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
本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。本书在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，尤其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。本书首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入点，用一种统一的框架讲解从基本推断到高阶算法的知识。本书不仅配有BRML工具箱，而且提供大量MATLAB代码实例，将概率模型与编程实践相结合，从而帮助读者更好地理解模型方法。
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。
通过一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。 在更新的第3版中，作者Aur lien G ron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验。
本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、 小二乘和 似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其变分近似推理、蒙特卡罗方法、关注贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔可夫模型和粒子滤波。此外，书中还讨论了降维、隐变量建模、统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸优化等技术。本书适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理和深度学习等课程的学生参考。
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。
本书面向智能信息处理研究的前沿领域，针对群体智能优化算法及其应用中的关键问题，系统地讨论了新型群体智能优化算法以及群体智能优化算法在三维模型处理和可信软件测试中的应用，比较全面地反映了国内外在三维模型智能处理和基于搜索的可信软件测试领域的**研究进展。本书主要内容包括经典群体智能优化算法、社会认知优化算法、自然社会认知优化算法、细菌群体趋药性算法、混沌细菌群体趋药算法、三维模型多特征提取、基于证据和区间数的智能三维模型融合匹配识别方法、基于群体智能的文物三维模型全局**匹配算法、基于群体智能的三维模型配准算法、基于粒子群算法的测试数据生成及优化、基于改进粒子群优化的测试用例扩增方法和基于蚁群算法的组合测试数据生成与优化。
《直拉硅单晶生长过程建模与控制》源于作者在直拉硅单晶生长过程建模与控制领域十余年的研究心得与成果积累。 在对硅单晶生长工艺及制备理论进行全面论述的基础上，系统地介绍直拉硅单晶生长的基本原理和工艺过程以及热场？磁场等关键部件的设计理论与方法，研究影响硅单晶品质关键变量的检测问题和工程实现方法，提出全自动晶体生长控制系统的基本理论和控制技术。 《直拉硅单晶生长过程建模与控制》共8 章，即绪论？硅单晶生长原理？直拉硅单晶生长设备？直拉硅单晶热系统建模与设计实现？磁场环境下直拉硅单晶生长原理与实现？晶体生长过程关键变量的检测与信息处理？晶体生长过程控制原理与方法？全自动单晶炉自动控制系统设计与实现。 《直拉硅单晶生长过程建模与控制》的主要内容和研究成果均从理论和应用两方面予以详尽阐述，并
时间序列在现代生活中无处不在，它也是数据分析的重要对象。本书介绍时间序列分析的实用技巧，展示如何结合机器学习方法和传统的统计方法来分析各类时间序列数据，并提供Python示例和R示例。本书共有17章，首先概览时间序列分析的历史，然后介绍数据的获取、清洗、模拟和存储，接着关注可用于时间序列分析的建模技术，后探讨时间序列分析在几个常见领域中的应用。 本书适合与时间序列打交道的数据分析师、数据工程师、数据科学家及其他相关从业人员阅读。
本书通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类 将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神经网络和深度学习架构的扩展章节结束。此外，书中还讨论了统计参数估计、维纳和卡尔曼滤波、凸性和凸优化的基础知识，其中，用一章介绍了随机逼近和梯度下降族的算法，并提出了分布式优化的相关概念、算法和在线学习技术。
《Python深度学习：基于PyTorch 第2版》 这是一本能指导读者快速掌握PyTorch和深度学习的著作，从PyTorch的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。 第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为PyTorch领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据PyTorch新版本全面升级，技术性、实战性、丰富性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。 全书一共19章，在结构上分为三大部分： 部分（第1~4章） PyTorch基础 首先有针对性地讲解了Python和PyTorch的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了PyTorch的基础知识、神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容，帮助读者快速了解和掌握PyTorch。 第二部分（第5~10章） 深度学习基础 依次讲解了机器学习、视觉处理、自然语言处理
机器学习是当前解决很多人工智能问题的核心技术，深度学习的出现带来了自2012年以来的人工智能复兴。本书是机器学习和深度学习领域的入门与提高教材，系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。全书由21章组成，共分为三大部分。第1～3章为*部分，介绍机器学习的基本原理、所需的数学知识（包括微积分、线性代数、概率论和*化方法），以及机器学习中的核心概念。第4～20章为第二部分，是本书的主体，介绍各种常用的有监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和强化学习算法。对于每种算法，从原理与推导、工程实现和实际应用3个方面进行介绍，对于大多数算法，都配有实验程序。第21章为第三部分，介绍机器学习和深度学习算法实际应用时面临的问题，并给出典型的解决方案。此外，附录A给出各种
本书按照机器学习十年来的教学经验将主要教学内容分为五大板块： 数学基础 回归问题 分类问题 无监督问题 以及 概率图模型 。既注重学习内容由浅入深和教学的先后顺序，又兼顾了内容的全面性，给予授课老师充分的授课自由。 本书内容新颖，结构化层次化地介绍了机器学习的重要内容，语言严谨详细，配图全面直白。而课后配套的习题、实验、网课与书本内容相对应，让学生能够快速入门机器学习，既可更深入更全面地掌握书本内容，课后巩固知识点充分理解理论知识，又可锻炼其面对实际人工智能问题的编程能力。
《半监督学习》是国际学术界论述半监督学习理论与方法*为详细、内容*为丰富的一部著作。《半监督学习》，数十位研究人员就半监督学习的各个方面阐述其研究成果，具体包含生成式模型、低密度分割、基于图的方法、表示的变换、半监督学习实践、视角六部分。
《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》 本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。 《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》 这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。 本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书
本书介绍了如何使用scikit-learn、TensorFlow等关键库来有效解决现实世界的机器学习问题。本书着重于实用的解决方案，提供多个案例，详细地讲解了如何使用Python生态系统中的现代库来构建功能强大的机器学习应用程序；还介绍了分类、聚类和推荐引擎等多种机器学习算法，以及如何将监督学习和无监督学习技术应用于实际问题；后，介绍了强化学习、深度神经网络和自动机器学习等应用示例。 本书适合数据科学家、机器学习开发人员、深度学习爱好者以及希望使用机器学习技术和算法解决实际问题的Python程序员阅读。
控制系统原理及相近课程是高等学校工科学生的核心课程之一。本书一直是该类课程畅销全球的教材范本，至今已经出版至第十二版。主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、线性反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应方法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字控制系统等。本书的例子和习题大多取材于现代科技领域中的实际问题，新颖而恰当。学习和解决这些问题，可以使学生的创造性精神得到潜移默化的提升。
本书介绍语音合成的原理和针对汉语的各项合成技术，以及应用的范例。全书分基础篇和专题篇两大部分。基础篇介绍语音合成技术的发展历程和作为语音合成技术基础的声学语音学知识，尤其是作者获得的相关研究成果(填补了汉语语音学知识中的某些空白)，并对各种合成器的工作原理和基本结构进行系统的阐述。专题篇结合近十年来国内外技术发展的热点和方向，讨论韵律分析与建模、数据驱动的语音合成方法、语音合成数据库的构建技术、文语转换系统的评估方法、语音合成技术的应用等。
本书基于作者多年来承担国家重大型号工程及其他*项目取得的研究成果，对空间机器人相关理论和方法进行系统、深入的论述，包括运动学及动力学建模、耦合特性、参数辨识、非完整路径规划、动力学奇异回避、非合作目标测量、自主捕获控制、协调控制、仿真及实验验证等。本书理论与实际紧密结合，对于航天器维修维护、空间站建设、太空垃圾清理等所涉及的空间机器人技术具有很强的支撑作用。本书可作为高等院校相关专业研究生和高年级本科生的教材，也可供从事空间机器人技术研究及应用的研发人员及工程技术人员参考。
《机器人手册》（原书第2版）第1卷机器人基础共分两篇：机器人学基础和机器人设计。第1篇机器人学基础主要介绍了用于机器人系统建模、设计和控制的基本原理和方法，包括运动学、动力学、机构与驱动、传感与估计、模型辨识、运动规划、运动控制、力控制、冗余度机器人、含有柔性单元的机器人、机器人体系架构与编程、基于行为的系统、机器人人工智能推理方法和机器人学习等主题，这些主题是后续章节内容的基础，并被拓展和应用于特定的机器人系统中。第2篇机器人设计主要介绍了与机器人实际物理模型的设计和建模相关的主题，既阐述了机器人设计与性能评价，又介绍了包括肢系统、并联机构、机器人手、蛇形机器人与连续体机器人、软体机器人的驱动器、模块化机器人、仿生机器人、轮式机器人、水下机器人、飞行机器人和微纳机器人等在实际
本书从近年来硬件与软件的发展给垃圾回收所带来的新挑战出发，探讨了这些挑战给高性能垃圾回收器的设计者与实现者所带来的影响。在简单的传统回收算法之外，本书还涵盖了并行垃圾回收、增量式垃圾回收、并发垃圾回收以及实时垃圾回收。书中配备了丰富的伪代码与插图，以描述各种算法与概念。
