《Vlog短视频创作从新手到高手》通过8章 干货 内容剖析如何进行视频创作，包括如何把Vlog当成让自己成长的工具；如何用剪辑思维拍好Vlog；人物出镜和空镜到底怎么拍才有质感；Vlog剪辑如何做到节奏不拖沓；视频调色如何不用只靠LUT；Vlog如何 引流 和 增粉 ；如何和粉丝保持更好的互动关系等。 通过对本书的学习，搭配作者的教学视频，可以快速掌握制作Vlog的拍摄、剪辑及运作方法。 《Vlog短视频创作从新手到高手》特别适合摄影爱好者、短视频创作者、自媒体工作者，以及想开拓短视频领域的人员阅读，还可以作为各类培训学校和相关院校的教材或辅导用书。
在人工智能的浪潮中，大语言模型技术正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。作为这个领域的后起之秀，DeepSeek凭借其开源与高性能的技术路线在2024年年末崭露头角，并迅速成为全球领先的人工智能应用平台之一。本书循序渐进地介绍了DeepSeek相关的各方面知识、经验和技巧，系统梳理了DeepSeek的结构化提示词技巧，并附有大量的模板实例。此外，本书介绍了DeepSeek的特色功能玩法、场景实战应用、高级应用技巧，以及DeepSeek工具集成和本地部署等相关知识。本书力求使零基础读者轻松掌握DeepSeek的使用方法，并学以致用、融会贯通。
本书是享誉全球的Python入门书，影响了超过250万读者。全书分两部分：部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件和异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第3版进行了全面修订：使用了文本编辑器VS Code，新增了介绍removeprefix()方法和removesuffix()方法的内容，并且在项目中利用了Matplotlib和Plotly的特性，等等。
《AI通识课12讲：走进人工智能》是一本革新认知的AI科普读物！作者以从深蓝到GPT 的跨越式发展为引，手把手拆解大语言模型如何学习、推理与创作。全书以12 讲硬核通识课串联起AI感知、交互、脑机接口、量子计算等关键技术，同步解析AGI 和ASI 颠覆性趋势对教育、就业及社会结构的冲击。书中案例丰富，从AI 绘画速成到游戏开发实战，再到AI 辅助教学，既提供 用AI 提效 的落地工具，又启发 与AI 共存 的深度思考。 本书特别适配青少年 AI 学习三阶段：从零基础了解 AI 的神奇，到掌握底层运 行原理，再到解锁跨学科应用，家长和教师也能从中获取 AI 教育的相关知识。翻 开本书，掌控人机协作时代的生存法则！
如何从Excel新手成长为Excel高手，快速解决职场中各种各样的数据处理与分析难题，是本书所要讲述的内容。 《和秋叶一起学 秒懂Excel》收录了生活和工作场景中的109个实用Excel技巧，涵盖了从数据录入、数据整理、统计分析，到图表呈现等内容，可以帮助读者结合实际应用，提高软件使用效率，快速解决工作中遇到的问题。书中的每个技巧都配有清晰的使用场景说明、详细的图文操作说明以及配套练习文件与动画演示，以方便读者快速理解并掌握所学的知识。 《和秋叶一起学 秒懂Excel》充分考虑初学者的知识水平，语言通俗易懂，内容从易到难，能让初学者轻松理解各个知识点，快速掌握职场技能。本书案例大部分来源于真实职场。职场新人系统地阅读本书，可以节约大量在网上搜索答案的时间，提高工作效率。
八年前， 数学之美 系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了 数学之美 ，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。 在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都重写了一遍，为的是把高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式 如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。 本书*版荣获国家图书馆第八届文津图书奖。第二版增加了针对大数据和机器学习的内容。第三版增加了三章新内容，分别介绍当今非常热门的三个主题：区块链的数学基础，量子通信的原理，以及人工智能的数学极限。
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
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.
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。
本书是一本实用指南，全面介绍了Cursor这款革命性的AI驱动的代码编辑器。本书深入浅出地讲解Cursor的核心功能、工作原理和实际应用，旨在帮助读者快速掌握AI辅助编程技术。 全书分为基础篇、进阶篇、实战篇、参考与展望篇。基础篇介绍Cursor的安装配置和基本操作。进阶篇深入探讨Cursor的生成代码、智能补全和代码重构等核心功能。实战篇通过多个真实项目案例，展示如何在不同场景中发挥Cursor的强大功能。参考与展望篇介绍了Cursor最佳实践与使用技巧，也对AI辅助编程的未来做出展望。
Agent（智能体）是大模型落地的重要方向，是AI技术的下一个风口。为了让更多非技术出身的人能够通俗地理解Agent，并零门槛利用Agent开发平台设计自己的Agent，我们撰写了本书。 本书分为入门篇、工具篇、实战篇。入门篇介绍了Agent的概念、发展、与Prompt和Copilot的区别，Agent对个人和企业的价值，以及开发Agent需要掌握的基础知识。工具篇详细介绍了Agent开发平台的演进，盘点了国内的主流Agent开发平台，重点介绍了扣子平台的操作要点，并提出了Agent开发的通用流程。实战篇围绕5个典型的Agent使用场景，详细介绍了11个Agent的开发过程。 本书适合对AI感兴趣的读者阅读，包括学习Agent的开发者、想要提升工作效率的职场人、推动企业AI深化应用的管理者、希望在AI领域创业的人、学校的老师和学生等。 无论你是哪种类型的读者，本书都能帮助你系统并且轻松地掌握Agen
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。
SQL是使用*广泛的数据库语言，绝大多数重要的 DBMS 支持 SQL。本书由浅入深地讲解了SQL的基本概念和语法，涉及数据的排序、过滤和分组，以及表、视图、联结、子查询、游标、存储过程和触发器等内容，实例丰富，便于查阅。新版对书中的案例进行了全面的更新，并增加了章后挑战题，便于读者巩固所学知识。
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。
本书是Python数学分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的权威指南，并且为了与时俱进，作者也在对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容，用以介绍一些新特性、新工具及方法。本书第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
《和秋叶一起学 Word Excel PPT办公应用从新手到高手》是指导初学者学习Word/Excel/PPT办公软件的图书，通过职场中常见的案例，介绍初学者需要掌握的Word/Excel/PPT常用功能及使用技巧。 全书分为3篇，共11章。 Word办公应用 篇介绍办公文档的录入与编排、图文混排型文档的**、表格型文档的创建与编辑、Word样式与模板的应用、批量生成文档与邮件合并； Excel办公应用 篇介绍工*簿和工*表的创建与美化，数据的排序、筛选与汇总，数据透视表与图表的应用，函数与公式的应用； PPT设计与应用 篇介绍演示文稿的编辑与设计、动画设计与放映设置。 《和秋叶一起学 Word Excel PPT办公应用从新手到高手》适合职场人士阅读，也可以*为职业院校相关专业的教材或企业的办公技能培训参考用书。
如何从Photoshop新手成长为Photoshop高手，快速解决职场中各种各样的图像处理难题，就是本书所要讲述的内容。 本书收录了生活和工作场景中常用的Photoshop图像处理技巧，每个技巧都配有清晰的使用场景说明、详细的图文操作说明及配套练习与动画演示，能够全方位展示Photoshop软件的图像处理功能，帮助读者结合实际应用，高效使用软件，快速解决问题。 本书充分考虑初学者的知识水平，语言通俗易懂，内容从易到难，能让初学者轻松理解各个知识点，快速掌握职场技能。本书大部分案例来源于真实职场，职场新人系统地阅读本书，可以节约在网络上搜索答案的时间，提高工作效率。
本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系，系统梳理了该领域的核心知识，阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想，剖析了当代深度学习架构与技术。全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域（如医疗诊断、图像合成等）产生的深远影响；继而深入探讨支撑深度学习的数学原理，包括概率、标准分布等；在网络模型方面，从单层网络逐步深入到多层网络、深度神经网络，详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用，同时涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关键技术展开深入分析，阐释其原理、算法流程及实际应用场景。对于机器学习领域的新手，本书是全面且
本书将从强化学习最基本的概念开始介绍，将介绍基础的分析工具包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式，之后会推广到基于模型的和无模型的强化学习算法，最后会推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度接引入概念、分析问题、分析算法。并不强调算法的编程实现，因为目前已经有很多这方面的书籍，本书将不再重复造轮子。 本书面向对强化学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员和企业研究所从业者。 它不需要读者有任何关于强化学习的背景，因为它会从最基本的概念开始介绍。如果读者已经有一些 强化学习的背景，这本书也可以帮助他们更深入地理解一些问题或者带来新的视角。 本书要求读者具备一定的概率论和线性代数知识。本书的附录中包含了一些必需的数学基础知识。
没有自学能力的人没有未来。本书以自学Python编程为例，阐述了如何培养、习得自学能力，并运用自学能力在未来竞争激烈的社会中获得一席之地，不断地升级、进化，实现真正的成长。作为一本 硬核 的 鸡汤 书，本书不仅仅以纸质的形式呈现，还提供了XUE.cn互动学习平台。读者不仅可以通过阅读本书学到自学的方法，还能在XUE.cn上把这些方法付诸实践，不断练习、提升自己的技能，真正成为有积累、有前途的新新人类。祝愿所有与本书结缘的读者都有一个更美好的未来。
《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求，全书以图片为主并辅以少量文字说明，每节配有 小清爱提问 在线视频，具有初等阅读能力的读者（包括中小学生）可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野；每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者（包括大学生和教师）自学提高。为配合课堂教学，全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者，本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情！ 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签，无标签者不得销售。版权所有，侵权必究。
本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值、数值线性代数和标准型等．为帮助读者巩固所学的基本概念和基本定理，书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了MATLAB练习题和测试题． 本书叙述简洁，通俗易懂，理论与应用相结合，适合作为高等院校本科生 线性代数 课程的教材，同时也可作为工程技术人员的参考书． 2步获取导学视频： ①微信视频号关注 IT阅读排行榜 ②点击 直播回放 栏，上滑寻找
