本书分为两部分。第壹部分,机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分,神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
本书涵盖了从工业机器人入门到安川工业机器人产品应用全面的知识与技术。全书从机器人的产生、发展和分类,工业机器人的组成特点、技术性能和产品等基础知识出发,对工业机器人本体及谐波减速器、RV减速器等核心部件的结构原理、机械设计、安装维护等进行了全面阐述;对坐标系与姿态定义方法、程序结构及安川工业机器人的全部命令、变量编程进行了详尽说明;对手动与示教操作、程序与作业文件编辑及调试、再现运行、系统设置与维修操作进行了完整介绍。 本书面向工程应用,技术先进、知识实用、选材典型,内容全面、由浅入深、循序渐进,是工业机器人设计、使用、维修人员和高等学校师生的参考书。
小型智能机器人制作全攻略 是小型智能机器人制作的资料宝典,通过实例讲解,告诉你制作机器人需要掌握的综合知识,内容翔实,通俗易懂。初学者可以边玩边学,了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从本书中 淘 到不少好点子。本书已经是第5版了,在前4版的基础上做了大量更新了,增加了新的电机、传感器和模块的项目应用实例。这本书意在启发你使用不同的组件来构建机器人,你可以按自己喜欢的方式把书里介绍的模块化的项目加以组合,创建出各种形状和尺寸、高度智能化的机器人。
《高光谱遥感图像智能分类与检测》阐述高光谱遥感图像(可以简称为高光谱图像,也可以称为高光谱图像数据或高光谱数据)智能分类与检测的相关方法,主要内容包括高光谱遥感图像成像原理及特点,高光谱图像智能分类相关理论概述,基于机器学习、深度学习的高光谱图像分类,高光谱图像检测相关理论概述,以及高光谱图像特定目标、异常目标检测方法等内容。
本书分为两部分。第壹部分,机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分,神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。