Josh Starmer博士在YouTube的账号 StatQuest 视频总观看量突破7000万次（2024年11月统计的数据），他帮助全世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为 硅谷的守护神 。他那独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱，这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的 漫画书 。本书前3章着重介绍了机器学习的整体框架和核心思想，自第4四章起，逐一探讨了各种机器学习算法：从基础的线性回归（第4章）和逻辑回归（第6章）到朴素贝叶斯（第7章）和决策树（第10章），最后介绍了支持向量机（第11章）和神经网络（第12章）。随着读者学习的深入，第5章、第8章和第9章分别介绍了机器学习的进阶知识和实用技巧，如梯度下

机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。 它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些 强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。 本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。

本书系统地讲解了大模型技术、训练算法（包括强化学习、RLHF、GRPO、DPO、SFT与CoT蒸馏等）、 微调与对齐、效果优化及其实践。全书以大语言模型（LLM）为主线，绝大部分内容也适用于多模态大模型（VLM 和MLLM）。本书面向AI算法与工程领域的从业者、相关专业的学生，以及希望深入了解大模型技术、拥抱AI与大模型浪潮的跨行业读者。

这是一部从技术原理、行业应用、商业价值、投资创业、发展趋势5个维度讲解AI Agent的著作，具有科普书和商业书的双重属性。 本书首先详细介绍了AI Agent的技术路径及其在11大领域的应用，丰富的应用案例可以帮助读者深度理解AI Agent产品形态与服务方式；然后深入探讨了AI Agent的商业价值与商业生态，并对AI Agent的企业级应用和投资创业做了很多思考与总结，能够带给读者应用与创业方面的启发。本书将技术、应用及商业理念融会贯通，理论性与实用性兼具，是一本适合业内外人士快速了解AI Agent、提升行业认知的综合指南，得到了很多行业人士、专家及创业者的一致好评。 全书共15章，分为四个部分： 第一部分（第1~3章） 技术认知 首先，介绍AI Agent的概念、特征、定义、发展历程、分类方式，以帮助读者全面认知AI Agent；然后，介绍AI Agent核心技术，展示其技

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在浅尝辄止，也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。

内容简介本书是AI时代法律人和法律机构的生存指南，它从业务角度全面总结了法律人如何使用AI提升工作效率，以及律所等机构如何使用AI提升运营效率；它从技术角度详细讲解了如何构建法律行业的垂直大模型、知识库和智能体。它由中国领先的法律科技企业新橙科技（iCourt）官方出品，是iCourt的CEO带领团队核心成员总结的iCourt在AI领域的理论研究成果和实战经验。全书内容分为五个部分：第一部分（第1章） AI带来的影响与应对措施从法律人的视角介绍了AI大模型的基础知识，以及AI在法律领域的应用趋势和场景。从宏观角度深入探讨AI对法律行业带来的积极影响和消极影响。最后部分为法律行业从业者和法律机构应对 AI 带来的变革提供相应策略。第二部分（第2~6章）AI 助力法律人提升工作效率围绕类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI 小白 小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

本书是关于AIGC（生成式人工智能）技术与作品美学定义方向的探索指南，旨在从美学定义的视角，为创作者提供审美要素、风格要素与应用方向要素的系统指导。在AIGC技术迅速发展的今天，本书强调技术仅是工具，真正的创新源于对美学的深刻理解和高水准的创意思考，我们旨在培养读者形成优秀的美学定义能力，以指导AI生成更高水平、更具深度的优质作品。 本书共8章，第一章简要介绍了AIGC的定义和发展历程等内容，第二章至第八章分别从光、材质、艺术流派、插画、游戏、女性美、流行趋势这几方面，向读者系统展示了在使用AIGC技术生成画面时，如何进行审美要素定义、风格要素定义和应用方向要素定义。 本书适合所有对 AIGC 艺术创作感兴趣的设计师、艺术家和创意工作者阅读。无论是希望提升个人创作的深度和广度，还是渴望在 AIGC 时代保持创新力和

这是一本讲解NPU硬件架构设计与技术实现的著作。作者将自己在CPU、GPU和NPU领域15年的软硬件工作经验融会贯通，将四代NPU架构设计经验融为一体，将端侧和云侧NPU架构合二为一，总结并提炼出本书内容。本书主要讨论神经网络硬件层面，尤其是芯片设计层面的内容，主要包含神经网络的分析、神经网络加速器的设计以及具体实现技术。通过阅读本书，读者可以深入了解主流的神经网络结构，掌握如何从零开始设计一个能用、好用的产品级加速器。 通过阅读本书，你将： 透彻理解与深度学习相关的机器学习算法及其实现 学会主流图像处理领域神经网络的结构 掌握加速器运算子系统和存储子系统的设计 摸清加速器设计中遇到的具体问题及其解决方法 了解NPU架构需要考虑的控制通路和数据通路

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

本书在状态空间理论的统一框架下系统深人地介绍了预测控制的滚动优化原理、算法和闭环性能。首先通过本科生熟悉的状态空间模型建立起预测控制从原理到算法和性能分析的每一个细节。然后，介绍了阶跃响应模型和脉冲响应模型的状态空间描述，给出了与传统卷积描述的一致性。据此，遵循预测控制的三个步骤“预测系统未来动态-求解优化问题-解的第一个元素作用于系统”和“滚动时域、重复进行”机制推导了无约束的动态矩阵控制(DMC)和模型算法控制(MAC)，分析了闭环性能，给出了闭环稳定性的分离原理。然后，依次讨论了时滞预测控制、约束预测控制、非线性预测控制，以及稳定性和鲁棒性研究的最新进展。最后，介绍了基于滚动优化原理的滚动时域估计和基于现场可编程门阵列(FPGA)的预测控制器实现技术。

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

本书在介绍ROS总体框架和理论要点的基础上，讲解ROS的通信机制、常用组件和进阶功能；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的框架特点和使用方法，剖析ROS的发展方向。

这是一本关于Elasticsearch技术实战的教程，全面覆盖了Elastic Stack技术体系知识，旨在帮助读者深入了解Elasticsearch的核心技术和应用场景，同时掌握分布式搜索与分析引擎的设计思想和实现原理。

近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。 本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他金融风险类型进行建模。 本书案例丰富、实战性强，适合金融行业的工程师、财务分析师、风险分析师等群体阅读。通过阅读本书，读者将发现人工智能技术的强大魅力，并学会运用Python语言驾驭多种高效率的机器学习模型，进一步重塑自己的风险管理思维。

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本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。

《机器学习中的数学》是一本系统介绍机器学习中涉及的数学知识的入门图书，本书从机器学习中的数学入门开始，以展示数学的友好性为原则，讲述了机器学习中的一些常见的数学知识。机器学习作为人工智能的核心技术，对于数学基础薄弱的人来说，其台阶是陡峭的，本书力争在陡峭的台阶前搭建一个斜坡，为读者铺平机器学习的数学之路。 《机器学习中的数学》共19章，分为线性代数、高等数学和概率3个组成部分。第 1 部分包括向量、向量的点积与叉积、行列式、代数余子式、矩阵、矩阵和方程组、矩阵的秩、逆矩阵、高斯 诺尔当消元法、消元矩阵与置换矩阵、矩阵的LU分解、欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、夹角余弦等；第2部分包括导数、微分、不定积分、定积分、弧长、偏导、多重积分、参数方程、极坐标系、柱坐标系、球坐标系、梯度、

内容简介这是一部从业务和技术双重视角讲解AI大模型如何为供应链金融行业赋能的著作，是国内供应链金融科技领域的上市企业联易融的实践经验总结。本书立足金融科技前沿，基于供应链金融的丰富场景，融合大模型技术的先进理念，创新性地提出供应链金融GPT概念，旨在为读者提供一个全新视角，理解AI大模型在供应链金融领域的应用机制和工作逻辑。本书集理论性、技术性、前瞻性和实用性于一体，读完本书后，读者能了解和掌握以下知识：（1）AIGC与大模型的基础知识，以及面临的挑战（2）大模型行业的发展现状，以及中国的大模型布局（3）大模型的原理、架构、训练与微调等(4)企业落地大模型的方法，如提示工程、RAG、知识库与AI Agent等（5）主流的大模型应用开发工具的原理和使用方法（6）大模型的监管技术与策略（7）大模型的评测体系与框架（8)大

本书系统阐述分布式机器学习的理论、算法、和实践。

至少从 20 世纪 50 年代起，人们就开始大肆宣传可能很快就会创造出一种能够与人类智能的全部范围和水平相匹配的机器。现在，我们已经成功地创造出了能够解决特定问题的机器，其准确度达到甚至超过了人类，但我们仍然无法获得通用智能。这本书想和大家探讨一下还需要做什么样的努力才能不仅获得专用智能，还能获得通用智能。 如果读者对智能感兴趣，想了解更多关于如何建造自主机器的知识，或者担心这些机器突然有一天会以一种被称为 技术奇点 的方式统治世界，请阅读本书。 通过阅读本书，读者将会了解到： 尽管人工智能已经变得越来越复杂而强大，但计算机科学还远未创造出通用人工智能 。 人类自然智能的认知机理以及人工智能发展的初心与使命，从不同方面认知当前人工智能技术的不足。 从当前 专用人工智能 到实现真正的 通用人工智能 还

大脑如何产生新想法？思维如何产生，又是如何运作的？意识缘何形成？什么是情感、感觉、想法？如果将人类大脑看成一台机器，那么这是否有益于我们设计出能够像人一样能理解、会思考的高级人工智能 情感机器？ 情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器》中，人工智能之父马文 明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。