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.

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。

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

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。

《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。

ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具，但为什么不同的人使用效果天差地别，整体上来说：一是认知上的不足；二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT，更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系，同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系，才能真正用好ChatGPT，也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求，用好ChatGPT，既不停留在浅尝辄止，也不相信宣称的人人都能用ChatGPT赚钱。

本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上,介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用,并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。

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

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。

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

本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI 小白 小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

本书系统地介绍了机械手控制的几种先进设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研 工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的**成果。 本书主要以机械手的控制为论述对象,共包括16章内容,分别介绍PID 控制、神经网络自适应控制、 模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力的连续切换滑模控 制、重复控制的基本原理及设计、机械手容错控制、基于事件驱动的机械手反演控制、基于输入延迟的机械 手控制、基于执行器量化的控制、基于控制方向未知的控制和多智能体系统一致性控制的设计与分析。每 种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己的需要选择学习。本书适合从事生产过程 自动化、计算机应用、机械电子和电气

本书是关于AIGC（生成式人工智能）技术与作品美学定义方向的探索指南，旨在从美学定义的视角，为创作者提供审美要素、风格要素与应用方向要素的系统指导。在AIGC技术迅速发展的今天，本书强调技术仅是工具，真正的创新源于对美学的深刻理解和高水准的创意思考，我们旨在培养读者形成优秀的美学定义能力，以指导AI生成更高水平、更具深度的优质作品。 本书共8章，第一章简要介绍了AIGC的定义和发展历程等内容，第二章至第八章分别从光、材质、艺术流派、插画、游戏、女性美、流行趋势这几方面，向读者系统展示了在使用AIGC技术生成画面时，如何进行审美要素定义、风格要素定义和应用方向要素定义。 本书适合所有对 AIGC 艺术创作感兴趣的设计师、艺术家和创意工作者阅读。无论是希望提升个人创作的深度和广度，还是渴望在 AIGC 时代保持创新力和

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。

数字技术的飞速发展正在以前所未见的程度塑造和撼动支撑人类社会的每一根支柱，经济发展、社会关系、政治结构、流行文化，无不如此。机器 无论是狭义上的硬件装置和设备，还是广义上的软件、算法和人工智能 已经渗透到了人类社会的每一个角落，正在影响着我们每一个人。 今天，人与机器的关系不仅愈加紧密，而且机器的能力在很多领域都正在逼近甚至已经超越人。这使一系列问题亟须被认真审视：人与机器之间的关系是近乎单向的创造与被创造、主宰与被主宰吗？人类是否能始终将机器置于自己的掌控之下？失控的机器会不会如马斯克、泰格马克等人预言的那样，将对人类形成存在性威胁，甚至将人类推向灭亡？ 理查德 道金斯曾有一句名言： 鸡是一枚鸡蛋制造另一枚鸡蛋的工具。 人与机器之间的关系是否也会如此微妙？在《协同进化》中，借鉴达

在机器学习领域，优化的核心目标是用最少的计算资源获取最准确的预测结果 无论是规划最短配送路线、确定最优定价策略，还是生成最精准的推荐。当传统方法因效率低下或成本过高而显得力不从心时，贝叶斯优化可以利用概率论的知识，为高效调优机器学习函数、算法及超参数提供革命性的解决方案。 《机器学习贝叶斯优化》一书将教你如何运用贝叶斯方法创建高效的机器学习流程。本书呈现了处理大型数据集、调优超参数以及探索复杂搜索空间的实用技巧。书中内容生动有趣，包含丰富的插图和引人入胜的实例，如优化咖啡的甜度、天气预测建模，甚至用科学逻辑揭秘超自然现象。你将学会多目标决策场景下的资源分配策略、成本敏感型问题的量化决策方法，以及成对比较问题的概率建模技巧。● 针对稀疏和大数据集的高斯过程 ● 超参数调优策略 ● 高

机器人驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。本书结合大量工程应用实例，系统介绍基于步进电动机、直流伺服电动机、交流伺服电动机、液压、气压等装置的驱动与控制技术及其新应用成果。本书取材新颖，涉及机器人广泛的应用领域、多种机器人类型和多方面的专业技术。叙述上以应用实例为主讲解，条理分明，深入浅出，通俗易读。本书主要供机电控制、机器人研究开发及应用专业人员学习和参考，也可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。

作者以艺术创作者的身份，通过亲身实践和专业视角来关注AI技术的工具性，还将其置于艺术创作的核心，以此为技术与艺术的深度结合提供具体有力的案例分析。此外，跨学科的教育经历使他能够以独特的多维视角看待科技与艺术。他从技术结构层面剖析AI艺术的生成机制与操作逻辑，结合科技的逻辑维度与艺术文化的历史视角来理解AI艺术创作，为AI艺术研究提供了理论和实践的双重支撑。智能时代以来，人工智能技术的进步一直是艺术家们广泛关注和探索的焦点。事实上，一场利用人工智能作为灵感和媒介的艺术运动悄然显现。在本书中，作者以通俗易懂的语言整合了人工智能艺术组成部分的科学理论、概念和定义，具体讲述了人工智能系统的三个核心构成部分：训练过程、模型和数据，以此分为三个板块进一步帮助我们深入理解机器学习系统的定义与复杂的

内容简介这是一部从业务和技术双重视角讲解AI大模型如何为供应链金融行业赋能的著作，是国内供应链金融科技领域的上市企业联易融的实践经验总结。本书立足金融科技前沿，基于供应链金融的丰富场景，融合大模型技术的先进理念，创新性地提出供应链金融GPT概念，旨在为读者提供一个全新视角，理解AI大模型在供应链金融领域的应用机制和工作逻辑。本书集理论性、技术性、前瞻性和实用性于一体，读完本书后，读者能了解和掌握以下知识：（1）AIGC与大模型的基础知识，以及面临的挑战（2）大模型行业的发展现状，以及中国的大模型布局（3）大模型的原理、架构、训练与微调等(4)企业落地大模型的方法，如提示工程、RAG、知识库与AI Agent等（5）主流的大模型应用开发工具的原理和使用方法（6）大模型的监管技术与策略（7）大模型的评测体系与框架（8)大

本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市场制度背景、机器学习项目的数据清洗过程和机器学习项目的实践案例。本书在写作过程中尽可能地减少专业词汇，使内容通俗易懂。本书适合高校中高年级本科生、研究生和对从事量化金融感兴趣的人阅读。