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，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中描

内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁进辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深入使用各类AI助手和设计AI Agent打下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色： 零基础入门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。 实用案例丰富：

深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。 本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

机器人开发是一项复杂的系统工程，ROS 2为智能机器人开发提供了强有力的支持，极大地提高了机器人软件开发效率。本书首先对ROS 2的基础概念、通信机制、常用库和工具进行介绍，带领读者入门ROS 2机器人开发；接着引导读者完成移动机器人的建模和仿真、建图和导航、自定义控制器和规划器等一系列实践；然后在真机实战环节，通过制作一个基于ROS 2的真实机器人，帮助读者打通仿真与真机之间的壁垒；最后，本书深入讲解了ROS 2进阶使用的相关知识，为读者进一步在实战中使用ROS 2进行机器人开发打下夯实基础。考虑读者基础，书中示例均以C 和Python两种语言实现，同时加入了关于C 新特性、Git工具、多线程和回调函数等基础知识的讲解。

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, 正面思考科技力量的书；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进化中的人类。 本书论述严谨，案例丰富，深入阐释了 奇点 作为一种思潮，其在世界范围内所产生的广泛影响，并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

《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。

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

AI已成为职场的入场券，你准备好了吗？ 这是一本面向所有职场人的AI助手使用指南，它以流行的豆包为工具，从实战的角度讲解了如何借助AI大幅提升工作效率和激发创新能力。本书凝聚了LangGPT社区核心AI专家的丰富实战经验和方法论，得到了豆包官方字节跳动旗下的火山引擎开发者社区，以及秋叶等多位办公和AI领域专家的高度认可。 工欲善其事，必先利其器。本书首先从一个行家的视角全面介绍了豆包、豆包内置应用、豆包浏览器插件的功能和使用方法，为读者打下AI基础；然后，详细讲解了LangGPT社区自创的提示词编写原则、思维方法，以及7种好用的结构化提示词框架，为你构建好通往AI世界的桥梁。 授人以渔，本书针对文本创作、绘图、数据处理、信息收集与获取、撰写会议材料、做计划、写总结、文献阅读、论文写作、公文写作、项目管理、爆款文案写

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。

内容简介这是一本人人都能读懂的大模型综合指南，既是一本大模型的科普书，又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版，从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂，内容上深入浅出，呈现上图文并茂，给读者良好阅读体验的同时，让读者对大模型的理解事半功倍！无论你是AI工程师，还是完全没有IT技术背景的爱好者；无论你是一线的从业人员，还是企业的管理者和决策者，你都能通过本书系统理解和掌握大模型，从而深刻认识大模型的核心价值和应用潜力，把握住大模型带来的变革和商机。通过阅读本书，我们每个人都能从中收获以下知识：（1）AI的本质和AI发展的4个阶段；（2）大模型的核心技术和大模型的技术进化路线；（3）大模型的算力基础设施和数据基础设施；（4）基座

《高效使用Deepseek：探索AI时代的未至之境》是一本关于如何高效使用DeepSeek智能助手的实用指南。书中详细介绍了DeepSeek的各项功能和使用技巧，内容涵盖了从基础的操作教程到高级的办公自动化、知识管理、智能助手应用等方面，帮助读者深入理解和掌握这一AI工具。本书的目的不仅是向用户展示DeepSeek的功能，更重要的是教会他们如何将其应用到实际的生活和工作中，从而提升工作效率和学习能力。 《DeepSeek使用指南：全场景职业应用实践》全面介绍了DeepSeek这一AI工具在多个职业场景中的应用方法和技巧，重点帮助读者在实际工作中提升生产力和创造力。书中通过深入浅出的方式，介绍了如何使用DeepSeek进行文本创作、数据分析、决策支持等工作，内容包括从基础指令到复杂任务拆解，再到行业专用的场景应用，具有很高的实用性和操作性。 《DeepSeek使用指南

《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术 多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》共分15章，内容涵盖高性能注

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

本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。 本书共10章，涵盖量化投资中AI的历史演进、投研平台的构建、量化策略的开发流程、策略分类和介绍、市场主流策略开发、策略回测和实盘准备等内容。书中提供丰富的示例代码，具有较强的实践性和系统性，并配有高等数学、金融工程和计算机科学技术等前置知识，以帮助读者深入理解量化投资策略。 本书适合量

这是一本深入讲解 AI 电影制作前沿科技的权威指南，帮助每个人都有机会成为电影导演。本书揭示了 AI 如何革新电影产业，并通过丰富的实践案例和操作指南，帮助读者轻松掌握使用 AI 技术制作短视频和大电影的过程。书中涵盖了 AI 生成脚本、音乐、配音、图片和视频素材等内容，介绍了如何通过数字人技术生成影视演员，并展示了传统虚幻引擎与 AI 技术相结合后的强大潜力。 无论您是电影爱好者、AI 技术研究者，还是专业电影人，本书都将成为您电影创作的指南。

本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、DQN、策略梯度法等几章则分别讨论了深度学习在强化学习领域的应用。本书延续 鱼书 系列的风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，让人循序渐进地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂入室。

9787115630940 做好课题申报：AI辅助申请书写作 69.80 9787115632784 高效写论文：AI辅助学术论文写作 69.80 《做好课题申报：AI辅助申请书写作》 申报课题是高校教师和科研工作者十分重要的工作内容。 本书采用倒金字塔思路，对课题申请书进行了拆解，并系统介绍了如何利用 AI 辅助做好课题申报工作。本书第一章对课题申报进行了概述，分别介绍了各级别课题的申报公告和申请书及活页。第二章～第十二章分别介绍如何利用 AI 辅助开展课题申报的具体工作，主要有寻找选题、分析课题立项选题，以及课题论证相关部分的写作，包括研究背景写作、学术史梳理及研究动态写作、研究价值写作、阐释研究对象与框架思路写作、课题的重点难点写作、主要目标写作、研究计划及其可行性写作、其他部分写作。本书讲解全面、细致，并采用案例直观展示，方便读者学习。 《高

本书基于备受读者推崇的王树森 深度强化学习 系列公开视频课，专门解决 入门深度强化学习难 的问题。 本书的独特之处在于：，知识精简，剔除一切不必要的概念和公式，学起来轻松；第二，内容新颖，聚焦近10年深度强化学习领域的突破，让你一上手就紧跟技术。本书系统讲解深度强化学习的原理与实现，但不回避数学公式和各种模型，原创100多幅精美插图，并以全彩印刷展示。简洁清晰的语言 生动形象的图示，助你扫除任何可能的学习障碍！本书内容分为五部分：基础知识、价值学习、策略学习、多智能体强化学习、应用与展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。 本书面向深度强化学习入门读者，助你构建完整的知识体系。学完本书，你能够轻松看懂深度强化学习的实现代码、读懂该领域的论文、听懂学术报告，具备进一步自学和深挖的能力。

工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业 智 造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。

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。

本书通过Python示例介绍人工智能技术在金融数据分析中的应用。你将了解如何运用神经网络、强化学习等深度学习技术预测金融市场。本书分为六大部分。部分介绍人工智能算法的核心概念，包括监督学习和神经网络，并描绘超级人工智能愿景。第二部分讨论机器学习技术在金融市场中的应用。第三部分更进一步，讨论如何利用神经网络和强化学习技术解决金融市场中的统计失效问题。第四部分详述如何利用算法交易解决统计失效问题。第五部分展望未来，探讨人工智能会如何改变金融业。第六部分给出以Python实现的神经网络，可用于时间序列预测。