的安装；第4~6章介绍TensorFlow基本和高级API的使用；第7章介绍使用原生API处理数据的方法和可视化训练过程；第8章是实战准备，介绍ResNet模型的实现和应用；第9、10章综合本书前面的知识，学习人脸识别模型与人脸检测这两个实战项目。 本书内容详尽、示例丰富，是机器学习和深度学习初学者的参考书，同时也非常适合高等院校和培训机构人工智能及相关专业的师生教学参考。
深度学习案例精粹:基于TensorFlow与Keras
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本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python TensorFlow 2.5 Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。 本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。
从掷骰子到人工智能:趣谈概率
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《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理、马尔可夫过程、深度学习等等。概念的引思路清晰，重要知识有拓展，许多重要概念和理论都有直观的解释和应用场景。让年轻人从游戏和趣题中学到知识，吸引他们踏基础科学、人工智能、信息技术的大门。
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习
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Spark作为新兴的、应用范围广泛的大数据处理源框架，吸引了大量的大数据分析与挖掘从业人员行相关内容的学习与发，其中ML是Spark 3.0机器学习框架使用的核心。本书用于Spark 3.0 ML大数据分析与挖掘门，配套示例源码、PPT课件、数据集、思维导图、发环境和作者答疑服务。 本书共分13章，从Spark 3.0大数据分析概述、基础安装和配置始，依次介绍ML的DataFrame、ML的基本概念，以及协同过滤、线性回归、分类、决策树与随机森林、聚类、关联规则、数据降维、特征提取和转换等数据处理方法；后通过经典的鸢尾花分析实例，回顾前面的学习内容，实现了一个完整的数据分析与挖掘过程。 本书采取实例和理论相结合的方式，讲解细致直观，示例丰富，适合Spark 3.0机器学习初学者、大数据分析和挖掘人员，也适合高等院校和培训机构人工智能与大数据相关专业的师生教学参考。
