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.

关于未来20年的预言，一幅走向奇点的未来生存指南与路线图。继《奇点临近》之后，雷·库兹韦尔的又一部里程碑式作品！探讨以人工智能、生物技术及纳米机器人为代表的指数型技术将如何推动人类走向奇点！库兹韦尔通过扎实的论证，在书中重申了他对未来20年的大胆预言——AI将在何时通过图灵测试；人类将在何时迈入奇点；持续发展的人机融合技术将如何使人类智能增强数百万倍；人类寿命如何实现延长，超越目前120岁的生物学；可再生能源技术的不断完善将如何满足我们所有的能源需求；指数型技术将如何改变人类生活的方方面面等。我们即将迈入认知、生活乃至生命被重构的时代，一切都将重新开始！生物技术、纳米技术、人工智能技术将如何重塑未来，一场关涉未来商业、生活、工作、健康等领域的超ji预言。不断融合的指数增长的技术趋势将带来一

当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在经济、军事、社会等各领域广泛用，成为世界各国科技竞争和战略布局的重中之重。本书以人工智能的“起点、拐点、奇点、看不见的终点”为线，突出认知新思维、技术新发展、应用新构想，从人工智能前世今生、思维方法、大模型、机器学习、感知认知、人机交互、脑科学、机器人，以及无人智能作战和未来发展等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析。

人工智能正在打开潘多拉魔盒。事实上，每一次划时代的技术浪潮，都粘满了“盲目乐观”的羽毛。原子弹虽然结束了二战，但也形成了对人类存在的巨大威胁；互联网虽然极大地拓展了人类的生活边界，但越来越多的人反而经历着时空坍缩；人工智能虽然使得机器变得越来越人类友好，但人类反而像是沦为了机器的附庸……本书中，熊培云以原子弹为思绪的起点，进而延展到互联网构建的新型文明，及至近年来欣欣向荣的人工智能，系统、广阔地分享了自己近年来的思考。试图在科技一往无前的当下，唤醒“人何以为人”的意识；唯愿科技与人文，各执半轮明月。

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.

在保罗眼里，黑客是创作者，是互联网之子，拥有一颗不安分的心，虽然经常被视为书呆子，却以自己的努力，为互联网新世界奠基。毫无疑问，我们生活于其中的世界，已经且必将继续被黑客深刻地改变，因此，了解黑客，我们也会更了解这个世界。在本书中，作者和我们谈论了与黑客有关的三个方面：第一，黑客如何成长及看待世界；第二，黑客如何工作及影响世界；第三，黑客的工具和工作方法。事实上，在全部15篇文章中，保罗所探讨的内容远远超出了黑客所关注的内容，并以幽默的笔触，在最广泛的可能性上展现了他对于人人关心且受其影响的重大议题的思考。不管是创造财富，还是如何设计出好产品，抑或如何在充满了异见的世界里自洽地活着。可以说，不管我们处在人生的什么阶段，都将从阅读本书的过程中得到启示。

本书以目前流行的物联网概念为主线，介绍了智能家居知识及搭建整个智能家居系统的全过程。内容包括：什么是智能家居，智能家居的产品，智能家居客户端软件，智能家居工程设计，智能家居工程方案实施实例，智能家居常见典型方案实施案例。第1~2章介绍了智能家居的概念、产品、相关软件；第3~9章介绍了工程设计、实施及典型案例。先理论，后实践，让您轻松拥有一个智慧家庭；后一章介绍了智慧生活的发展趋势。本书适合智能家居设计人员、研发人员，以及想要进入智能家居行业的技术人员、投资人员和智能家居爱好者阅读。

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。

本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识

DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了MoE 架构、混合精度训练、分布式优化等 技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务 化能力。本书系统性地介绍了开源大模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。 部分从理论入手，详细解析了Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练技术等内容，并探讨了 Scaling Laws 及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API 开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化（Visual Studio Code），帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能 AI 助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，展示了开源大

本书围绕黎曼流形优化发展过程中的理论前沿与热点问题，比较全面和系统地介绍了黎曼流形优化的基本原理和应用实践的最新成果。全书共7章，分为理论与应用两个部分。理论部分包括黎曼流形内涵、常用黎曼流形及其几何结构、收缩、低秩流形收缩、黎曼最速下降法、黎曼牛顿法、黎曼共轭梯度法、黎曼信赖域法和黎曼拟牛顿法等内容。应用部分包括鉴别性结构化字典学习、多源多波段图像融合、特征值问题求解（单位球面约束的Rayleigh商最小化、Stiefel流形上的Brockett函数最小化）等。本书内容新颖、体系完整，具有系统性、实用性、先进性和前瞻性。

制造业是我国国民经济主体和国家综合实力的根本保障。本书从国家战略需求出发，对国内外制造强国战略进行深入调研，在此基础上力图厘清制造业特别是高端制造业以及机器人、智能制造技术发展的新需求、新特点、发展瓶颈等，提出机器人与智能制造的科学挑战、优先发展方向、关键核心技术。本书还以航空、航天、航海等若干典型高端制造业为例，研究机器人与智能制造技术和行业发展瓶颈的关系，提出促进机器人与智能制造前沿领域发展的政策建议。

本书系统地介绍传感器阵列波束形成器优化设计方法、求解算法及其应用。全书分6章，主要讨论窄带与宽带波束形成器阵增益、稳健性、旁瓣级、主瓣响应等多个性能指标之间的耦合规律、优化折中设计方法及快速求解算法。本书融入作者二十余年来从事阵列信号处理方面科研工作的实际经验。本书对波束优化设计问题研究透彻，算法推导严密，逻辑性强，并提供大量设计范例。