《深度学习》内容介绍：《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》内容简介：本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以
9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 9787115584519 动手学强化学习 89.90 9787115618207 动手学机器学习 89.80 《动手学深度学习（PyTorch版）》 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
深度学习绝非不可窥探的黑箱!深入理解其模型和算法的实际运作机制，是驾驭并优化结果的关键。你无需成为数学专家或资深数据科学家,同样能够掌握深度学习系统内部的工作原理。本书旨在通过深入浅出的方式，为你揭示这些原理，让你在理解和解释自己的工作时更加自信与从容。 《深度学习精粹与PyTorch实践》以浅显易懂的方式揭示了深度学习算法的内部运作机制，即使是机器学习初学者也能轻松理解。本书通过平实的语言解析、详尽的代码注释,以及数十个基于PyTorch框架的实战示例，逐步引导你探索深度学习的核心概念与实用工具。本书避免了复杂的数学公式堆砌，而是采用直观易懂的方式阐述每种神经网络类型的运作逻辑。更令人兴奋的是，书中提供的所有解决方案均可在现有的GPU硬件上顺畅运行! 主要内容 ● 选择正确的深度学习组件 ● 训练和评估
9787115461476 深度学习 168.00 9787115600820 动手学深度学习（PyTorch版） 109.80 《深度学习》 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第 1部分介绍基本的数学工*和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些*有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不*有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习（PyTorch版）》 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
本书是关于机器人学和机器视觉的实用参考书，部分“基础知识”（第2章和第3章）介绍机器人及其操作对象的位置和姿态描述，以及机器人路径和运动的表示方法；第二部分“移动机器人”（第4章至第6章）介绍其基本运动控制模式及其导航和定位方法；第三部分“臂型机器人”（第7章至第9章）介绍其运动学、动力学和控制方面的知识；第四部分“计算机视觉”（0章至4章）包括光照与色彩，图像形成和处理技术，图像特征提取，以及基于多幅图像的立体视觉技术；第五部分“机器人学、视学与控制”（5章和6章）分别讨论基于位置和基于图像的视觉伺服及更先进的混合视觉伺服方法。本书将机器人学与机器视觉知识有机结合，给出了实例算法和程序。作者有完备的代码可下载，用于验证书中知识点和实例，注重如何利用视觉信息控制机器人的运动。
动手学图机器学习 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱。作者Alessandro Negro通过真实的应用示例，将GraphML(一种图建模语言)概念与实际任务完美联系起来，使读者能够更好地理解图技术在机器学习中的价值，并熟练应用该技术。 ● 大数据平台中的图 ● 推荐、自然语言处理、欺诈检测 ● 图算法 ● 与Neo4j图数据库协作
《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训
本书是一本有思维方法论启示的书；是一本站在历史的高度，INN,考科技力量的书；是一本充满想象与预言，但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角：21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点，又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点：奇特与警示的结论，书中六个纪元的划分奇特又富于哲理；严谨与独特的论述方法，通过分析科学发展趋势，演绎并预测未来；警世之语与探讨性对话，通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界；章尾与未来的对话，是一种思想的博弈：通过设想中的未来去理解当今的技术发展和讲化中的人类。
《超简单的Excel VBA 人气讲师为你讲解实战操作》 想要自己制作Excel宏，有很多必须学习的项目。虽然新手总是抱着期待开始学习，但也有不少人因为需要学习的知识变难了、变多了而受挫。因此在本书中，尽可能压缩乐学习的项目，挑最重要的知识讲。首先以学会制作在工作中使用的简单的宏为目标。制作对工作有帮助的宏，按照操作提示感受Excel运转的成就感，然后一点点学习必要的高级进阶知识，这样才是最好的学习方法。 《超简单的Python 人气讲师为你讲解程序开发》 这是一本关于Python的入门书籍， 不会让第一次接触Python的您感到沮丧 。您可以在学习的同时，以讲座 动手研讨会的形式创建一个对话机器人 pybot 。 本书可以满足那些想知道为什么要这样做，想知道其机制并获得可以应用的基础知识的读者的各种需求。 随着您逐步学习新知识并向程序中
本书介绍什么是数值模拟技术，以及数值模拟技术如何与工程科学相结合，解决实际的工程问题。本书从数理方程的基本知识出发，介绍各种经典数理方程以及应用，进而介绍目前应用最广泛的矢量有限元数值方法。接下来结合具体的工程问题从单物理场仿真、多物理场弱耦合仿真和多物理场强耦合仿真三个方面，解释实际问题如何抽象归结为合理的数学模型。读者可以系统地理清工程物理的仿真思路，理解并习惯用工程物理仿真，也就是物理理论与工程实践相结合的思维方式去看待问题。本书面向广大工程师，深入浅出地讲解有限元法及工程问题的多物理场仿真技术。全书涉及实际工程问题的方方面面，包括声学、结构力学、流体力学、热量传递、质量运移、电磁场计算、化学反应工程分析等，是真正的多物理数值仿真的入门指导书。作者希望通过本书，能让读
《深度学习》 《深度学习》由优选知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 《动手学深度学习》 本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将
《Virtual.LabAcoustics声学仿真计算从入门到精通》重点介绍的LMSVirtual.LabAcousties软件是专门从事噪声分析的CAE软件。书中详细讲解了声学有限元方法(包括无限元、PML和的AML技术)和声学边界元方法(包含快速多极边界元)。在传统振动声学问题的基础上，本书还重点介绍了气动噪声、声振、时域声学计算以及声线法等全新内容。本书基本涵盖了声学数值计算的方法，内容充实，结构清晰，并且以具体的算例和详细的步骤讲解了各种计算方法的流程，对象涉及汽车、船舶、航空航天以及家电等行业。《Virtual.LabAcoustics声学仿真计算从入门到精通》适合于高校相关专业师生，汽车、船舶、航空航天、家电等领域的工程技术人员以及其他关注噪声问题的读者阅读。本书由詹福良、徐俊伟编著。
《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》是作者在人工智能领域中群体智能和多Agent系统研究方向上近几年研究成果的系统总结。在总结目前外该研究方向发展现状的基础上，《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》着重介绍作者在交叉结合群体智能、多Agent系统、多机器人协作等方面取得的研究成果，主要包括：多Agent粒子群优化算法，多Agent粒子群优化算法在电力系统优化中的应用，多Agent粒子群优化算法在控制系统中的应用，基于群体智能的多Agent系统协作模型，基于改进蚁群算法的移动Agent路径规划与避障，基于群体智能的仿真机器人足球比赛策略及应用。《群体智能与多Agent系统交叉结合——理论、方法与应用》算法理论与应用实践并重，不但为相关群体智能和多Agent系统的研究者提供研究方法以资借鉴，而且更重要的是为群
