本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。

本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。

《Python深度学习：基于PyTorch 第2版》 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理

《机器人手册》（原书第2版）第1卷机器人基础共分两篇：机器人学基础和机器人设计。第1篇机器人学基础主要介绍了用于机器人系统建模、设计和控制的基本原理和方法，包括运动学、动力学、机构与驱动、传感与估计、模型辨识、运动规划、运动控制、力控制、冗余度机器人、含有柔性单元的机器人、机器人体系架构与编程、基于行为的系统、机器人人工智能推理方法和机器人学习等主题，这些主题是后续章节内容的基础，并被拓展和应用于特定的机器人系统中。第2篇机器人设计主要介绍了与机器人实际物理模型的设计和建模相关的主题，既阐述了机器人设计与性能评价，又介绍了包括肢系统、并联机构、机器人手、蛇形机器人与连续体机器人、软体机器人的驱动器、模块化机器人、仿生机器人、轮式机器人、水下机器人、飞行机器人和微纳机器人等在实际

《机器人手册第2卷机器人技术》共分3篇，详细介绍了机器人的传感与感知、操作与接口、移动式和分布式机器人技术。 传感与感知篇介绍用于生成机器人模型及外部环境的机器人的不同感觉形态和跨时空传感数据整合。包括力和触觉传感器、惯性传感器、全球定位系统和里程仪、声呐感测、距离传感器、三维视觉及识别、视觉伺服与视觉跟踪、多传感器数据融合。 操作与接口篇介绍了机器人与物体之间，机器人与人之间，机器人之间的交互。涵盖了面向操作任务的运动、接触环境的建模与作业、抓取、合作机械手、触觉学、遥操作机器人、网络遥操作机器人及人体机能增强型外骨骼。 移动式和分布式机器人篇介绍了轮式机器人运动控制、运动规划和避障、环境建模、同时定位与建图、基于行为的系统、分布式和单元式机器人、多机器人系统及网络机器人

《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》 本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。 《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书