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

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

本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材，通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分：第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容，包括绪论、模型评估与选择、线性模型、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；第二部分包含6章应用专题，通过综合题的形式对知识点进行多角度考查，包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络的优化与应用、EM算法及其应用、集成学习的过拟合现象研究、度量学习及其应用。书中包含简答题、计算题和编程题，涵盖不同难度级别，机器学习初学者可以通过这些习题深入了解和巩固教材的关键概念，对机器学习有一定基础的读者也可以通过习题发现对一些知识点不同角度的解读，为后续机器学习的深入研究打下基础

ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一，它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球，被广泛用于各行各业，以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢？ 《ChatGPT 实操应用大全（全视频 彩色版）》应运而生，这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍，为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧，带读者深度解锁 ChatGPT的功能，释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题，极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资，还是翻译、写代码等任务，本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能，就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容，内容通

本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。

本书是《工程控制论》（第三版）的下册。这一册共九章。第十三章讨论摄动理论在控制系统设计中的应用，其中特别说明在飞行控制系统中的应用。第十四、十五两章介绍控制系统在随机干扰下的分析和设计。第十六、十八章讨论了适应性控制系统的设计。第十九章介绍了提高控制系统可靠性的各种方法。第十七、二十、二十一这三章分别是：逻辑控制和有限自动机（第十七章），信号与信息（第二十章），大系统（第二十一章）。这些方面已构成工程控制论这门学科的重要研究方向。书末还附有“有关中文著作目录选辑”，可供读者查阅。

在《强化学习与机器人控制》一书中，专家团队不仅简洁明了地描述了人机交互控制方案，还深入介绍了新颖的无模型强化学习控制器。本书首先简述更先进的人机交互控制方案和强化学习，然后讲解典型的环境模型，最后介绍一些更著名的参数估计识别技术。 《强化学习与机器人控制》提供了严谨的数学推理和演示，这有助于读者理解控制方案和算法。书中还描述了人机交互控制和基于强化学习控制的稳定性和收敛性分析。另外，还讨论了一些前沿话题，如逆运动学和速度运动学解决方案、神经控制以及机器人领域未来可能的发展趋势。 ● 全面介绍基于模型的人机交互控制 ● 详细研究基于欧拉角的无模型人机交互控制和 人机回圈 机制控制 ● 实际讨论机器人位置和力控制的强化学习以及机器人力控制的连续时间强化学习 ● 深入研究使用强化学习来控制

大模型应用解决方案 基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理 Transformer正在颠覆AI领域。市面上有这么平台和Transformer模型，哪些 你的需求？ 将引领你进入Transformer的世界，将讲述不同模型和平台的优势，指出如何消除模型的缺点和问题。本书将引导你使用Hugging Face从头开始预训练一个RoBERTa模型，包括构建数据集、定义数据整理器以及训练模型等。 《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》分步展示如何微调GPT-3等预训练模型。研究机器翻译、语音转文本、文本转语音、问答等NLP任务，并介绍解决NLP难题的技术，甚至帮助你应对假新闻焦虑(详见第13章)。 从书中可了解到，诸如OpenAI的高级平台将Transformer扩展到语言领域、计算机视觉领域，并允许使用DALL-E 2、ChatGPT和GPT-4生成代码。通过本书，你将了解到Transformer的工作原理以及如

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

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

《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》在一个通用的概念框架中描述通用于数据挖掘、机器学习和生物信息学等领域的重要思想和概念。这些统计学范畴下的概念是人工智能与机器学习的基础。全书共18 章，主题包括监督学习、回归的线性方法、分类的线性方法、基展开和正则化、核光滑方法、模型评估和选择、模型推断和平均、加性模型、树和相关方法、Boosting 和加性树、神经网络、支持向量机和柔性判断、原型方法和*近邻、非监督学习、随机森林、集成学习、无向图模型和高维问题等。 《统计学习要素：机器学习中的数据挖掘、推断与预测(第2版)》主题全面，是一本经典的统计学习教材，适合本科高年级学生和研究生使用和参考。

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

传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念，提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式，从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角，重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+，并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的

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

数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生，提供了一个综合的视角，展示了如何将新兴的方法，如数据科学、数据挖掘和机器学习技术，应用到工程和物理科学中。

本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。本书主要包含两部分内容，第一部分为Python机器学习入门知识：主要介绍了Python的基础内容、Numpy与Pandas库数据操作、Matplotlib与Seaborn库数据可视化、Sklearn库机器学习，以及与机器学习相关的基础知识；第二部分为Python机器学习算法应用：主要介绍了数据的回归预测分析、时间序列预测，数据无监督学习中的聚类、降维以及关联规则，数据分类模型的应用以及针对文本数据与网络图数据的机器学习算法应用。本书适合对机器学习、数据分析感兴趣的初学者学习，也可作为Python机器学习、数据分析、数据可视化的入门及进阶的教材。

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。

一本将 AI 绘画讲透的探秘指南，通过丰富的实践案例操作，通俗易懂地讲述 AI 绘画的生成步骤，生动展现了 AI 绘画的魔法魅力。从历史到未来，跨越百年时空；从理论到实践，讲述案例操作；从技术到哲学，穿越多个维度；从语言到绘画，落地实战演练。AI 绘画的诞生，引发了奇点降临，点亮了 AGI（通用人工智能），并涉及 Prompt、风格、技术细节、多模态交互、AIGC 等一系列详细讲解。让您轻松掌握生图技巧，创造出独特的艺术作品，书写属于自己的艺术时代。

马文·明斯基认为，无论是人类的思维还是人工智能的思维，都是由原本简单的元素相连而组成，当这些元素组成一个整体时，就成为无限复杂的、我们称为思想和感情的东西。这些思想和感情可以转化为人类的体验。本书章节、段落之间的结构和明斯基的理论相呼应，翻过这一篇篇书页，关于思维的统一理论渐渐成型。本书妙趣横生，是想象空间里的一场历险。

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。

机器学习是人工智能的核心，而统计思维则是机器学习方法的核心：从随机性中寻找规律性。例如，利用损失最小化思想制定学习策略，采用概率最大化思想估计模型参数，利用方差对不确定性的捕捉构造 k维树，采用贝叶斯公式构建分类决策模型，等等。只有树立正确的统计思维，才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角，揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想，帮助读者构建理论体系。具体模型包括线性回归模型、K近邻模型、贝叶斯推断、逻辑回归模型、最大熵模型、决策树模型、感知机模型、支持向量机、EM算法和提升方法。 本书共 12章，绪论介绍贯穿本书的两大思维模式，以及关于全书的阅读指南；第 1章介绍一些基本术语，并给出监督学习的流程；第 2章介绍关于回归问题的机器学习方法；第 3～9章介绍关于分

当智能工具成为我们日常生活不可或缺的一部分时，我们很容易忘记人类是如何迈入数字时代并一路走来的。然而，在历史上的一段时期内，聪明的人类却在创建由简单的0和1组成的字符串时遇到了众多极大的困难。《数字革命史》正是向这段历史致敬，没有这段历程，就没有我们今日智能手机、社交网络、互联网服务和人工智能的普及。这本书讲述了人类曾面临的最严峻的挑战，并呈现了现代新技术世界的奥秘。该书围绕五个主要章节带领读者畅游数字革命史之路，探究以惊人速度相继出现的数字技术并启发今天人工智能的新挑战。